前言

简单整理一下事务。

正文

事务有四大特性:

1.原子性(atomicity)

一个事务必须被视为一个不可分割的最小单元。

2.一致性(consistency)

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。

很多人对事务的一致性和原子性可能会有偏差。要理解这个东西呢，首先要抛开mysql，或者我们常见的数据库sql server，mongodb。

单纯来理解数据库的事务。

假如有两个事务，事务a和事务b。

假设A和B的两个账号，a账户是500块，b账户是300块。

里面有一个限制就是A账号不能大于600块。

事务a 的逻辑是给A增加100块。然后给B减少100块。

事务b 的逻辑是给B减少100块。然后给A增加100块。

现在事务a，开始执行，做好备份做回滚(500,300),然后给A增加了100块，A现在是600。

现在事务b，开始执行，做好备份做回滚(600,300),然后给B减少了100块，现在B是200。

现在事务a开始执行，给B减少100，B变成了100。也急速说b事务提交的是(600,100)

现在b开始执行，但是报错了，遇到了A不能高于600的限制，现在开始回滚，那么回滚为(600,300)。

那么这个时候就变成了(600,300)了。那么请问事务a和事务b 是否符合原子性?

首先分析事务a，现在能做的，全部执行了。那么是符合原子性的。

然后分析事务b，的确是回滚了，也是符合原子性的。

这有疑问吗？没有吧。

那么事务a和事务b是否符合一致性呢?

a是否符合一致性呢? 数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。

一致性的要求是B账户减少100块，A账户多出100块了。这是一致性的要求。

数据库一开始是:(500,300),然后a提交的时候(600,100),这显然不符合。

b事务其实是符合一致性的，一开始是(500,300)，回滚也是（500,300），这没错。

那么是否一致性就一定要原子性呢?

a=a+1;
try{
  b=b-1
}catch{
  a=a-1;
}

这样其实也是可以一致性的。

那么数据库为什么不这么干呢?比如说 update test set a=a-1;

这个时候回滚的时候还得给你生成一个update test set a=a+1。这是简单的，如果是复杂的，这是要数据库称为人工智能吗？数据库都会傻掉的。

要实现一致性，原子性的成本应该是最低的，但是单单原子性是不能实现一致性的。

3.隔离性

上面我们知道单单原子性是没有实现一致性。那么隔离性就是在原子性的基础上增加一些，一些限制条件那么就可以实现一致性。

比如说，每个事务只能串行执行，这个时候也说符合的，这也是一种隔离级别。但是如果是串行，就不满足并发了，所以就有其他隔离级别了，或者说其他隔离方式。

4. 持久性

一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。可能有人说这不是废话吗？事务做的修改不就是要保持带数据文件中，能够持久化吗？

这里面的持久性，表示的更多的是一种方案。持久化是有很多方式的，怎么确保你的持久化方案可行呢？比如说一个事务要修改4条语句分别在四张表，那么怎么确保这四条语句能够全部写入进去呢？会不会写到第二条的时候系统崩溃呢？

如果出现上面的问题，该怎么处理？这就是持久性的重要性了。前三个都是强调语句执行，最后一个强调存储。

结

以上只是个人整理，如有错误，望请指点。

下一节，事务的隔离。