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DML:Data Manipulation Language 数据操纵语言,对表的数据进行操作,
DCL:Data Control Language 数据库控制语言
Data Definition Language 数据库定义语言,对数据库内部的对象进行创建、删除、修改的操语句
M
trans_rollback_stmt
trans_commit_stmt
1
2
MySQL
WAL
:
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1
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4
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SET autocommit = 0|1|ON|OFF;
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在常见的操作中,我们需要在数据库操作完成(事务提交完成)后进行一系列相关操作,如redis更新操作、发送消息到其他系统等操作。
可以使用spring自带的事务处理机制完成。继承 TransactionSynchronizationAdapter 类执行相关操作。先看一下TransactionSynchronizationAdapter 的源码方法
可以看到里面有好多回调方法,我们可以在afterCommit执行完成后进行相关的操作,在本例中我们简单的实现思路如下:
1)在执行相关的数据库操作时,将相关数据放入ThreadLocal 中
2)监听事务提交,在afterCommit方法中执行相应的操作(异步操作)。
核心的实现类如下:
AfterTransactionService类:实现相关接口,并将其注册到对应的事务管理器中。
AfterTransactionOpt类:为后置操作,即:完成service层相关操作后执行相关相关的异步操作,以完成一些边缘操作。
将相关数据绑定到到ThreadLocal 中,以事务名称作为key。
AfterTransactionService执行具体的操作,在事务提交后获取当前事务对应的数据栈信息,并执行后置操作:
ExecutorInterface:
在service层的调用方式如下,调用:afterTransactionOpt.execute 方法将任务放入队列中。
两阶段提交协议为了保证分布在不同节点上的分布式事务的一致性,我们需要引入一个协调者来管理所有的节点,负责各个本地资源的提交和回滚,并确保这些节点正确提交操作结果,若提交失败则放弃事务。
XA 是一个分布式事务协议,规定了事务管理器和资源管理器接口。因此,XA 协议可以分为两部分,即
和
。
基于 XA 协议的二阶段提交方法中,二阶段提交协议(The two-phase commit protocol,2PC),用于保证分布式系统中事务提交时的数据一致性,是 XA 在全局事务中用于协调多个资源的机制。
分为
和
两个阶段。
:
:
协调者会根据所有参与者返回的信息向参与者发送 DoCommit 或 DoAbort 指令
:二阶段提交算法在执行过程中,所有参与节点都是事务阻塞型的。也就是说,当本地资源管理器占有临界资源时,其他资源管理器如果要访问同一临界资源,会处于阻塞状态。
:基于 XA 的二阶段提交算法类似于集中式算法,一旦事务管理器发生故障,整个系统都处于停滞状态。尤其是在提交阶段,一旦事务管理器发生故障,资源管理器会由于等待管理器的消息,而一直锁定事务资源,导致整个系统被阻塞。
:在提交阶段,当协调者向参与者发送 DoCommit 请求之后,如果发生了局部网络异常,或者在发送提交请求的过程中协调者发生了故障,就会导致只有一部分参与者接收到了提交请求并执行提交操作,但其他未接到提交请求的那部分参与者则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据不一致的问题。
:协调者再发出DoCommit 消息之后宕机,而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者,这条事务的状态也是不确定的,没人知道事务是否被已经提交。
三阶段提交协议(Three-phase commit protocol,3PC),是对二阶段提交(2PC)的改进。为了解决两阶段提交的同步阻塞和数据不一致问题,三阶段提交引入了
和
。
同时在协调者和参与者中引入超时机制。如果协调者或参与者在规定的时间内没有接收到来自其他节点的响应,就会根据当前的状态选择提交或者终止整个事务。
在第一阶段和第二阶段中间引入了一个准备阶段,也就是在提交阶段之前,加入了一个预提交阶段。在预提交阶段排除一些不一致的情况,保证在最后提交之前各参与节点的状态是一致的。
协调者向参与者发送请求操作(CanCommit 请求),询问参与者是否可以执行事务提交操作,然后等待参与者的响应;参与者收到 CanCommit 请求之后,回复 Yes,表示可以顺利执行事务;否则回复 No。(
)
协调者根据参与者的回复情况,来决定是否可以进行 PreCommit 操作 或 中断事务。
如果所有参与者回复的都是“Yes”,那么协调者就会执行事务的预执行:
如果任何一个参与者向协调者发送了“No”消息,或者等待超时之后,协调者都没有收到参与者的响应,就执行中断事务的操作:
协调者根据参与者的回复情况,来决定是否可以进行 DoCommit 操作 或 中断事务。
如果所有参与者回复的都是“Yes”,那么协调者就会执行事务的提交:
如果任何一个参与者向协调者发送了“No”消息,或者协调者等待超时之后,协调者都没有收到参与者的响应,就执行中断事务的操作:
当参与者PreCommit 阶段向协调者发送 Ack 消息后,如果长时间没有得到协调者的响应,在默认情况下,参与者会自动将超时的事务进行提交,不会像两阶段提交那样被阻塞住
由于存在超时机制,即使协调者发生故障,参与者无法及时收到来自协调者的信息之后,他会默认执行commit。避免参与者长期阻塞。
3PC会在2阶段到3阶段间阻塞,2PC会在1阶段到2阶段整个事务过程中阻塞,因而总体来说3PC并不能不阻塞,只是最大限度减少了阻塞的时间。同时安装5.2也能够解决协调者单点故障导致参与者长期阻塞的问题
3PC和2PC都无法解决数据一致的问题,不过3PC存在超时会通过超时保证协调者和参与者在提交阶段无法通信过程中最终一致,而不需人工介入。
人们对事务的解释如下:事务由作为一个单独单元的一个或多个SQL语句组成,如果其中一个语句不能完成,整个单元就会回滚(撤销),所有影响到的数据将返回到事务开始以前的状态。因而,只有事务中的所有语句都成功地执行才能说这个事务被成功地执行。
mysql
一开始认为只要把事务写出来,最后用commit提交一下,数据库会自动判断这些语句是否全执行成功,如果成功则把所有的数据插入到数据库,如果有一条失败就自动回滚至原始状态!显然我认为错了。
我执行上面的语句后的结果是:
[SQL]START TRANSACTION;
受影响的行
时间
[SQL]
INSERT INTO test_tab VALUES (1, '2');
受影响的行
时间
[SQL]
INSERT INTO test_tab VALUES (1, '3');
[Err] 1062 - Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY'
我们看结果可以知道
需要注意的是:这时已经开启了一个事务,并且已经执行了一条正确的插入语句,虽然没有体现在数据库中,但如果以后在该连接中又执行了一条
新开一个事务会将该链接中的其他未提交的事务提交,相当于
)你会发现已经将刚才的INSERT INTO test_tab VALUES (1, '2');写进了数据库。
先定义一个变量标志
再执行事务和
execute( m_sqlCon, “begin”);
execute(m_sqlCon,”INSERT INTO test_tab VALUES (1, '2')”);
execute(m_sqlCon,”INSERT INTO test_tab VALUES (1, '3')”);
如果执行过程中任意一语句出错则将该标志
这时不应该去提交
代码大致如下,如使用需要修改!
2.利用存储过程:
然后调用
这个直接可以利用
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如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么同时成功,要么同时失败。如下A给B转钱的例子很形象的说明了事务的概念:
【举例】:还是用这个A给B转账的例子,在SQLyog中进行模拟开启事务、回滚、提交
1)在A窗口中先开启事务,然后执行张三账户-500,-》出错了-》李四账户+500,此时查询A窗口数据,张三确实-500,但李四还是100;在B窗口中查询数据,张三和李四都是1000,没发生变化;说明A窗口中开启事务起了作用,且A中查询的数据也只是暂时的。
2)发现错误后,执行回滚操作,再次在窗口A和B中查询,数据都是1000,回滚操作成功。
3)在A窗口中先开启事务,然后执行张三账户-500-》李四账户+500,此时查询A窗口数据,张三确实-500,李四+500;在B窗口中查询数据,张三和李四都是1000,没发生变化;因在A窗口中的操作都OK,执行提交事务,再次在窗口A和B中查询,数据都发生正确变化,事务提交成功。
1)事务提交的两种方式
2)修改事务的默认提交方式
实际上手动控制事务的开启与提交,可以大幅度提高数据插入的效率,在进行数据批量插入操作时可以手动控制事务。
1)原子性:是不可分割的最小操作单位,要么同时成功,要么同时失败;
2)持久性:事务一旦提交或回滚,数据表的数据将被持久化的保存;
3)隔离性:多个事务之间相互独立;
4)一致性:表示事务操作前后,数据总量不变。
多个事务之间是隔离的,相互独立的,但是如果多个事务操作同一批数据,则会引发一些问题,设置不同的隔离级别,就可以解决这些问题。
1)脏读:一个事务读取到另一个事务中没有提交的数据; 【举例】:A给B发1000块钱,手一抖打了10000,这个钱已经打到B的户口,但是事务还没有提交,这时B查下卡,发现多了9000,兴奋坏了,但是A及时发现,马上回滚差点提交的事务,将数字改回1000再提交。
2)不可重复读(虚读):在同一个事务中两次读取到的数据不一样; 【举例】:A拿着卡去购物,卡里有1000块钱,当A买单时(事务开启),收费系统事先检测到他的卡里有1000,就在这个时候,A的妻子要把钱全部拿出来买首饰,并提交。当收费系统准备扣款时,再检测卡里的金额,发现已经没钱了(第二次检测金额当然要等待A的妻子转出金额事务提交完),A就会很郁闷,钱哪去了。。。
3)幻读:一个事务操作(DML)数据表中所有的记录,另一个事务添加了一条数据,则第一个事务查询不到自己的修改; 【举例】:A去消费,花了1千元,A的妻子去查看他今天的消费记录(全表扫描FTS,妻子事务开启),看到确实是花了1千元,就在这时,A又花了1千元买了一个机械键盘,即新增INSERT了一条消费记录,并提交。当妻子打印消费记录清单时(妻子事务提交),发现花了2千元,似乎出现了幻觉,这就是幻读。
【会产生的问题】:脏读、不可重复读、幻读
【会产生的问题】:不可重复读、幻读
【会产生的问题】:幻读
【会产生的问题】:可以解决所有问题
【注意】:隔离级别从小到大,安全性越来越高,但是效率越来越低。但是一般情况下不会修改数据库默认的隔离级别,只有在极特殊情况下才会做出修改已解决一些特殊问题。
数据库查询隔离级别:select @@tx_isolation;
数据库设置隔离级别:set global transaction isolation level 级别字符串;
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了解事务之前,先来看看数据库为什么需要有事务,假设没有事务会有什么影响?假设我们有一个银行账户系统,表结构如下:
提到事务,你肯定不陌生,和数据库打交道的时候,我们总是会用到事务。最经典的例子就是转账,你要给朋友小王转 100 块钱,而此时你的银行卡只有 100 块钱。
ACID原则是数据库事务正常执行的四个基本要素,分别指原子性、一致性、隔离性及持久性。
所谓事务是用户自定义的一个数据库操作序列,这些操作是一个不可分割的单位。我们要知道,事务 和 程序 是两个概念,一般来讲,一个程序中包含多个事务。
数据库事务(简称:事务)是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位,由一个有限的数据库操作序列构成。事务的使用是数据库管理系统区别文件系统的重要特征之一。
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spring 方法加了@Transactional,我想循环一次就提交,怎么搞,开启了事务默认应该是执行完了才全部提交
配置的事务就是在这个方法执行结束后提交,当然我这样说也不全面,应该说,事务在开启他的那个方法结束后就提交。你这个问题就是你数据库没有学好了,在一个事务空间(就是在一个事务里面)查询到的数据是这个事务空间里面的数据(换句话就是说你在这个事务里面添加的数据,在这个事务本身里面是能够看到的,只是其他事务不能看到这个数据而已)。
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