一、事務四大屬性
分別是原子性、一致性、隔離性、持久性。
1、原子性（Atomicity）
原子性是指事務包含的所有操作要么全部成功，要么全部失敗回滾，因此事務的操作如果成功就必須要完全應用到數據庫，如果操作失敗則不能對數據庫有任何影響。
2、一致性（Consistency）
一致性是指事務必須使數據庫從一個一致性狀態變換到另一個一致性狀態，也就是說一個事務執行之前和執行之后都必須處於一致性狀態。舉例來說，假設用戶A和用戶B兩者的錢加起來一共是1000，那么不管A和B之間如何轉賬、轉幾次賬，事務結束后兩個用戶的錢相加起來應該還得是1000，這就是事務的一致性。
3、隔離性（Isolation）
隔離性是當多個用戶並發訪問數據庫時，比如同時操作同一張表時，數據庫為每一個用戶開啟的事務，不能被其他事務的操作所干擾，多個並發事務之間要相互隔離。關於事務的隔離性數據庫提供了多種隔離級別，稍后會介紹到。
4、持久性（Durability）
持久性是指一個事務一旦被提交了，那么對數據庫中的數據的改變就是永久性的，即便是在數據庫系統遇到故障的情況下也不會丟失提交事務的操作。例如我們在使用JDBC操作數據庫時，在提交事務方法后，提示用戶事務操作完成，當我們程序執行完成直到看到提示后，就可以認定事務已經正確提交，即使這時候數據庫出現了問題，也必須要將我們的事務完全執行完成。否則的話就會造成我們雖然看到提示事務處理完畢，但是數據庫因為故障而沒有執行事務的重大錯誤。這是不允許的。
二、事務的隔離級別
1、為什么要設置隔離級別
在數據庫操作中，在並發的情況下可能出現如下問題：
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更新丟失（Lost update）
如果多個線程操作，基於同一個查詢結構對表中的記錄進行修改，那么后修改的記錄將會覆蓋前面修改的記錄，前面的修改就丟失掉了，這就叫做更新丟失。這是因為系統沒有執行任何的鎖操作，因此並發事務並沒有被隔離開來。
第1類丟失更新：事務A撤銷時，把已經提交的事務B的更新數據覆蓋了。
第2類丟失更新：事務A覆蓋事務B已經提交的數據，造成事務B所做的操作丟失。
解決方法：對行加鎖，只允許並發一個更新事務。 -
臟讀（Dirty Reads）
臟讀（Dirty Read）：A事務讀取B事務尚未提交的數據並在此基礎上操作，而B事務執行回滾，那么A讀取到的數據就是臟數據。
解決辦法：如果在第一個事務提交前，任何其他事務不可讀取其修改過的值，則可以避免該問題。 -
不可重復讀（Non-repeatable Reads）
一個事務對同一行數據重復讀取兩次，但是卻得到了不同的結果。事務T1讀取某一數據后，事務T2對其做了修改，當事務T1再次讀該數據時得到與前一次不同的值。
解決辦法：如果只有在修改事務完全提交之后才可以讀取數據，則可以避免該問題。 -
幻象讀
指兩次執行同一條 select 語句會出現不同的結果，第二次讀會增加一數據行，並沒有說這兩次執行是在同一個事務中。一般情況下，幻象讀應該正是我們所需要的。但有時候卻不是，如果打開的游標，在對游標進行操作時，並不希望新增的記錄加到游標命中的數據集中來。隔離級別為 游標穩定性 的，可以阻止幻象讀。例如：目前工資為1000的員工有10人。那么事務1中讀取所有工資為1000的員工，得到了10條記錄；這時事務2向員工表插入了一條員工記錄，工資也為1000；那么事務1再次讀取所有工資為1000的員工共讀取到了11條記錄。
解決辦法：如果在操作事務完成數據處理之前，任何其他事務都不可以添加新數據，則可避免該問題。
正是為了解決以上情況，數據庫提供了幾種隔離級別。
2、事務的隔離級別
數據庫事務的隔離級別有4個，由低到高依次為Read uncommitted(未授權讀取、讀未提交)、Read committed（授權讀取、讀提交）、Repeatable read（可重復讀取）、Serializable（序列化），這四個級別可以逐個解決臟讀、不可重復讀、幻象讀這幾類問題。
- Read uncommitted(未授權讀取、讀未提交)：
如果一個事務已經開始寫數據，則另外一個事務則不允許同時進行寫操作，但允許其他事務讀此行數據。該隔離級別可以通過“排他寫鎖”實現。這樣就避免了更新丟失，卻可能出現臟讀。也就是說事務B讀取到了事務A未提交的數據。 - Read committed（授權讀取、讀提交）：
讀取數據的事務允許其他事務繼續訪問該行數據，但是未提交的寫事務將會禁止其他事務訪問該行。該隔離級別避免了臟讀，但是卻可能出現不可重復讀。事務A事先讀取了數據，事務B緊接了更新了數據，並提交了事務，而事務A再次讀取該數據時，數據已經發生了改變。 - Repeatable read（可重復讀取）：
可重復讀是指在一個事務內，多次讀同一數據。在這個事務還沒有結束時，另外一個事務也訪問該同一數據。那么，在第一個事務中的兩次讀數據之間，即使第二個事務對數據進行修改，第一個事務兩次讀到的的數據是一樣的。這樣就發生了在一個事務內兩次讀到的數據是一樣的，因此稱為是可重復讀。讀取數據的事務將會禁止寫事務（但允許讀事務），寫事務則禁止任何其他事務。這樣避免了不可重復讀取和臟讀，但是有時可能出現幻象讀。（讀取數據的事務）這可以通過“共享讀鎖”和“排他寫鎖”實現。 - Serializable（序列化）：
提供嚴格的事務隔離。它要求事務序列化執行，事務只能一個接着一個地執行，但不能並發執行。如果僅僅通過“行級鎖”是無法實現事務序列化的，必須通過其他機制保證新插入的數據不會被剛執行查詢操作的事務訪問到。序列化是最高的事務隔離級別，同時代價也花費最高，性能很低，一般很少使用，在該級別下，事務順序執行，不僅可以避免臟讀、不可重復讀，還避免了幻像讀。
隔離級別越高，越能保證數據的完整性和一致性，但是對並發性能的影響也越大。對於多數應用程序，可以優先考慮把數據庫系統的隔離級別設為Read Committed。它能夠避免臟讀取，而且具有較好的並發性能。盡管它會導致不可重復讀、幻讀和第二類丟失更新這些並發問題，在可能出現這類問題的個別場合，可以由應用程序采用悲觀鎖或樂觀鎖來控制。大多數數據庫的默認級別就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。MySQL的默認隔離級別就是Repeatable read。
三、悲觀鎖和樂觀鎖
雖然數據庫的隔離級別可以解決大多數問題，但是靈活度較差，為此又提出了悲觀鎖和樂觀鎖的概念。
1、悲觀鎖
悲觀鎖，它指的是對數據被外界（包括本系統當前的其他事務，以及來自外部系統的事務處理）修改持保守態度。因此，在整個數據處理過程中，將數據處於鎖定狀態。悲觀鎖的實現，往往依靠數據庫提供的鎖機制。也只有數據庫層提供的鎖機制才能真正保證數據訪問的排他性，否則，即使在本系統的數據訪問層中實現了加鎖機制，也無法保證外部系統不會修改數據。
- 使用場景舉例：以MySQL InnoDB為例
商品t_items表中有一個字段status，status為1代表商品未被下單，status為2代表商品已經被下單（此時該商品無法再次下單），那么我們對某個商品下單時必須確保該商品status為1。假設商品的id為1。
如果不采用鎖，那么操作方法如下：
//1.查詢出商品信息
select status from t_items where id=1; //2.根據商品信息生成訂單,並插入訂單表 t_orders insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品status為2 update t_items set status=2;- 1
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但是上面這種場景在高並發訪問的情況下很可能會出現問題。例如當第一步操作中，查詢出來的商品status為1。但是當我們執行第三步Update操作的時候，有可能出現其他人先一步對商品下單把t_items中的status修改為2了，但是我們並不知道數據已經被修改了，這樣就可能造成同一個商品被下單2次，使得數據不一致。所以說這種方式是不安全的。
- 使用悲觀鎖來解決問題
在上面的場景中，商品信息從查詢出來到修改，中間有一個處理訂單的過程，使用悲觀鎖的原理就是，當我們在查詢出t_items信息后就把當前的數據鎖定，直到我們修改完畢后再解鎖。那么在這個過程中，因為t_items被鎖定了，就不會出現有第三者來對其進行修改了。需要注意的是，要使用悲觀鎖，我們必須關閉mysql數據庫的自動提交屬性，因為MySQL默認使用autocommit模式，也就是說，當你執行一個更新操作后，MySQL會立刻將結果進行提交。我們可以使用命令設置MySQL為非autocommit模式：set autocommit=0;
設置完autocommit后，我們就可以執行我們的正常業務了。具體如下：
//0.開始事務
begin;/begin work;/start transaction; (三者選一就可以) //1.查詢出商品信息 select status from t_items where id=1 for update; //2.根據商品信息生成訂單 insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1); //3.修改商品status為2 update t_items set status=2; //4.提交事務 commit;/commit work;- 1
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上面的begin/commit為事務的開始和結束，因為在前一步我們關閉了mysql的autocommit，所以需要手動控制事務的提交。
上面的第一步我們執行了一次查詢操作：select status from t_items where id=1 for update;與普通查詢不一樣的是，我們使用了select…for update的方式，這樣就通過數據庫實現了悲觀鎖。此時在t_items表中，id為1的那條數據就被我們鎖定了，其它的事務必須等本次事務提交之后才能執行。這樣我們可以保證當前的數據不會被其它事務修改。需要注意的是，在事務中，只有SELECT ... FOR UPDATE 或LOCK IN SHARE MODE 操作同一個數據時才會等待其它事務結束后才執行，一般SELECT ... 則不受此影響。拿上面的實例來說，當我執行select status from t_items where id=1 for update;后。我在另外的事務中如果再次執行select status from t_items where id=1 for update;則第二個事務會一直等待第一個事務的提交，此時第二個查詢處於阻塞的狀態，但是如果我是在第二個事務中執行select status from t_items where id=1;則能正常查詢出數據，不會受第一個事務的影響。
- Row Lock與Table Lock
使用select…for update會把數據給鎖住，不過我們需要注意一些鎖的級別，MySQL InnoDB默認Row-Level Lock，所以只有「明確」地指定主鍵或者索引，MySQL 才會執行Row lock (只鎖住被選取的數據) ，否則MySQL 將會執行Table Lock (將整個數據表單給鎖住)。舉例如下：
1、select * from t_items where id=1 for update;
這條語句明確指定主鍵（id=1），並且有此數據（id=1的數據存在），則采用row lock。只鎖定當前這條數據。
2、select * from t_items where id=3 for update;
這條語句明確指定主鍵，但是卻查無此數據，此時不會產生lock（沒有元數據，又去lock誰呢？）。
3、select * from t_items where name='手機' for update;
這條語句沒有指定數據的主鍵，那么此時產生table lock，即在當前事務提交前整張數據表的所有字段將無法被查詢。
4、select * from t_items where id>0 for update; 或者select * from t_items where id<>1 for update;（注：<>在SQL中表示不等於）
上述兩條語句的主鍵都不明確，也會產生table lock。
5、select * from t_items where status=1 for update;（假設為status字段添加了索引）
這條語句明確指定了索引，並且有此數據，則產生row lock。
6、select * from t_items where status=3 for update;（假設為status字段添加了索引）
這條語句明確指定索引，但是根據索引查無此數據，也就不會產生lock。
- 悲觀鎖小結
悲觀鎖並不是適用於任何場景，它也有它存在的一些不足，因為悲觀鎖大多數情況下依靠數據庫的鎖機制實現，以保證操作最大程度的獨占性。如果加鎖的時間過長，其他用戶長時間無法訪問，影響了程序的並發訪問性，同時這樣對數據庫性能開銷影響也很大，特別是對長事務而言，這樣的開銷往往無法承受。所以與悲觀鎖相對的，我們有了樂觀鎖。
2、樂觀鎖
樂觀鎖（ Optimistic Locking ） 相對悲觀鎖而言，樂觀鎖假設認為數據一般情況下不會造成沖突，所以只會在數據進行提交更新的時候，才會正式對數據的沖突與否進行檢測，如果發現沖突了，則返回用戶錯誤的信息，讓用戶決定如何去做。實現樂觀鎖一般來說有以下2種方式：
- 使用版本號
使用數據版本（Version）記錄機制實現，這是樂觀鎖最常用的一種實現方式。何謂數據版本？即為數據增加一個版本標識，一般是通過為數據庫表增加一個數字類型的 “version” 字段來實現。當讀取數據時，將version字段的值一同讀出，數據每更新一次，對此version值加一。當我們提交更新的時候，判斷數據庫表對應記錄的當前版本信息與第一次取出來的version值進行比對，如果數據庫表當前版本號與第一次取出來的version值相等，則予以更新，否則認為是過期數據。 - 使用時間戳
樂觀鎖定的第二種實現方式和第一種差不多，同樣是在需要樂觀鎖控制的table中增加一個字段，名稱無所謂，字段類型使用時間戳（timestamp）, 和上面的version類似，也是在更新提交的時候檢查當前數據庫中數據的時間戳和自己更新前取到的時間戳進行對比，如果一致則OK，否則就是版本沖突。