Transaction 也就是所謂的事務了，通俗理解就是一件事情。從小，父母就教育咱們，作事情要善始善終，不能半途而廢。�0�2事務也是這樣，不能作通常就不作了，要麼作完，要麼就不作。也就是說，事務必須是一個不可分割的總體，就像咱們在化學課裏學到的原子，原子是構成物質的最小單位。因而，人們就概括出事務的第一個特性：原子性（Atomicity）。我靠，一點都不神祕嘛。java
特別是在數據庫領域，事務是一個很是重要的概念，除了原子性之外，它還有一個極其重要的特性，那就是：一致性（Consistency）。也就是說，執行完數據庫操做後，數據不會被破壞。打個比方，若是從 A 帳戶轉帳到 B 帳戶，不可能由於 A 帳戶扣了錢，而 B 帳戶沒有加錢吧。若是出現了這類事情，您必定會很是氣憤，什麼 diao 銀行啊！git
當咱們編寫了一條 update 語句，提交到數據庫的一剎那間，有可能別人也提交了一條 delete 語句到數據庫中。也許咱們都是對同一條記錄進行操做，能夠想象，若是不稍加控制，就會出大麻煩來。咱們必須保證數據庫操做之間是「隔離」的（線程之間有時也要作到隔離），彼此之間沒有任何干擾。這就是：隔離性（Isolation）。github
要想真正的作到操做之間徹底沒有任何干擾是很難的，因而乎，天天上班打醬油的數據庫專家們，開始動腦筋了，「咱們要制定一個規範，讓各個數據庫廠商都支持咱們的規範！」，這個規範就是：事務隔離級別（Transaction Isolation Level）。能定義出這樣牛逼的規範真的挺不容易的，其實說白了就四個級別：web
- READ_UNCOMMITTED
- READ_COMMITTED
- REPEATABLE_READ
- SERIALIZABLE
千萬不要去翻譯，那只是一個代號而已。從上往下，級別愈來愈高，併發性愈來愈差，安全性愈來愈高，反之則反。sql
當咱們執行一條 insert 語句後，數據庫必需要保證有一條數據永久地存放在磁盤中，這個也算事務的一條特性，�0�2它就是：持久性（Durability）。數據庫
概括一下，以上一共提到了事務的 4 條特性，把它們的英文單詞首字母合起來就是：ACID，這個就是傳說中的「事務 ACID 特性」！安全
真的是很是牛逼的特性啊！這 4 條特性，是事務管理的基石，必定要透徹理解。此外還要明確，這四個傢伙當中，誰纔是老大？併發
其實想一想也就清楚了：原子性是基礎，隔離性是手段，持久性是目的，真正的老大就是一致性。數據不一致了，就至關於「江湖亂套了，流氓戴胸罩」。因此說，這三個小弟都是跟着「一致性」這個老大混，爲他全心全意服務。高併發
這四個傢伙當中，其實最難理解的反倒不是一致性，而是隔離性。由於它是保證一致性的重要手段，是工具，使用它不能有半點差池，不然後果自負！怪不得數據庫行業專家們都要來研究所謂的事務隔離級別了。其實，定義這四個級別就是爲了解決數據在高併發下所產生的問題，那又有哪些問題呢？工具
- Dirty Read（髒讀）
- Unrepeatable Read（不可重複讀）
- Phantom Read（幻讀）
首先看看「髒讀」，看到「髒」這個字，我就想到了噁心、骯髒。數據怎麼可能髒呢？其實也就是咱們常常說的「垃圾數據」了。好比說，有兩個事務，它們在併發執行（也就是競爭）。看看如下這個表格，您必定會明白我在說什麼：
| 時間 | 事務 A（存款） | 事務 B（取款） |
| T1 | 開始事務 | |
| T2 | 開始事務 | |
| T3 | 查詢餘額（1000 元） | |
| T4 | 取出 1000 元（餘額 0 元） | |
| T5 | 查詢餘額（0 元） | |
| T6 | 撤銷事務（餘額恢復爲 1000 元） | |
| T7 | 存入 500 元（餘額 500 元） | |
| T8 | 提交事務 |
餘額應該爲 1500 元纔對！請看 T5 時間點，事務 A 此時查詢餘額爲 0 元，這個數據就是髒數據，它是事務 B 形成的，明顯事務沒有進行隔離，滲過來了，亂套了。
因此髒讀這件事情是很是要不得的，必定要解決掉！讓事務之間隔離起來纔是硬道理。
那第 2 條，不可重複讀又怎麼解釋呢？仍是用相似的例子來講明：
| 時間 | 事務 A（存款） | 事務 B（取款） |
| T1 | 開始事務 | |
| T2 | 開始事務 | |
| T3 | 查詢餘額（1000 元） | |
| T4 | 查詢餘額（1000 元） | |
| T5 | 取出 1000 元（餘額 0 元） | |
| T6 | 提交事務 | |
| T7 | 查詢餘額（0 元） |
事務 A 其實除了查詢了兩次之外，其餘什麼事情都沒有作，結果錢就從 1000 變成 0 了，這就是重複讀了。可想而知，這是別人乾的，不是我乾的。其實這樣也是合理的，畢竟事務 B 提交了事務，數據庫將結果進行了持久化，因此事務 A 再次讀取天然就發生了變化。
這種現象基本上是能夠理解的，但在有些變態的場景下倒是不容許的。畢竟這種現象也是事務之間沒有隔離所形成的，但咱們對於這種問題，彷佛能夠忽略。
最後一條，幻讀。我去！Phantom 這個單詞不就是「幽靈、鬼魂」嗎？剛看到這個單詞時，真的把個人小弟弟都給驚呆了。怪不得這裏要翻譯成「幻讀」了，總不能翻譯成「幽靈讀」、「鬼魂讀」吧。其實意義就是鬼在讀，不是人在讀，或者說搞不清楚爲何，它就變了，很暈，真的很暈。仍是用一個示例來講話吧：
| 時間 | 事務 A（統計總存款） | 事務 B（存款） |
| T1 | 開始事務 | |
| T2 | 開始事務 | |
| T3 | 統計總存款（10000 元） | |
| T4 | 存入 100 元 | |
| T5 | 提交事務 | |
| T6 | 統計總存款（10100 元） |
銀行工做人員，每次統計總存款，都看到不同的結果。不過這也確實也挺正常的，總存款增多了，確定是這個時候有人在存錢。可是若是銀行系統真的這樣設計，那算是玩完了。這一樣也是事務沒有隔離所形成的，但對於大多數應用系統而言，這彷佛也是正常的，能夠理解，也是容許的。銀行裏那些噁心的那些系統，要求很是嚴密，統計的時候，甚至會將全部的其餘操做給隔離開，這種隔離級別就算很是高了（估計要到 SERIALIZABLE 級別了）。
概括一下，以上提到了事務併發所引發的跟讀取數據有關的問題，各用一句話來描述一下：
- 髒讀：事務 A 讀取了事務 B 未提交的數據，並在這個基礎上又作了其餘操做。
- 不可重複讀：事務 A 讀取了事務 B�0�2已提交的更改數據。
- 幻讀：事務 A 讀取了事務 B 已提交的新增數據。
第一條是堅定抵制的，後兩條在大多數狀況下可不做考慮。
這就是爲何必需要有事務隔離級別這個東西了，它就像一面牆同樣，隔離不一樣的事務。看下面這個表格，您就清楚了不一樣的事務隔離級別能處理怎樣的事務併發問題：
| 事務隔離級別 | 髒讀 | 不可重複讀 | 幻讀 |
| READ_UNCOMMITTED | 容許 | 容許 | 容許 |
| READ_COMMITTED | 禁止 | 容許 | 容許 |
| REPEATABLE_READ | 禁止 | 禁止 | 容許 |
| SERIALIZABLE | 禁止 | 禁止 | 禁止 |
根據您的實際需求，再參考這張表，最後肯定事務隔離級別，應該再也不是一件難事了。
JDBC 也提供了這四類事務隔離級別，但默認事務隔離級別對不一樣數據庫產品而言，倒是不同的。咱們熟知的 MySQL 數據庫的默認事務隔離級別就是�0�2READ_COMMITTED，Oracle、SQL Server、DB2等都有有本身的默認值。我認爲 READ_COMMITTED 已經能夠解決絕大多數問題了，其餘的就具體狀況具體分析吧。
若對其餘數據庫的默認事務隔離級別不太清楚，可使用如下代碼來獲取：
|
1
2
|
DatabaseMetaData
meta = DBUtil.getDataSource().getConnection().getMetaData();
int defaultIsolation = meta.getDefaultTransactionIsolation();
|
提示：在 java.sql.Connection 類中可查看全部的隔離級別。
咱們知道 JDBC 只是鏈接 Java 程序與數據庫的橋樑而已，那麼數據庫又是怎樣隔離事務的呢？其實它就是「鎖」這個東西。當插入數據時，就鎖定表，這叫「鎖表」；當更新數據時，就鎖定行，這叫「鎖行」。固然這個已經超出了咱們今天討論的範圍，因此仍是留點空間給咱們的 DBA 同窗吧，省得他沒啥好寫的了。
除了 JDBC 給咱們提供的事務隔離級別這種解決方案之外，還有哪些解決方案能夠完善事務管理功能呢？
不妨看看 Spring 的解決方案吧，其實它是對 JDBC 的一個補充或擴展。它提供了一個很是重要的功能，就是：事務傳播行爲（Transaction Propagation Behavior）。
確實夠牛逼的，Spring 一會兒就提供了 7 種事務傳播行爲，這 7 種行爲一出現，真的是亮瞎了個人狗眼！
- PROPAGATION_REQUIRED
- RROPAGATION_REQUIRES_NEW
- PROPAGATION_NESTED
- PROPAGATION_SUPPORTS
- PROPAGATION_NOT_SUPPORTED
- PROPAGATION_NEVER
- PROPAGATION_MANDATORY
看了�0�2Spring 參考手冊以後，更是暈了，這究竟是在幹嗎？
首先要明確的是，事務是從哪裏來？傳播到哪裏去？答案是，從方法 A 傳播到方法 B。Spring 解決的只是方法之間的事務傳播，那狀況就多了，好比：
- 方法 A 有事務，方法 B 也有事務。
- 方法 A 有事務，方法 B 沒有事務。
- 方法 A 沒有事務，方法 B 有事務。
- 方法 A 沒有事務，方法 B 也沒有事務。
這樣就是 4 種了，還有 3 種特殊狀況。仍是用個人 Style 給你們作一個分析吧：
假設事務從方法 A 傳播到方法 B，您須要面對方法 B，問本身一個問題：
方法 A 有事務嗎？
- 若是沒有，就新建一個事務；若是有，就加入當前事務。這就是�0�2PROPAGATION_REQUIRED，它也是 Spring 提供的默認事務傳播行爲，適合絕大多數狀況。
- 若是沒有，就新建一個事務；若是有，就將當前事務掛起。這就是�0�2RROPAGATION_REQUIRES_NEW，意思就是建立了一個新事務，它和原來的事務沒有任何關係了。
- 若是沒有，就新建一個事務；若是有，就在當前事務中嵌套其餘事務。這就是�0�2PROPAGATION_NESTED，也就是傳說中的「嵌套事務」了，所嵌套的子事務與主事務之間是有關聯的（當主事務提交或回滾，子事務也會提交或回滾）。
- 若是沒有，就以非事務方式執行；若是有，就使用當前事務。這就是�0�2PROPAGATION_SUPPORTS，這種方式很是隨意，沒有就沒有，有就有，有點無所謂的態度，反正我是支持你的。
- 若是沒有，就以非事務方式執行；若是有，就將當前事務掛起。這就是�0�2PROPAGATION_NOT_SUPPORTED，這種方式很是強硬，沒有就沒有，有我也不支持你，把你掛起來，不鳥你。
- 若是沒有，就以非事務方式執行；若是有，就拋出異常。這就是�0�2PROPAGATION_NEVER，這種方式更猛，沒有就沒有，有了反而報錯，確實夠牛的，它說：我從不支持事務！
- 若是沒有，就拋出異常；若是有，就使用當前事務。這就是�0�2PROPAGATION_MANDATORY，這種方式能夠說是牛逼中的牛逼了，沒有事務直接就報錯，確實夠狠的，它說：我必需要有事務！
看到我上面這段解釋，小夥伴們是否已經感覺到，被打通任督二脈的感受？多讀幾遍，體會一下，就是您本身的東西了。
須要注意的是�0�2PROPAGATION_NESTED，不要被它的名字所欺騙，Nested（嵌套），因此凡是在相似方法 A 調用方法 B 的時候，在方法 B 上使用了這種事務傳播行爲，若是您真的那樣作了，那您就錯了。由於您錯誤地覺得�0�2PROPAGATION_NESTED 就是爲方法嵌套調用而準備的，其實默認的�0�2PROPAGATION_REQUIRED 就能夠幫助您，作您想要作的事情了。
Spring 給咱們帶來了事務傳播行爲，這確實是一個很是強大而又實用的功能。除此之外，也提供了一些小的附加功能，好比：
- 事務超時（Transaction Timeout）：爲了解決事務時間太長，消耗太多的資源，因此故意給事務設置一個最大時常，若是超過了，就回滾事務。
- 只讀事務（Readonly Transaction）：爲了忽略那些不須要事務的方法，好比讀取數據，這樣能夠有效地提升一些性能。
最後，推薦你們使用 Spring 的註解式事務配置，而放棄 XML 式事務配置。由於註解實在是太優雅了，固然這一切都取決於您自身的狀況了。
在 Spring 配置文件中使用：
|
1
2
3
|
...
<tx:annotation-driven />
...
|
在須要事務的方法上使用：
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1
2
3
4
|
Transactional
public
void xxx() {
...
}
|
可在�0�2@Transactional 註解中設置：事務隔離級別、事務傳播行爲、事務超時時間、是否只讀事務。