易写科技事务是采用的Spring的编程式的事务，我们x选择的数据库选是MySql，存储引擎选用innoDB，innoDB对事务有着良好的支持。这篇文章我们详细介绍事务相关的知识。
为什么要有事务？
事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事：
1.
检查A的账户余额>500元；
2. A账户扣除500元；
3. B账户增加500元；
正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，要么同时成功，要么同时失败。事务的需求就在于此。
事务是什么？
与其给事务定义，不如说一说事务的特性。众所周知，事务需要满足ACID四个特性。
1. A(atomicity)
原子性。一个事务的执行被视为一个不可分割的最小单元。事务里面的操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚，不可以只执行其中的一部分。
2. C(consistency)
一致性。一个事务的执行不应该破坏数据库的完整性约束。如果上述例子中第2个操作执行后系统崩溃，保证A和B的金钱总计是不会变的。
3. I(isolation)
隔离性。通常来说，事务之间的行为不应该互相影响。然而实际情况中，事务相互影响的程度受到隔离级别的影响。文章后面会详述。
4. D(durability)
持久性。事务提交之后，需要将提交的事务持久化到磁盘。即使系统崩溃，提交的数据也不应该丢失。
事务的四种隔离级别
前文中提到，事务的隔离性受到隔离级别的影响。那么事务的隔离级别是什么呢？事务的隔离级别可以认为是事务的"自私"程度，它定义了事务之间的可见性。隔离级别分为以下几种：
1.READ UNCOMMITTED(未提交读)。在RU的隔离级别下，事务A对数据做的修改，即使没有提交，对于事务B来说也是可见的，这种问题叫脏读。这是隔离程度较低的一种隔离级别，在实际运用中会引起很多问题，因此一般不常用。
2.READ COMMITTED(提交读)。在RC的隔离级别下，不会出现脏读的问题。事务A对数据做的修改，提交之后会对事务B可见，举例，事务B开启时读到数据1，接下来事务A开启，把这个数据改成2，提交，B再次读取这个数据，会读到最新的数据2。在RC的隔离级别下，会出现不可重复读的问题。这个隔离级别是许多数据库的默认隔离级别。
3.REPEATABLE READ(可重复读)。在RR的隔离级别下，不会出现不可重复读的问题。事务A对数据做的修改，提交之后，对于先于事务A开启的事务是不可见的。举例，事务B开启时读到数据1，接下来事务A开启，把这个数据改成2，提交，B再次读取这个数据，仍然只能读到1。在RR的隔离级别下，会出现幻读的问题。幻读的意思是，当某个事务在读取某个范围内的值的时候，另外一个事务在这个范围内插入了新记录，那么之前的事务再次读取这个范围的值，会读取到新插入的数据。Mysql默认的隔离级别是RR，然而mysql的innoDB引擎间隙锁成功解决了幻读的问题。
4.SERIALIZABLE(可串行化)。可串行化是高的隔离级别。这种隔离级别强制要求所有事物串行执行，在这种隔离级别下，读取的每行数据都加锁，会导致大量的锁征用问题，性能最差。
为了帮助理解四种隔离级别，下面这张图可以解释一下：
不同隔离级别所面对的问题，看下图：
很显然，隔离级别越高，它所带来的资源消耗也就越大(锁)，因此它的并发性能越低。准确的说，在可串行化的隔离级别下，是没有并发的。
所以说要针对不同的场景去设置不同的事务隔离级别。下面我们说下Mysql中的事务。
MySql中的事务
事务的实现是基于数据库的存储引擎。不同的存储引擎对事务的支持程度不一样。mysql中支持事务的存储引擎有innoDB和NDB。innoDB是mysql默认的存储引擎，默认的隔离级别是RR，并且在RR的隔离级别下更进一步，通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control
）解决不可重复读问题，加上间隙锁（也就是并发控制）解决幻读问题。因此innoDB的RR隔离级别其实实现了串行化级别的效果，而且保留了比较好的并发性能。
事务的隔离性是通过锁实现，而事务的原子性、一致性和持久性则是通过事务日志实现。说到事务日志，不得不说的就是redo和undo。
1.redo log
在innoDB的存储引擎中，事务日志通过重做(redo)日志和innoDB存储引擎的日志缓冲(InnoDB Log Buffer)实现。事务开启时，事务中的操作，都会先写入存储引擎的日志缓冲中，在事务提交之前，这些缓冲的日志都需要提前刷新到磁盘上持久化，这就是DBA们口中常说的“日志先行”(Write-Ahead Logging)。当事务提交之后，在Buffer Pool中映射的数据文件才会慢慢刷新到磁盘。此时如果数据库崩溃或者宕机，那么当系统重启进行恢复时，就可以根据redo log中记录的日志，把数据库恢复到崩溃前的一个状态。未完成的事务，可以继续提交，也可以选择回滚，这基于恢复的策略而定。
在系统启动的时候，就已经为redo log分配了一块连续的存储空间,以顺序追加的方式记录Redo Log,通过顺序IO来改善性能。所有的事务共享redo log的存储空间，它们的Redo Log按语句的执行顺序，依次交替的记录在一起。如下一个简单示例：
记录1：
记录2：
记录3：
记录4：
记录5：
2.undo log
undo log主要为事务的回滚服务。在事务执行的过程中，除了记录redo log，还会记录一定量的undo log。undo log记录了数据在每个操作前的状态，如果事务执行过程中需要回滚，就可以根据undo log进行回滚操作。单个事务的回滚，只会回滚当前事务做的操作，并不会影响到其他的事务做的操作。
以下是undo+redo事务的简化过程
假设有2个数值，分别为A和B,值为1，2
1. start transaction;
2.
记录
A=1
到undo log;
3. update A = 3；
4.
记录
A=3
到redo log；
5.
记录
B=2
到undo log；
6. update B = 4；
7.
记录B = 4
到redo log；
8.
将redo log刷新到磁盘
9. commit
在1-8的任意一步系统宕机，事务未提交，该事务就不会对磁盘上的数据做任何影响。如果在8-9之间宕机，恢复之后可以选择回滚，也可以选择继续完成事务提交，因为此时redo log已经持久化。若在9之后系统宕机，内存映射中变更的数据还来不及刷回磁盘，那么系统恢复之后，可以根据redo log把数据刷回磁盘。
所以，redo log其实保障的是事务的持久性和一致性，而undo log则保障了事务的原子性。
分布式事务
分布式事务的实现方式有很多，既可以采用innoDB提供的原生的事务支持，也可以采用消息队列来实现分布式事务的最终一致性。这里我们主要聊一下innoDB对分布式事务的支持。
如图，mysql的分布式事务模型。模型中分三块：应用程序（AP）、资源管理器（RM）、事务管理器（TM）。
应用程序定义了事务的边界，指定需要做哪些事务；
资源管理器提供了访问事务的方法，通常一个数据库就是一个资源管理器；
事务管理器协调参与了全局事务中的各个事务。
分布式事务采用两段式提交（two-phase commit）的方式。第一阶段所有的事务节点开始准备，告诉事务管理器ready。第二阶段事务管理器告诉每个节点是commit还是rollback。如果有一个节点失败，就需要全局的节点全部rollback，以此保障事务的原子性。
一般分布式事务在互联网大的并发中效率是很低的，尤其是大型的分布式系统的，一些分布式的框架本身就不支持分布式的事务，比如阿里巴巴的Dubbo，一般用一些异步的消息框架来处理，或者分析日志。当然具体还得看业务需求，当然事务的知识远不止本文所说，本文仅做抛砖引玉，不如之处还请谅解。
