说到数据库事务，大家脑子里一定很容易蹦出一堆事务的相关知识，如事务的ACID特性，隔离级别，解决的问题（脏读，不可重复读，幻读）等等，但是可能很少有人真正的清楚事务的这些特性又是怎么实现的，为什么要有四个隔离级别。
最近在读 《MySQL 技术内幕 InnoDB 存储引擎》，里面提到的各种概念都很新鲜，以前听说过脏读、幻读、不可重复读，但是对于概念不甚了解，于是查了一下，这里做个笔记。
在了解完事务可能出现的问题之后，我们就来学习数据库系统中为了解决这些问题所提供的策略，那就是 事务隔离机制 。其实从名字中就可以看出来，这个功能的主要作用就是隔离不同的事务，从而达到最终的事务一致性。
作者介绍：bluesea，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。同时，bluesea还是中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 TDSQL是一个稳定运行了十年之久的分布式数据库，不仅支撑了腾讯公司的计费业务，而且还在微众银行等金融单位的核心业务系统稳定、高效地运行了四年之久。这几年，TDSQL在技术层面不断进步，研发了很多新特性，诸如多级分区、热点更新、隐含主键、分布
深度技术文章，第一时间送达！ 作者介绍： bluesea，腾讯金融云专家工程师，从事分布式数据库TDSQL研发工作。出版著作：《数据库查询优化器的艺术 原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术 事务管理与并发控制》，广受好评。同时，bluesea还是中国人民大学信息学院工程硕士企业导师。 本文为SDCC系列数据库技术实战线上峰会议题内容整理分享。 TDSQL是一个稳定运行了十年之久的分布式数据库，不仅支撑了腾讯公司的计费业务，而且还在微众银行等金融单位的核心业务系统稳定、高效地运行了四年之久。这几
一个事务中所有的操作要么全部完成，要么全部失败。事务执行后，不允许停留在中间某个状态
事务就是应用程序中的一系列操作，所有操作必须都成功完成，否则，每个操作中所做的更改都必须被撤销到更改之前状态。也就是说事务的结束有两种情况，当事务中的所有操作全部执行成功时，事务提交；当事务中的操作部分执行成功，部分失败时，事务回滚。
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来，这些业务或多或少相信大家都遇到过，因此在这里分享给大家，大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下，
数据库是一个允许多用户、多会话、多线程访问的系统。为了在并发访问中能保证数据的一致性和完整性，一般会使用事务来做控制，外加锁来作为辅助手段。所以今天整理了一下锁的相关知识，看看它在事务里是怎么配合使用的。
Flink的DataStream API专门提供了向外部写入数据的方法：addSink。与addSource类似，addSink方法对应着一个“Sink”算子，主要就是用来实现与外部系统连接、并将数据提交写入的；Flink程序中所有对外的输出操作，一般都是利用Sink算子完成的。
本文主要基于 TCC-Transaction 1.2.3.3 正式版 1. 概述 2. 序列化 2.1 JDK 序列化实现 2.2 Kyro 序列化实现 2.3 JSON 序列化实现 3. 存储器 3.1 可缓存的事务存储器抽象类 3.2 JDBC 事务存储器 3.3 Redis 事务存储器 3.4 Zookeeper 事务存储器 3.5 File 事务存储器 1. 概述 本文分享 事务存储器。主要涉及如下 Maven 项目： tcc-transaction-core ：tcc-transaction 底
假设一个场景，一对夫妻共用一个账户，妻子喜欢网上支付，丈夫喜欢刷卡支付。
事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。
并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，每当一个获取了事务的线程把锁释放，另一个排队线程才能拿到写锁，QPS(Query Per Second每秒查询率)和事务执行的时间有密切关系，事务执行时间越短，并发性越高，这也是要将费时的I/O操作移出事务的原因。
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
http://blog.csdn.net/qh_java/article/details/14045765
在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。
ACID原则是数据库事务正常执行的四个基本要素，分别指原子性、一致性、隔离性及持久性。
事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言（如SQL，C++或Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begin transaction和end transaction语句（或函数调用）来界定。事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。
redis持久有两种形式，RDB，AOF俩种，RDB是一种快照的方式来存储的，这也是redis的默认的持久化方式，每隔一段对数据进行一次存储，默认是15S。
MySQL 事务隔离级别是为了解决并发事务互相干扰的问题的，MySQL 事务隔离级别总共有以下 4 种：
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 关于并发 并发性上不去是因为当多个线程同时访问一行数据时，产生了事务，因此产生写锁，当一个获取了事务的线程
以上说明事务隔离级别主要针对读操作来说的。(DML语句我们可以不考虑事务隔离级别，因为任何事物隔离级别下DML的加锁都很严格，属于得不到就等待的类型)
17、线程的几个状态，block和wait状态有什么区别？什么情况下会block和wait
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库，由于其部署方便，运维简单，被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更，传统的金融，电信业务，也逐渐走上从商用到开源，从DB2到MySQL，从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证，对两类数据库展开全方位多角度的对比分析，并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾： 从商用到开源：DB2迁移至MySQL的
Redis中的事务：就是把所有要执行的操作都按照顺序排列起来，按照顺序一个个的执行，每一个操作的执行不会干扰到其他操作。
flink exactly-once系列目录： 一、两阶段提交概述 二、两阶段提交实现分析 三、StreamingFileSink分析 四、事务性输出实现 五、最终一致性实现 前几篇分析到Flink 是可以通过状态与checkpoint机制实现内部Exactly-Once 的语义，对于端到端的Exactly-Once语义，Flink 通过两阶段提交方式提供了对Kafka/HDFS输出支持，两阶段提交实现是结合checkpoint流程提供的hook来实现的，实现CheckpointedFunction与CheckpointListener接口： 1. initializeState 方法里面做事务状态的恢复与重新提交 2. snapshotState 方法里面开启事务与将需要输出的数据写到状态中容错 3. notifyCheckpointComplete方法提交事务 使用flink自带的实现要求继承TwoPhaseCommitSinkFunction类，并且实现beginTransaction、preCommit、commit、abort这几个方法，虽然说使用起来很方便，但是其有一个限制那就是所提供的事务hook(比喻Connection)能够被序列化，并且反序列化之后能够继续提交之前的事务，这个对于很多事务性的数据库是无法做到的，所以需要实现一套特有的事务提交。 之前分析到两阶段提交的主要问题是在第二阶段，commit有可能会存在部分成功与部分失败，所以才有了事务容错恢复，提交失败的重启继续提交，提交成功的重启再次提交是幂等的不会影响数据的结果，现在没有了这样一个可序列化的事务hook,另外需要提交的数据也做了状态容错。但是Flink 在checkpoint机制中提供了一个唯一的标识checkpointId, 它是用户可访问的、单调递增的、容错的，任务失败之后会从最近一次成功点继续递增，那么就可以使用checkpointId 来作为事务提交的句柄，首先看一下逻辑流程：
最近面试的Coder们，你们对结果还满意吗？今天给大家总结下Java面试中常见的问题和应对策略，虽然可能好多人认为我把那些面试中常见的记下就行了，但你确定你真的都能记得住吗。尤其对中高级的Java开发来说，有经验的面试官问的知识点都很广，你想全部记住基本可能性不大。所以，技巧和策略很重要。我们先说说Java面试中的基础问题吧。
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：
1、读取A数据库余额 > 将数据库余额减去666元 > 将减去666元后的余额更新到数据库
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况，形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用，所以两个都不会释放它持有的锁。
原文 http://blog.csdn.net/fangjian1204/article/details/39085941
本文主要介绍了如何将DB2数据迁移到MySQL数据库以及在这个过程中可能会遇到的常见问题和解决方案。包括数据类型转换、数据类型不匹配、空值处理、数据量统计等方面的内容。
在并发的场景中，为了保证数据的一致性我们会在数据库中使用事务。然而在强一致性与性能上则需要根据具体业务来取舍，所以一般数据库提供了四种事务隔离级别： 读未提交（Read Uncommitted） 读提交（Read Committed） 可重复读（Repeatable Read） 序列化（Serializable） 由于日常工作中使用事务比较频繁，遂在此作一下总结 在了解这四种事务隔离级别之前，需要了解如下概念： 更新丢失（Lost Update）: 两个事务同时修改一行数据，其中一个事务的更新被另外一个事
在介绍MySQL事务的概念之前，先通过一个简单但比较经典的案例，看看为什么数据库会有事务、需要事务。
仅从ACID或非ACID角度考虑问题是不够的，你应知道你的数据库支持何种事务隔离级别。
相信大部分小伙伴在面试过程中，只会针对面试官提出的表面问题来进行回答。其实不然，面试官问的每一个问题都是经过深思熟虑的。
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来，在这里分享给大家
RESTful是一种前后端交互的规范API。可以理解为“一种约定成俗的编程习惯”。
MySQL 默认的事务隔离级别是可重复读（REPEATABLE READ），这 4 种隔离级别的说明如下。
Spring Boot 打包成Jar包运行的原理:https://blog.csdn.net/y5492853/article/details/123758851
三面因为有两周一直在生病，所以推迟了一周，然后面试的时候还在发烧.. 面完也没有做笔记，隐约记得是下面几道题:
你好，我是 Guide。分享一道群友面试虾皮遇到的 MySQL 面试真题。原面试题如下：
JVA源码被编译会生成字节码文件，通过不同平台上下载的不同版本的JVM，将字节码文件翻译成对应的机器码。注意的是，跨平台的Java程序，不是JVM。JVM是使用C/C++开发的，是编译后的字节码，不能跨平台。
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