Transaction 也就是所谓的事务了，通俗理解就是一件事情。从小，父母就教育我们，做事情要有始有终，不能半途而废。 事务也是这样，不能做一般就不做了，要么做完，要么就不做。也就是说，事务必须是一个不可分割的整体，就像我们在化学课里学到的原子，原子是构成物质的最小单位。于是，人们就归纳出事务的第一个特性：原子性（Atomicity）。我靠，一点都不神秘嘛。

特别是在数据库领域，事务是一个非常重要的概念，除了原子性以外，它还有一个极其重要的特性，那就是：一致性（Consistency）。也就是说，执行完数据库操作后，数据不会被破坏。打个比方，如果从 A 账户转账到 B 账户，不可能因为 A 账户扣了钱，而 B 账户没有加钱吧。如果出现了这类事情，您一定会非常气愤，什么 diao 银行啊！

当我们编写了一条 update 语句，提交到数据库的一刹那间，有可能别人也提交了一条 delete 语句到数据库中。也许我们都是对同一条记录进行操作，可以想象，如果不稍加控制，就会出大麻烦来。我们必须保证数据库操作之间是“隔离”的（线程之间有时也要做到隔离），彼此之间没有任何干扰。这就是：隔离性（Isolation）。要想真正的做到操作之间完全没有任何干扰是很难的，于是乎，每天上班打酱油的数据库专家们，开始动脑筋了，“我们要制定一个规范，让各个数据库厂商都支持我们的规范！”，这个规范就是：事**务隔离级别（Transaction Isolation Level）。**能定义出这样牛逼的规范真的挺不容易的，其实说白了就四个级别：

1. READ_UNCOMMITTED
2. READ_COMMITTED
3. REPEATABLE_READ
4. SERIALIZABLE

千万不要去翻译，那只是一个代号而已。从上往下，级别越来越高，并发性越来越差，安全性越来越高，反之则反。

当我们执行一条 insert 语句后，数据库必须要保证有一条数据永久地存放在磁盘中，这个也算事务的一条特性， 它就是：持久性（Durability）。

归纳一下，以上一共提到了事务的 4 条特性，把它们的英文单词首字母合起来就是：ACID，这个就是传说中的“事务 ACID 特性”！

真的是非常牛逼的特性啊！这 4 条特性，是事务管理的基石，一定要透彻理解。此外还要明确，这四个家伙当中，谁才是老大？

其实想想也就清楚了：原子性是基础，隔离性是手段，持久性是目的，真正的老大就是一致性。数据不一致了，就相当于“江湖乱套了，流氓戴胸罩”。所以说，这三个小弟都是跟着“一致性”这个老大混，为他全心全意服务。

这四个家伙当中，其实最难理解的反倒不是一致性，而是隔离性。因为它是保证一致性的重要手段，是工具，使用它不能有半点差池，否则后果自负！怪不得数据库行业专家们都要来研究所谓的事务隔离级别了。其实，定义这四个级别就是为了解决数据在高并发下所产生的问题，那又有哪些问题呢？

1. Dirty Read（脏读）
2. Unrepeatable Read（不可重复读）
3. Phantom Read（幻读）

首先看看“脏读”，看到“脏”这个字，我就想到了恶心、肮脏。数据怎么可能脏呢？其实也就是我们经常说的“垃圾数据”了。比如说，有两个事务，它们在并发执行（也就是竞争）。看看以下这个表格，您一定会明白我在说什么：

时间	事务 A（存款）	事务 B（取款）
T1	开始事务
T2		开始事务
T3		查询余额（1000 元）
T4		取出 1000 元（余额 0 元）
T5	查询余额（0 元）
T6		撤销事务（余额恢复为 1000 元）
T7	存入 500 元（余额 500 元）
T8	提交事务

余额应该为 1500 元才对！请看 T5 时间点，事务 A 此时查询余额为 0 元，这个数据就是脏数据，它是事务 B 造成的，明显事务没有进行隔离，渗过来了，乱套了。

所以脏读这件事情是非常要不得的，一定要解决掉！让事务之间隔离起来才是硬道理。

那第 2 条，不可重复读又怎么解释呢？还是用类似的例子来说明：

时间	事务 A（存款）	事务 B（取款）
T1	开始事务
T2		开始事务
T3		查询余额（1000 元）
T4	查询余额（1000 元）
T5		取出 1000 元（余额 0 元）
T6		提交事务
T7	查询余额（0 元）

事务 A 其实除了查询了两次以外，其他什么事情都没有做，结果钱就从 1000 变成 0 了，这就是重复读了。可想而知，这是别人干的，不是我干的。其实这样也是合理的，毕竟事务 B 提交了事务，数据库将结果进行了持久化，所以事务 A 再次读取自然就发生了变化。

这种现象基本上是可以理解的，但在有些变态的场景下却是不允许的。毕竟这种现象也是事务之间没有隔离所造成的，但我们对于这种问题，似乎可以忽略。

最后一条，幻读。我去！Phantom 这个单词不就是“幽灵、鬼魂”吗？刚看到这个单词时，真的把我的小弟弟都给惊呆了。怪不得这里要翻译成“幻读”了，总不能翻译成“幽灵读”、“鬼魂读”吧。其实意义就是鬼在读，不是人在读，或者说搞不清楚为什么，它就变了，很晕，真的很晕。还是用一个示例来说话吧：

时间	事务 A（统计总存款）	事务 B（存款）
T1	开始事务
T2		开始事务
T3	统计总存款（10000 元）
T4		存入 100 元
T5		提交事务
T6	统计总存款（10100 元）

银行工作人员，每次统计总存款，都看到不一样的结果。不过这也确实也挺正常的，总存款增多了，肯定是这个时候有人在存钱。但是如果银行系统真的这样设计，那算是玩完了。这同样也是事务没有隔离所造成的，但对于大多数应用系统而言，这似乎也是正常的，可以理解，也是允许的。银行里那些恶心的那些系统，要求非常严密，统计的时候，甚至会将所有的其他操作给隔离开，这种隔离级别就算非常高了（估计要到 SERIALIZABLE 级别了）。

归纳一下，以上提到了事务并发所引起的跟读取数据有关的问题，各用一句话来描述一下：

1. 脏读：事务 A 读取了事务 B 未提交的数据，并在这个基础上又做了其他操作。
2. 不可重复读：事务 A 读取了事务 B 已提交的更改数据。
3. 幻读：事务 A 读取了事务 B 已提交**的新增数据。**

第一条是坚决抵制的，后两条在大多数情况下可不作考虑。

这就是为什么必须要有事务隔离级别这个东西了，它就像一面墙一样，隔离不同的事务。看下面这个表格，您就清楚了不同的事务隔离级别能处理怎样的事务并发问题：

事务隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
READ_UNCOMMITTED	允许	允许	允许
READ_COMMITTED	禁止	允许	允许
REPEATABLE_READ	禁止	禁止	允许
SERIALIZABLE	禁止	禁止	禁止

根据您的实际需求，再参考这张表，最后确定事务隔离级别，应该不再是一件难事了。

JDBC 也提供了这四类事务隔离级别，但默认事务隔离级别对不同数据库产品而言，却是不一样的。我们熟知的 MySQL 数据库的默认事务隔离级别就是 READ_COMMITTED，Oracle、SQL Server、DB2等都有有自己的默认值。我认为 READ_COMMITTED 已经可以解决绝大多数问题了，其他的就具体情况具体分析吧。

若对其他数据库的默认事务隔离级别不太清楚，可以使用以下代码来获取：

DatabaseMetaData meta = DBUtil.getDataSource().getConnection().getMetaData();
int defaultIsolation = meta.getDefaultTransactionIsolation();

提示：在 java.sql.Connection 类中可查看所有的隔离级别。

我们知道 JDBC 只是连接 Java 程序与数据库的桥梁而已，那么数据库又是怎样隔离事务的呢？其实它就是“锁”这个东西。当插入数据时，就锁定表，这叫“锁表”；当更新数据时，就锁定行，这叫“锁行”。当然这个已经超出了我们今天讨论的范围，所以还是留点空间给我们的 DBA 同学吧，免得他没啥好写的了。

除了 JDBC 给我们提供的事务隔离级别这种解决方案以外，还有哪些解决方案可以完善事务管理功能呢？

不妨看看 Spring 的解决方案吧，其实它是对 JDBC 的一个补充或扩展。它提供了一个非常重要的功能，就是：事务传播行为（Transaction Propagation Behavior）。

确实够牛逼的，Spring 一下子就提供了 7 种事务传播行为，这 7 种行为一出现，真的是亮瞎了我的狗眼！

1. PROPAGATION_REQUIRED
2. RROPAGATION_REQUIRES_NEW
3. PROPAGATION_NESTED
4. PROPAGATION_SUPPORTS
5. PROPAGATION_NOT_SUPPORTED
6. PROPAGATION_NEVER
7. PROPAGATION_MANDATORY

看了 Spring 参考手册之后，更是晕了，这到底是在干嘛？

首先要明确的是，事务是从哪里来？传播到哪里去？答案是，从方法 A 传播到方法 B。Spring 解决的只是方法之间的事务传播，那情况就多了，比如：

1. 方法 A 有事务，方法 B 也有事务。
2. 方法 A 有事务，方法 B 没有事务。
3. 方法 A 没有事务，方法 B 有事务。
4. 方法 A 没有事务，方法 B 也没有事务。

这样就是 4 种了，还有 3 种特殊情况。还是用我的 Style 给大家做一个分析吧：

假设事务从方法 A 传播到方法 B，您需要面对方法 B，问自己一个问题：

方法 A 有事务吗？

1. 如果没有，就新建一个事务；如果有，就加入当前事务。这就是 PROPAGATION_REQUIRED，它也是 Spring 提供的默认事务传播行为，适合绝大多数情况。
2. 如果没有，就新建一个事务；如果有，就将当前事务挂起。这就是 RROPAGATION_REQUIRES_NEW，意思就是创建了一个新事务，它和原来的事务没有任何关系了。
3. 如果没有，就新建一个事务；如果有，就在当前事务中嵌套其他事务。这就是 PROPAGATION_NESTED，也就是传说中的“嵌套事务”了，所嵌套的子事务与主事务之间是有关联的（当主事务提交或回滚，子事务也会提交或回滚）。
4. 如果没有，就以非事务方式执行；如果有，就使用当前事务。这就是 PROPAGATION_SUPPORTS，这种方式非常随意，没有就没有，有就有，有点无所谓的态度，反正我是支持你的。
5. 如果没有，就以非事务方式执行；如果有，就将当前事务挂起。这就是 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED，这种方式非常强硬，没有就没有，有我也不支持你，把你挂起来，不鸟你。
6. 如果没有，就以非事务方式执行；如果有，就抛出异常。这就是 PROPAGATION_NEVER，这种方式更猛，没有就没有，有了反而报错，确实够牛的，它说：我从不支持事务！
7. 如果没有，就抛出异常；如果有，就使用当前事务。这就是 PROPAGATION_MANDATORY，这种方式可以说是牛逼中的牛逼了，没有事务直接就报错，确实够狠的，它说：我必须要有事务！

最后，推荐大家使用 Spring 的注解式事务配置，而放弃 XML 式事务配置。因为注解实在是太优雅了，当然这一切都取决于您自身的情况了。

在 Spring 配置文件中使用：

...
<tx:annotation-driven />
...

The image below helps show the differences between B+ trees and B trees.

Advantages of B+ trees:

• Because B+ trees don't have data associated with interior nodes, more keys can fit on a page of memory. Therefore, it will require fewer cache misses in order to access data that is on a leaf node.
• The leaf nodes of B+ trees are linked, so doing a full scan of all objects in a tree requires just one linear pass through all the leaf nodes. A B tree, on the other hand, would require a traversal of every level in the tree. This full-tree traversal will likely involve more cache misses than the linear traversal of B+ leaves.

Advantage of B trees:

• Because B trees contain data with each key, frequently accessed nodes can lie closer to the root, and therefore can be accessed more quickly.