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【51CTO.com原创稿件】说到数据库事务，想到的就是要么都做修改，要么都不做，或者是 ACID 的概念。其实事务的本质就是锁、并发和重做日志的结合体。 这一篇主要讲一下 InnoDB 中的事务到底是如何实现 ACID 的： 原子性(atomicity) 一致性(consistency) 隔离性(isolation) 持久性(durability) 隔离性 隔离性的实现原理就是锁，因而隔离性也可以称为并发控制、锁等。事务的隔离性要求每个读写事务的对象对其他事务的操作对象能互相分离。 再者，比如操作缓冲池中的 LRU 列表，删除，添加、移动 LRU 列表中的元素，为了保证一致性那么就要锁的介入。 InnoDB 使用锁为了支持对共享资源进行并发访问，提供数据的完整性和一致性。 那么到底 InnoDB 支持什么样的锁呢?我们先来看下 InnoDB 的锁的介绍： InnoDB 中的锁 你可能听过各种各样的 InnoDB 的数据库锁，Gap 锁，共享锁，排它锁，读锁，写锁等等。但是 InnoDB 的标准实现的锁只有 2 类，一种是行级锁，一种是意向锁。 InnoDB 实现了如下两种标准的行级锁： 共享锁(读锁 S Lock)，允许事务读一行数据。 排它锁(写锁 X Lock)，允许事务删除一行数据或者更新一行数据。 行级锁中，除了 S 和 S 兼容，其他都不兼容。 InnoDB

浅谈分布式一致性与CAP/BASE/ACID理论 https://www.cnblogs.com/zhang-qc/p/6783657.html 　　 ##转载请注明 　　CAP理论（98年秋提出，99年正式发表）： C（ Consistency）一致性： 在分布式系统中，数据一致更新，所有数据变动都是同步的； A（ Availability）可用性： 分布式系统中，部分节点故障，系统是否依然可响应客户端请求（对数据更新具备高可用性）； P（ Partition tolerance）分区容错性： 分区是相对于通信的时延要求来讲，指在时延要求内部分节点与其它节点联系不可达，在该情况下系统是否依然可用（可靠性）。该场景下不同于节点宕机情况，可能由于网络交换器故障，使形成不同分区，分区不可达，或者是当前延迟过大，超过了设定的值。 点对点的网络上，复杂的拓扑结构和独立的路由选择可能使连接具有非对称（asymmetric）、非传递的特性，使进程间不可以通信。 由于网络存在延迟和丢包等问题，P性质相对必须满足，所以常在C和A之间进行权衡。CAP理论说明系统的架构只能满足三点中的二点，无法设计出满足三点的完美的系统。可理解为：网络环境是不可靠的，因此会存在分区的发生，如果数据仅单点存储，那么其余分区的节点无法访问，因此分区无法容错。可以增加该数据项的备份，这样发生分区后各分区仍有该数据

Summary: ACI is an open-source, centralized policy model that connects to all components of the data center and controls the network and information flow. ACI is a principle of action by the business, synonymous with code and system. A policy is a state of intent that is applied to the network, with the network being responsible for carrying out that intent. Application logic through policy makes changes at any layer of the stack independent from each other. Advantages of policy in the data center are abstraction, extensibility, and reusability. Unicast forwarding through the fabric occurs as