事务管理

有以下四种隔离级别 1.READ-UNCOMMITTED(读取未提交内容)级别 2.READ-COMMITTED(读取提交内容)级别 3.REPEATABLE-READ(可重读)级别 4.SERIERLIZED(串行化) 。 如果在事务管理器中未设置事务隔离级别，就默认使用数据库的隔离级别，oracle为read_commit（读已提交） public class test { @Autowired private Dao dao; @Transactional(value = "thunderJpaTransactionManager", rollbackFor = Exception.class) public boolean saveAndReadTest() { User user = new User(); user.setId(1); dao.save(user); User user = dao.findById(1); //因为处于同一个事务中，所以是可以实时获取的 ...... } } 同一事务中，是可以读取未提交的数据 那么什么时候是不同的事务呢？ 答：A线程调用saveAndReadTest（）方法，B线程调用saveAndReadTest（）方法，虽然调用的是相同的方法，但是事务是不同的，所以B线程中无法读取A中未提交的数据 我们可以通过dao

原子性：事务是一组不可分割的操作单元，这组单元要么同时成功要么同时失败（由DBMS的事务管理子系统来实现）； 一致性：事务前后的数据完整性要保持一致（由DBMS的完整性子系统执行测试任务）； 隔离性:多个用户的事务之间不要相互影响，要相互隔离（由DBMS的并发控制子系统实现）； 持久性:一个事务一旦提交，那么它对数据库产生的影响就是永久的不可逆的，如果后面再回滚或者出异常，都不会影响已提交的事务（由DBMS的恢复管理子系统实现的） 。。。 后续补充 来源： CSDN 作者： m.berg 链接： https://blog.csdn.net/Sampson_Hugo/article/details/104540740

文章目录 1.mysql元数据 获取服务器元数据 2.mysql函数 2.1 常用的字符串函数 2.2 数字函数 2.3 日期函数 2.4 高级函数 3.MySQL索引 3.1 普通索引 3.1.1 创建索引 3.1.2 修改表结构(添加索引) 3.1.3 创建表的时候直接指定 3.1.3 删除索引的语法 3.2 唯一索引 3.2.1 创建索引 3.2.2 修改表结构 3.2.3 创建表的时候直接指定 3.3 使用ALTER 命令添加和删除索引 3.4 使用 ALTER 命令添加和删除主键 3.5 显示索引信息 4.MySQL 事务 4.1、事务控制语句： 4.2、MYSQL 事务处理主要有两种方法： 1.mysql元数据 你可能想知道MySQL以下三种信息： 查询结果信息： SELECT, UPDATE 或 DELETE语句影响的记录数。 数据库和数据表的信息： 包含了数据库及数据表的结构信息。 MySQL服务器信息： 包含了数据库服务器的当前状态，版本号等。 在MySQL的命令提示符中，我们可以很容易的获取以上服务器信息。 获取服务器元数据 以下命令语句可以在 MySQL 的命令提示符使用，也可以在脚本中 使用，如PHP脚本。 命令 描述 SELECT VERSION( ) 服务器版本信息 SELECT DATABASE( ) 当前数据库名 (或者返回空) SELECT

Spark 定制版：004~Spark Streaming事务处理彻底掌握 本讲内容： a. Exactly Once b. 输出不重复 注：本讲内容基于 Spark 1.6.1版本（在2016年5月来说是Spark最新版本）讲解。 上节回顾: 上节课 通过案例透视了Spark Streaming Job 架构 和运行机，并结合源码进行了详细解说；同时也了解了Spark Streaming Job的容错机制，包括 Executor 与 Driver两方面的容错机制。 也就是说Job的事务处理，主要是在Executor 与 Driver两个应用中展开 开讲 首先，我们必须知道什么是事务及其一致性？ 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。 原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性（consistency）。事务必须是使 数据库 从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。 持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交

文章纲要 此次分享的缘由 目前分布式事务问题是怎么解决的 行业中有什么解决方案 这些解决方案分别有什么优缺点 别人是怎么做的 我们可以怎么来做 此次分享的缘由 支付重构 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。拿充值订单举个栗子吧，假设：原本订单模块和账户模块是放在一起的，现在需要做服务拆分，拆分成订单服务，账户服务。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，我们今天要分享和讨论的话题是： 怎么解决分布式场景下数据一致性问题，暂且用分布式事务来定义吧。 同样的问题还存在于其他的场景： 送礼： 调用支付服务：先扣送礼用户的金币，然后给主播加相应的荔枝，确认第一步成功后，播放特效，发聊天室送礼评论等复制代码 充值成功消息： 完成充值订单，发送订单完成的kafka消息，在涉及支付交易等付费接口的时候，数据一致性的问题就显得尤为重要，因为都是钱啊 目前分布式事务是怎么解决的呢？ 问题肯定不是新问题，也就是目前已经有相应的解决方案了，那就看一下现在是怎么来解决这类问题的吧。 以购买基础商品成功后发送支付订单完成消息为例：假设支付下单购买基础商品，此刻已经收到支付回调，订单已经处理成功了，这个时候kafka服务故障，消息发送失败

缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。 　　缓存的介质一般是内存，所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时，也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。 　　Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存，其中SessionFactory的缓存又可以分为两类：内置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的，不能被卸载，也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似，前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据，后者是指Session的一些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句，映射元数据是映射文件中数据的拷贝，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来，SessionFactory的内置缓存是只读的，应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义SQL语句

一级缓存和二级缓存 缓存概念 　　缓存是介于应用程序和物理数据源之间，其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。 　　Hibernate的缓存包括 Session的缓存和SessionFactory的缓存 ，其中SessionFactory缓存又可以分为两类：内置缓存和外置缓存。 Session缓存是内置的，不能被卸载，也被称为Hibernate的第一级缓存。 SessionFactory 的内置缓存和Session的缓存在实现方式上比较相似，前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据，后者是指Session的一 些集合属性包含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句，映射元数据是映射文件中数据的拷贝，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来，SessionFactory的内置缓存是只读的，应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义SQL语句，因此SessionFactory不需要进行内置缓存与映射文件的同步。SessionFactory的外置缓存是一个可配置的插件。在默认情况下，SessionFactory不会启用这个插件

Hibernate缓存原理 : 对于Hibernate这类ORM而言,缓存显的尤为重要,它是持久层性能提升的关键.简单来讲Hibernate就是对JDBC进行封装,以实现内部状态的管理,OR关系的映射等,但随之带来的就是数据访问效率的降低,和性能的下降,而缓存就是弥补这一缺点的重要方法. 缓存就是数据库数据在内存中的临时容器,包括数据库数据在内存中的临时拷贝,它位于数据库与数据库访问层中间.ORM在查询数据时首先会根据自身的缓存管理策略,在缓存中查找相关数据,如发现所需的数据,则直接将此数据作为结果加以利用,从而避免了数据库调用性能的开销.而相对内存操作而言,数据库调用是一个代价高昂的过程. 一般来讲ORM中的缓存分为以下几类: 1: 事务级缓存 :即在当前事务范围内的数据缓存.就Hibernate来讲,事务级缓存是基于Session的生命周期实现的,每个Session内部会存在一个数据缓存,它随着 Session的创建而存在,随着Session的销毁而灭亡,因此也称为Session Level Cache. 2: 应用级缓存 :即在某个应用中或应用中某个独立数据库访问子集中的共享缓存,此缓存可由多个事务共享(数据库事务或应用事务),事务之间的缓存共享策略与应用的事务隔离机制密切相关.在Hibernate中,应用级缓存由SessionFactory实现

目录 一、分布式事务前奏 二、柔性事务解决方案架构 （一）、基于可靠消息的最终一致性方案概述 （二）、TCC事务补偿型方案 （三）、最大努力通知型 三、基于可靠消息的最终一致性方案详解 （一）、消息发送一致性 （二）、保证消息一致的变通做法 （三）、常规MQ消息处理流程和特点 （四）、消息重复发送问题和业务接口幂等性设计 （五）、本地消息服务方案 （六）、独立消息服务方案 （七）、消息服务子系统的设计实现 一、分布式事务前奏 事务：事务是由一组操作构成的可靠的独立的工作单元，事务具备ACID的特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。 本地事务：当事务由资源管理器本地管理时被称作本地事务。本地事务的优点就是支持严格的ACID特性，高效，可靠，状态可以只在资源管理器中维护，而且应用编程模型简单。但是本地事务不具备分布式事务的处理能力，隔离的最小单位受限于资源管理器。 全局事务：当事务由全局事务管理器进行全局管理时成为全局事务，事务管理器负责管理全局的事务状态和参与的资源，协同资源的一致提交回滚。 TX协议：应用或者应用服务器与事务管理器的接口。 XA协议：全局事务管理器与资源管理器的接口。XA是由X/Open组织提出的分布式事务规范。该规范主要定义了全局事务管理器和局部资源管理器之间的接口。主流的数据库产品都实现了XA接口。XA接口是一个双向的系统接口

最近一段时间都学习mysql，将重要的知识点总结如下： 一、字段、表、索引设计规范相关 二、事务相关 三、锁相关 四、存储引擎相关 五、大表优化相关 六、索引优化相关 七、语句优化相关 一、字段、表、索引设计规范 1、字段设计规范 ① 字段类型优先选择符合存储需要的最小类型 字段类型优先级：整型>date;time >enum>char;varchar>blob 原因：整型，time运算快，节省内存；enum列内部是用整型存储的，char，varchar要考虑字符集的转换和排序的校对集，速度慢；blob无法使用临时表。 ② 够用就行（如smallint，varchar(N)） 原因：大的字段浪费内存，影响速度，如varchar(10),varchar(300),虽然存储的内容一样，但是,在表联查时，varchar(300)要花更多内存 ③ 尽量避免使用允许为null() 原因：null不利于索引，要用特殊的字节标注，在磁盘上占的空间其实更大 例子：建两个相同字段的表，一个允许为null，一个不允许。可以发现为null的索引更大些。 ④ 避免使用ENUM类型 修改ENUM值需要使用ALTER语句 ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作 禁止使用数值作为ENUM的枚举值 ⑤ 使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间 TIMESTAMP