整理下事务相关的知识点：
一、事务
先复习下数据库中学到的事务：
MySQL事务
一个事务即一个完整的业务逻辑，如A账户向B账户转10000，则A-10000，B+10000，以上操作是一个最小的工作单元，要么同时成功，要么同时失败。两个update同成功或同失败，才能保证业务的正确性。
- 只有DML语句（insert、delete、update）才有事务一说，其余SQL与事务无关
- 整个业务只需一条SQL完成时，事务机制也就没必要了
- 事务，本质就是多条DML语句同成功或同失败，这多条DML对应一个业务
事务的实现
提交事务commit：
- 清空对应事务性活动的日志文件，将数据全部持久化到数据库表中
- 事务提交标志着事务的结束，且是一种全部成功的结束
回滚事务rollback：
- 将之前所有的DML操作全部撤销，然后清空事务性活动的日志文件
- 回滚事务标志着事务的结束，且是一种全部失败的结束
MySQL默认自动提交事务，即每执行一条DML，就提交一次，此时无法回滚。start transaction；即开启事务（也就是关闭自动提交）
事务的ACID特性
- A：原子性，说明事务是最小的工作单元，不可再分
- C：一致性，在统一事务中，所有操作要么同成功、要么同失败
- I：隔离性，A事务和B事务之间具有一定的隔离（具体往下看），A事务在操作一张表的时候，B事务也可以操作这张表
- D：持久性，事务提交，就相当于将没有保存到硬盘上的数据存到了磁盘
事务的隔离级别
当事务A和事务B同时操作表table：
-
读未提交：
事务A可以读到事务B未提交的数据，隔离级别最低，存在脏读现象（Dirty Read），即读到了脏数据 -
读已提交：
事务A只能读到事务B提交后的数据，这解决了脏读问题，但有新问题就是不可重复读取数据。如事务开启后，第一次读到3条数据，一会儿后，当前事务还未结束，并且又读了一遍，可能读到4条，两次不一致即不可重复读取。这是Oracle默认的级别。 -
可重复读
事务A开启后，不管过多久，每一次在事务A中读到的数据中都是一致的，即使在操作同一张表的事务B将表中的数据修改并且提交，A读到的数据还是刚开始的数据。这个级别解决了不可重复读取的问题，但出现幻影读，即每次读到的数据都是幻想，不一定真实，永远读取的都是刚开启事务时的数据（对开启事务时的数据做了备份或快照，然后读备份），这是Mysql的默认级别。 -
序列化/串行：
最高级别，事务排队，不能并发，每一次读到的数据都是最真实的，但效率最低。图示：
- 查看隔离级别
select @@transaction_isolation;
select @@tx_isolation;
show variables like 'transaction_isolation';
- 设置隔离级别为读未提交
set global transaction isolation level read uncommitted;
二、本地事务
整个服务操作只能涉及一个单一的数据库资源,这类基于单个服务单一数据库资源访问的事务，被称为本地事务
三、分布式事务
认识分布式事务
本地事务的情况下，所有数据都会落到同一个DB中，但是，在分布式的情况下，就会出现数据可能要落到多个DB，或者还会落到Redis，落到MQ等中。
分布式事务，即一个事务的完成需要多个服务的协调与网络通信，此时要保证不同数据库的数据一致性（同失败或同失败）。
细分举例：
-
单服务多数据库
-
一个服务操作需要调用另外一个服务
CAP理论
相比于数据库事务或本地事务中的ACID，分布式事务有CAP理论：
- C：Consistency，一致性
- A：Availability，可用性
- P：Partition tolerance，分区容忍性
使用下图中的简单分布式系统结构来阐述C、A、P：客户端经过网关访问用户服务的两个结点（对应有两个库）
- 一致性：用户不管访问哪一个结点拿到的数据都是最新的
- 可用性：指任何时候查询用户信息都可以查询到结果，但不保证查询到最新的数据
- 分区容忍性：也叫分区容错性，当系统采用分布式架构时由于网络通信异常导致请求中断、消息丢失，系统依然能对外提供服务
CAP理论即在分布式系统中C、A、P三点不可能全部满足。
比如：添加用户小明的信息，信息先添加到节点1，再同步到节点2：
- 为满足C一致性，就要等小明的信息同步到节点2，此时可用性没了
- 要可用性A，此时不用等小明的信息同步到节点2，但一致性就没了
所以在分布式系统中进行分布式事务控制，要么保证CP、要么保证AP。要根据你的实际需求来确定选CP还是AP，然后再根据选择来进行技术选型。
CP场景：（追求数据一致性，舍弃A）
跨行转账：一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成，只要其中一个失败另一方执行回滚操作。此时应该追求一致性。
AP场景：（强调可用性，舍弃C）
订单退款：今日退款成功（先告诉你成功了），明日账户到账（数据后续完成一致性），只要用户可以接受在一定时间内到账即可
AC：放弃分区容错性的话，则放弃了分布式，失去初衷了就，不做考虑
BASE理论
上面的AP，虽说舍弃C，但并不是不要求数据一致性，数据最终也会一致，只是不要求立即一致，实际上最终数据还是达到了一致。因此出现BASE理论：
- Basically Available(基本可用)：当系统无法满足全部可用时保证核心服务可用即可
- Soft state(软状态)：是指可以存在中间状态，比如：打印自己的社保统计情况，该操作不会立即出现结果，而是提示你打印中，请在XXX时间后查收
- Eventually consistent (
最终一致性)：退款操作后没有及时到账，经过一定的时间后账户到账，舍弃强一致性，满足最终一致性
在互联网领域的绝大多数的场景中，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证最终一致性。
关于AP的实现思路，可以采用 本地消息表+任务调度机制完成分布式事务最终数据一致性的控制。
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