事务管理

2.2.1 并发一致性问题 常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）。 2.2.1.1 丢失修改 下面我们先来看一个例子，说明并发操作带来的数据的不一致性问题。 考虑飞机订票系统中的一个活动序列: 甲售票点（甲事务）读出某航班的机票余额A,设A=16. 乙售票点（乙事务）读出同一航班的机票余额A,也为16. 甲售票点卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库. 乙售票点也卖出一张机票,修改余额A←A-1.所以A为15,把A写回数据库. 结果明明卖出两张机票，数据库中机票余额只减少1。 归纳起来就是：两个事务T1和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。前文（2.1.4数据删除与更新）中提到的问题及解决办法往往是针对此类并发问题的。但仍然有几类问题通过上面的方法解决不了，那就是： 2.2.1.2 不可重复读 不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。具体地讲，不可重复读包括三种情况： 事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改，当事务1再次读该数据时，得到与前一次不同的值。例如，T1读取B=100进行运算，T2读取同一数据B，对其进行修改后将B=200写回数据库。T1为了对读取值校对重读B，B已为200

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。 存储引擎查看 MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能，我这里使用的是MySQL5.1，可以使用： SHOW ENGINES 命令来查看MySQL使用的引擎，命令的输出为（我用的Navicat Premium）： 看到MySQL给用户提供了这么多存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和出来了非事物安全表的引擎。 如果要想查看数据库默认使用哪个引擎，可以通过使用命令： SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine'; 来查看，查询结果为： 在MySQL中，不需要在整个服务器中使用同一种存储引擎，针对具体的要求，可以对每一个表使用不同的存储引擎。Support列的值表示某种引擎是否能使用：YES表示可以使用、NO表示不能使用、DEFAULT表示该引擎为当前默认的存储引擎 。下面来看一下其中几种常用的引擎。 ========================以上是转载的http://blog.csdn.net/zhangyuan19880606/article/details

写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。 第一章、MySQL架构与概念 1、MySQL的逻辑架构 最上面不是MySQL特有的，所有基于网络的C/S的网络应用程序都应该包括连接处理、认证、安全管理等。 中间层是MySQL的核心，包括查询解析、分析、优化和缓存等。同时它还提供跨存储引擎的功能

1. 事务消息原理图 　RocketMQ除了支持普通消息，顺序消息之外，还支持了事务消息。 1. 什么是分布式事务？ 　　分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。以上是百度百科的解释，简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。 2. RocketMQ中分布式事务的使用 　　在RocketMQ中分布式事务执行过程分为三个阶段，RocketMQ第一阶段发送 Prepared消息 时，会拿到消息的地址，第二阶段执行本地事物，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改消息的状态。当RocketMQ确认消息发送失败时，RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息，如果发现了 Prepared消息 ，它会向消息发送端(生产者)确认，RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。 　　实现方式： 　　Producer实现： package com.wangx.rocketmq.transaction; import org.apache.rocketmq.client

本地事务 事务类型 事务可以分为本地事务和分布式事务两种类型。这两种事务类型是根据访问并更新的数据资源的多少来进行区分的。本地事务是在单个数据源上进行数据的访问和更新，而分布式事务是跨越多个数据源来进行数据的访问和更新。在这里要说的事务是基于数据库这种数据源的。 JDBC 事务 在 JAVA 中，我们使用 JDBC 来连接数据库，访问和更新数据。那么在 JDBC 中是如何实现事务的，事务是被谁来管理的？这个答案当然是数据库， JDBC 本身并没有处理事务的能力，而是依赖于底层数据库，底层数据库来提供事务的服务。在很多资料上会提到， JDBC 的事务是基于连接的，也就是那个 Connection 对象，这个连接的本质其实是连接到数据库的一个 Socket ，与数据库建立连接以后就可以向数据库发送指令和数据，最终数据库会根据接收到的指令和数据来进行增删改查以及事务的处理。另外，事务是被限制在单个连接上的，这就好像我们去银行的营业厅办理业务，营业厅有多个窗口，我们只会在自己的窗口上与银行工作人员进行沟通并处理自身的业务，而不能跨窗口，告诉别的窗口的工作人员把那哥们的钱转到自己卡上，这事也就只能想想。 数据库事务例子 下面先看一个 MYSQL 数据库事务的例子： 1、创建表 创建用户表 CREATE TABLE USERS ( USER_ID INT NOT NULL AUTO

分布式事务解决方案整理 1.2PC/3PC模式 1.1 介绍： 依赖资源管理器(mysql, redis)支持XA协议， 数据库充当RM角色，应用需要充当TM的角色，即生成全局的txId，调用XAResource接口，把多个本地事务协调为全局统一的分布式事务, 所有结点要么全做要么全不做。 1.2 特点: 需要依赖资源管理器RM(数据库)对XA的支持。 整个处理过程需要锁住事务资源，性能比较低。 场景一： 1）协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。 2）参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。 3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。 4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。 场景二： 1）协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作(rollback)”的请求。 2）参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 3）参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。 2. TCC模式 2.1介绍 2PC的另类实现，TCC事务机制相对于传统事务机制（X/Open XA Two-Phase-Commit），其特征在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对业务逻辑的调度来实现分布式事务，

J2EE 开发人员使用数据访问对象(Data Access Object DAO)设计模式，以便将低级别的数据访问逻辑与高级别的业务逻辑分离。实现 DAO 模式涉及比编写数据访问代码更多的内容。在本文中，Java 开发人员 Sean C. Sullivan 讨论了 DAO 编程中三个常常被忽略的方面：事务界定、异常处理和日志记录。 图 1 显示了应用程序和数据源之间的关系： 图 1. 应用程序和数据源 在整个应用程序中使用数据访问对象(DAO)使我们可以将底层数据访问逻辑与业务逻辑分离开来。我们构建了为每一个数据源提供 CRUD (创建、读取、更新、删除)操作的 DAO 类。 在本文中，我将为您介绍构建更好的 DAO 类的 DAO 实现策略和技术。更确切地说，我将讨论日志、异常处理和事务界定。您将学到如何将这三者结合到自己的 DAO 类中。本文假定您熟悉 JDBC API、SQL 和关系数据库编程。 我们将以对 DAO 设计模式和数据访问对象的概述开始。 DAO基础 DAO 模式是标准 J2EE 设计模式之一。开发人员用这种模式将底层数据访问操作与高层业务逻辑分离开。一个典型的 DAO 实现有以下组件： 一个 DAO 工厂类 一个 DAO 接口 一个实现了 DAO 接口的具体类 数据传输对象(有时称为值对象) 具体的 DAO 类包含访问特定数据源的数据的逻辑

3 月，跳不动了？>>> 1.说到数据库事务，人们脑海里自然不自然的就会浮现出事务的四大特性、四大隔离级别、七大传播特性。四大还好说，问题是七大传播特性是哪儿来的？是Spring在当前线程内，处理多个数据库操作方法事务时所做的一种事务应用策略。事务本身并不存在什么传播特性，不要混淆事务本身和Spring的事务应用策略。（当然，找工作面试时，还是可以巧妙的描述传播特性的） 2.一说到事务，人们可能又会想起create、begin、commit、rollback、close、suspend。可实际上，只有commit、rollback是实际存在的，剩下的create、begin、close、suspend都是虚幻的，是业务层或数据库底层应用语意，而非JDBC事务的真实命令。 create（事务创建）：不存在。 begin（事务开始）：姑且认为存在于DB的命令行中，比如Mysql的start transaction命令，以及其他数据库中的begin transaction命令。JDBC中不存在。 close（事务关闭）：不存在。应用程序接口中的close()方法，是为了把connection放回数据库连接池中，供下一次使用，与事务毫无关系。 suspend（事务挂起）：不存在。Spring中事务挂起的含义是，需要新事务时，将现有的connection1保存起来（它还有尚未提交的事务）

写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。 第一章、MySQL架构与概念 1、MySQL的逻辑架构 最上面不是MySQL特有的，所有基于网络的C/S的网络应用程序都应该包括连接处理、认证、安全管理等。 中间层是MySQL的核心，包括查询解析、分析、优化和缓存等。同时它还提供跨存储引擎的功能

1.hibernate的常用接口 （1） Configucation:负责加载Hibernate的配置及映射信息，启动Hibernate,根据连接到数据库的信息来创建 SessionFactory对象。 （2） SessionFactory: 初始化Hibernate，创建Session对象。他是线程安全的，通常采用单子模式创建此对象。 （3）Session :负责保存·修改·删除·查询·加载对象，这个session不是线程安全的，使用Threadlocal来得到session （相当于创建了一个副本）。 （4）Transaction: 事务处理 开启事务的方法 Transaction tx= session.beginTransaction(); 提交事务 tx.commit(); (5) Query和Criteria：Query是执行数据库查询，Query接口包装了一个HQL语句，HQL语句是面向对象的，它引用类名 和属性名， 而不是表名和字段名。Criteria完全封装了基于字符串形式的查询语句，比Query接口更加面向对象，擅长 动态查询。 2.hibernate体系结构 3.hibernate的工作原理 (1)hibernate如何连接数据库？ 配置文件Hibernate.cfg.xml文件中定义了和数据库进行连接的信息，包括数据库方言.jdbc驱动.用户名