一.事务的四个基本要素（ACID）

说到数据库事务就不得不说，数据库事务中的四大特性：
之前看过一篇文章，以去小卖部买东西为例，介绍事务：

1. 原子性（Atomicity）：
   一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
   以买东西为例：就像你买东西要么交钱收货一起都执行，要么要是发不出货，就退钱。
2. 一致性（Consistency）：
   事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。
3. 隔离性（Isolation）：
   指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。
   以买东西为例：你买东西这个事情，是不影响其他人的。
4. 持久性（Durability）：
   指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。
   以买东西为例：你买东西的时候需要记录在账本上，即使老板忘记了那也有据可查。

InnoDB实现原理
我们的本地事务由资源管理器进行管理: 而事务的ACID是通过InnoDB日志和锁来保证。事务的隔离性是通过数据库锁的机制实现的，持久性通过redo log（重做日志）来实现，原子性和一致性通过Undo log来实现。UndoLog的原理很简单，为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLog）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。 和Undo Log相反，RedoLog记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将RedoLog持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是RedoLog已经持久化。系统可以根据RedoLog的内容，将所有数据恢复到最新的状态。 对具体实现过程有兴趣的同学可以去自行搜索扩展。

二.事务的并发问题

讲完了事务的四个特性，事务在并发的场景下会出现问题：

1. 脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
2. 不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。
3. 幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
   小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表

三.事务的隔离级别

事务隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交（read-uncommitted）	是	是	是
不可重复读（read-committed）	否	是	是
可重复读（repeatable-read）	否	否	是
串行化（serializable）	否	否	否

mysql默认的事务隔离级别为repeatable-read
具体操作可以参考博客 http://www.cnblogs.com/huanongying/p/7021555.html，写的比较清楚。

四.MVCC

这里单独提一下，笔者在三轮小米的面试中都被问到了相关的问题。
mysql在设置隔离级别为可重复读的时候，却没有出现幻读的现象，是因为mysql使用了MVCC的机制。select操作不会更新版本号，是快照读（历史版本）；insert、update和delete会更新版本号，是当前读（当前版本）

首先，MVCC（Multi-Version Concurrency Control）是一种多版本并发控制机制。
大多数的MYSQL事务型存储引擎,如,InnoDB，Falcon以及PBXT都不使用一种简单的行锁机制.事实上,他们都和MVCC–多版本并发控制来一起使用.
大家都应该知道,锁机制可以控制并发操作,但是其系统开销较大,而MVCC可以在大多数情况下代替行级锁,使用MVCC,能降低其系统开销.

下面,我们通过InnoDB的MVCC实现来分析MVCC使怎样进行并发控制的.
InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的,这两个列，分别保存了这个行的创建时间，一个保存的是行的删除时间。这里存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号(可以理解为事务的ID)，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的ID.

五.分布式事务

CAP定理，又被叫作布鲁尔定理。对于设计分布式系统来说(不仅仅是分布式事务)的架构师来说，CAP就是你的入门理论。

C (一致性):对某个指定的客户端来说，读操作能返回最新的写操作。对于数据分布在不同节点上的数据上来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。
A (可用性)：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。合理的时间指的是请求不能无限被阻塞，应该在合理的时间给出返回。合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回50，而不是返回40。
P (分区容错性):当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里个集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。

熟悉CAP的人都知道，三者不能共有，如果感兴趣可以搜索CAP的证明，在分布式系统中，网络无法100%可靠，分区其实是一个必然现象，如果我们选择了CA而放弃了P，那么当发生分区现象时，为了保证一致性，这个时候必须拒绝请求，但是A又不允许，所以分布式系统理论上不可能选择CA架构，只能选择CP或者AP架构。

对于CP来说，放弃可用性，追求一致性和分区容错性，我们的zookeeper其实就是追求的强一致。
对于AP来说，放弃一致性(这里说的一致性是强一致性)，追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，后面的BASE也是根据AP来扩展。

顺便一提，CAP理论中是忽略网络延迟，也就是当事务提交时，从节点A复制到节点B，但是在现实中这个是明显不可能的，所以总会有一定的时间是不一致。同时CAP中选择两个，比如你选择了CP，并不是叫你放弃A。因为P出现的概率实在是太小了，大部分的时间你仍然需要保证CA。就算分区出现了你也要为后来的A做准备，比如通过一些日志的手段，是其他机器回复至可用。

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和 Eventually consistent (最终一致性)三个短语的缩写。是对CAP中AP的一个扩展

基本可用:分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。
软状态:允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性，这里指的是CAP中的不一致。
最终一致:最终一致是指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。

BASE解决了CAP中理论没有网络延迟，在BASE中用软状态和最终一致，保证了延迟后的一致性。BASE和 ACID 是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。

分布式事务的几种方法：

1. 2PC
2. TCC（Try-Confirm-Cancel）
3. 本地消息表
4. MQ事务
5. Saga事务

框架：LCN 核心采用3PC+TCC补偿机制

参考文献：
6. http://www.cnblogs.com/huanongying/p/7021555.html
MySQL的四种事务隔离级别
2. https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51901888 轻松理解MYSQL MVCC 实现机制
7. https://mp.weixin.qq.com/s/WHWNAOK4C8wgd4CjcWviHQ 再有人问你分布式事务，把这篇扔给他