spring事务处理

我们知道，MySQL中的redo日志记录了事务的行为，在服务器宕机的时候，可以通过重做事务来达到恢复数据的目的，然而，有的时候，事务还有回滚的需求，也就是说，我们需要知道某条在变成当前情况之前的样子，这种情况下，undo日志就派上用场了。也就是说，undo

作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：。可以只在RM中

分布式应用：一个服务需要对多个不同的数据库进行操作，保证同时成功或失败。

网上对于此类的文章已经十分饱和了，那还写的原因很简单――作为自己的理解笔记。此篇文章作为自己学习MySQL的一些个人理解，使用的引擎是InnoDb。首先先讲讲事务的概念，在《高性能MySQL》第三版中其对事务的描述是这样的：。在MySQL中隔离级别有四种，

当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。这些问题相信在很多同学的业务当中应该都遇

对业务侵入很强。已经提交的事务，不保证隔离性。不会脏读，性能介于seata和2阶段之间。seata和lcn大致的实现思路是一致的，但是回滚的机制不一样。

第1节 回顾1.1 表连接内连接：隐式、显式隐式：没有 join，使用 where显式：inner join..on外连接：左连接和右连接左连接：left outer join …2) 使用 MySQL 自带的命令行方式3) 通过 Java 来访问 M

我所在的公司也遇到了同样的问题，问题发生在优惠券被超量抢购上，在问题发生后我们开始想办法解决问题，由于自己使用redis比较多，我准备使用redis来解决这个问题。利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题，下面我给出我临时解决这个

数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略,只要日志持久化到磁盘，就能保证MySQL异常重启后，数

现在摘抄一段wiki的解释，解释下什么是事务。数据库系统具有事务特性，这是其有别与文件系统重要特性。通常一个事务会有多个读写操作构成。事务具有四个基本特性，俗称ACID。数据库的状态从一种状态转变为另外一种状态，事务开始之前和是事务结束之后，数据库完整性约

将此连接的自动提交模式设置为给定状态。autoCommit - true启用自动提交模式; false禁用它。撤消在当前事务中所做的所有更改，并释放此 Connection对象当前持有的任何数据库锁。/*程序到这儿证明没有异常，

当一个连接对象被创建时，默认情况下是自动提交事务：每次执行一个 SQL 语句时，如果执行成功，就会向数据库自动提交，而不能回滚。关闭数据库连接，数据就会自动的提交。如果多个操作，每个操作使用的是自己单独的连接，则无法保证事务。即同一个事务的多个操作必须在同

　　最近项目中使用mysql数据库时出现一个问题，运用spring的事务注解来管理事务时，发现用事务注解@transaction标记的方法里，如果出现异常，事务并没有回滚，而是直接提交到了数据库，刚开始还以为是spring的事务配置有问题，检查一遍后还是不

对于简单的增删改查场景，特别是学习阶段，不需要考虑诸如并发、锁等问题，但是我们要对事务的概念及特性有所了解，以便日后能够快速定位问题和给出优化方案。其中对于持久性的保障是通过数据库日志机制实现的，能够在数据库服务崩溃时进行数据的还原或恢复。

在使用数据库来支撑业务系统时，随着用户量的增大，经常会遇到同时读取相同数据的情况，在没有进行并发控制的情况下就会遇到各种各样的问题，对于可能出现的问题我们要有所了解。数据库中某条数据的money值为20，在处理过程中，事务B修改值为100，随后被事务A读取

对于web和企业来说，跨用户交互过程的数据事务是不可接受的。单一的应用事务中可能会跨多个数据库事务。如果这些数据库事务只有一个进行了更新数据，其他的只是简单的读数据，则这个应用事务就是原子性的。如果出现多个用户同时写入了一条数据，最后结果是不确定的。如果多

　　生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能因为网络问题导致数据就在半路给搞丢了。但是问题是，开始rabbitmq事务机制，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可

`account_name` varchar CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 4 CHARACT

　　1.READ UNCIMMITTED　　事务还没提交，而别的事务可以看到他其中修改的数据的后果，也就是脏读。　　2.READ COMMITTED（提交读）　　首先大多数数据库系统的默认隔离级别是READ COMMITTED，这种隔离级别就是一个事务的开

可以用list的rpush+lpop实现简单的消息队列功能。消费者通过subscribe订阅一个频道，生产者通过publish发布消息到频道，实现多条发布。通过unsubscribe取消订阅。所以使用lua脚本要注意脚本的稳健性。重写的时候假如有新指令过来

　　　　1.很乐观、认为什么时候都不会出问题、所以不上锁。更新数据的时候去判断下，在此期间是否有人修改这个数据。数据期间没有发生变动，这个时候就正常执行成功。测试多线程修复值、使用乐观锁操作。my-redis:0>multi #######开启事务

一组数由小到大进行排列，找到他的第90%个数，那么这个数组中有90%的数将小于等于12。用在性能测试的响应时间，也就是90%请求响应时间不会超过12秒。某一次测试结果，每个sample的响应时间分别是：1、3、4、9、2、8、5、7、6、10，将其按由小到

而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。

最近在学习数据库的事务隔离级别。在这里整理一下。由于本人水平和写作能力有限，如文中有错误或者表达不清楚的地方，请多包涵。有任何意见或建议，欢迎留言。我们都知道关系型数据库事务有 ACID 的原则，他们分别代表原子性，一致性、隔离性和持久性。在查询数据时，同

按照可重复读的定义，一个事务启动的时候，能够看到所有已经提交的事务结果。但是之后，这个事务执行期间，其他事务的更新对它不可见。当然，如果“上一个版本”也不可见，那就得继续往前找。在实现上， InnoDB 为每个事务构造了一个数组，用来保存这个事务启动瞬间，

最近，在我们项目中，有个服务在前台办理业务的时候，一直报：Transation does not exist，由于这块业务的代码已经好久没有改动，所以初步推测可能是配置的问题，但是经过核查也没有人改动过配置，而且改了配置以后问题依然存在。由于这个问题影响业

写后面的读一定能读到前面写的内容，所有的读写请求都好像被全局排序。但在分布式环境中，多实例部署是基本条件，因为网络的不可靠性，造成了P成了硬性条件，所以分布式系统基本都是cp和ap的

考虑支付重构的时候，自然想到原本属于一个本地事务中的处理，现在要跨应用了要怎么处理。原本收到充值回调后，可以将修改订单状态和增加金币放在一个mysql事务中完成的，但是呢，因为服务拆分了，就面临着需要协调2个服务才能完成这个事务。所以就带出来，我们今天要分

在APP访问服务器接口时需要从redis中获取token进行校验，服务器上线后发现一开始可以正常访问，但只要短时间内请求量增长服务则无法响应。使用jmap指令保存堆栈信息，jmap -dump:format=b,file=dump.log pid，pid为

一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk. 关于Nishith Agarwal更详细的介绍，主要从事数据方面的工作，包括摄取标准化，数据湖原语等。数

Spring 在ssm中起什么作用？①. IOC/DI ：把dao依赖注入到service层，service层反转给action层，Spring顶层容器为BeanFactory。编程式事务管理：编程方式管理事务，极大灵活性，难维护。IOC 在项目中的作用？

在微服务架构中，随着服务的逐步拆分，数据库私有已经成为共识，这也导致所面临的分布式事务问题成为微服务落地过程中一个非常难以逾越的障碍，但是目前尚没有一个完整通用的解决方案。其实不仅仅是在微服务架构中，随着用户访问量的逐渐上涨，数据库甚至是服务的分片、分区、

writeConcern 决定一个写操作落到多少个节点上才算成功。writeConcern 的取值包括： 0：发起写操作，不关心是否成功； 1~集群最大数据节点数：写操作需要被复制到指定节点数才算成功；默认是1。发起写操作的程序将阻塞到写操作到达指定的节点

在文章"清晰架构的Go微服务: 事物管理"中，我谈到了如何在清晰架构中实现非侵入的事务管理。它允许你把事务代码与业务逻辑代码分开，并且让你在编写业务逻辑时不必考虑事务。首先，它是整个清晰框架的一部分，所以你不能抛开框架单独使用它。其次，

所有的数据访问技术都有事务处理机制，这些技术提供了API用来开启事务、提交事务以完成数据操纵，或者在发生错误的时候回滚数据。Spring支持声明式事务，这是基于AOP实现的。添加该注解后，Spring容器会自动扫描被@Transactional注解的方法和

所谓事务是用户自定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。例如，在关系数据库中，一个事务可以是一条sql语句，一组sql语句或整个程序。事务和程序是两个概念，一般来讲，一个程序中包含多个事务。事务的开始与结束可以由用

MSDTC，协调跨多个数据库、消du息队列、文件系统等zhi资源管理器的事务。该服务的dao进程名为Msdtc.exe。

MySQL支持的几种数据库引擎，并非所有的引擎都支持明确的事务处理管理，MYISAM 和 INNODB 是最常用的引擎，而MYISAM 不支持事务处理，innodb支持事务处理，所以一定要正确 使用引擎类型。在关系型数据库设计把数据存储在多个表中，使数据更

* JDBC本质：其实是官方定义的一套操作所有关系型数据库的规则，即接口。各个数据库厂商去实现这套接口，提供数据库驱动jar包。我们可以使用这套接口编程，真正执行的代码是驱动jar包中的实现类。String sql = "update accou

TCC概念由Pat Helland于2007年发表的一篇名为《Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion》的论文提出, 在该论文中，TCC还是以Tentative-Confirmat

昨天公众号粉丝咨询了一个问题，说自己之前面试被问@Transactional注解哪些场景下会失效，一时语塞致使面试失败。所以今天简单的和大家分享一下@Transactional相关的知识。@Transactional 注解相信大家并不陌生，平时开发中很常用

企业可以选择为现有应用程序构建云前端计算元素，而无需将整个应用程序迁移到云端。而为了实现该操作，他们可以选择多种技术，包括无服务器计算和容器。使用Web服务器作为前端，为应用程序提供在线访问，并不是一个新主意。通过部署云前端，依靠无服务器技术和微服务，IT

如初始8000条记录也就是要8000次读写磁盘操作。同时也是为了保证数据的一致性，避免出现数据缺失等情况。

MVCC其实就是一个多版本并发控制，即多个不同版本的数据实现并发控制的技术，其基本思想是为每次事务生成一个新版本的数据，MVCC主要有什么作用呢？MVCC只能实现读已提交和可重复读；如果是读未提交，那么每次查询都能获取最新的修改值。

mysql锁机制分为表级锁和行级锁，本文就和大家分享一下我对mysql中行级锁中的共享锁与排他锁进行分享交流。共享锁又称为读锁，简称S锁，顾名思义，共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁，都能访问到数据，但是只能读不能修改。排他锁指的是一个事务在一行

举个例子，用户将test表中a的值从原来的5改为新的值10，那么undo日志会保存修改前a的值5，即将旧数据恢复。redo日志就是为了解决这个问题。

事务日志的写入类型为“追加”，因此其操作为“顺序IO”；通常也被称为：预写式日志 write ahead logging. 如果发现数据库特别慢，可以修改这个flush这个值，从1修改为2.1 此为默认值，日志缓冲区将写入日志文件，并在每次事务后执行刷新到

　　当多个用户访问同一份数据，一个用户更改该事物时可能会有其他用户同时发起更改请求，为保证数据库记录的更新从一个一致性状态转为另外一个一致性状态，使用事务是非常有必要的。原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。UND

假设现在有两个事务：Transaction01和Transaction02并发执行。[1]Transaction01将某条记录的AGE值从20修改为30。[3]Transaction01回滚，AGE值恢复到了20。[1]Transaction01读取了ST

最左前缀联合索引的多个字段中，只有当查询条件为联合索引的一个字段时，查询才能使用该索引。覆盖索引覆盖索引是指，索引上的信息足够满足查询请求，不需要再回到主键上去取数据。一致性事务前后数据的完整性必须保持一致。这里的版本号并不是实际的时间值，而是系统版本号。