一、什么是分布式事务在早期的单体架构时期，所有的数据操作都在同一个数据库里面进行，比如：A给B转100块钱，A的账户余额100，B的账户余额100，这两个操作放在同一个事务里面即可，由数据库来保证事务的原子性、一致性、持久性、隔离性。但是

@Transactional注解可以作用于接口、接口方法、类以及类方法上1\.当作用于类上时，该类的所有public方法将都具有该类型的事务属性2\.当作用在方法级别时会覆盖类级别的定义3\.当作用在接口和接口方法时则只有在使用基于接口的代理时它才会生效，也就是JDK动态代理，而不是Cglib代理4\.当在protect

先update再insert的并发死锁问题分析。背景“如果库里有对应记录，就更新，没有就插入”很简单的一个逻辑，相信很多人都会遇到。最近看一个工程里实现代码是这样的，mysql数据库走的是默认的事务级别:可重复读。包在一个事务中执行：ifupdate更新结果0thenreturn"成功";el

前言　　1）在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和一致性以及数据库的一致性。　　2）加锁是为了解决更新丢失问题更新丢失　　两次更新同时进行，后一次更新覆盖了前一次更新的情况，更新丢失是数据没有保证一致性导致的。事务A查询余额，

1、事物四大特性（ACID）1.原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。2.一致性（consistency）：数据库总数从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。3.隔离性

hytrix支持线程池隔离和信号量隔离信号量隔离适应非网络请求，因为是同步的请求，无法支持超时，只能依靠协议本身线程池隔离，即，每个实例都增加个线程池进行隔离先给个总结对比：隔离方式是否支持超时是否支持熔断隔离原理

本次发布增强了Saga在spring下的支持，使用kafka提供重试以及重试失败后放入丢弃队列里Saga是用来在微服务中的长事务管理，具备ACID中的ACD，不具备I，隔离性。在一定业务条件下，可以使用Saga非常简单和方便的管理微服务事务。同理，也可以用于管理多库事务Saga要求微服务提供回滚操作，然后如果需要回滚，有Saga编排调度各个微服务对应

       关于事务，简单来说，就是为了保证数据完整性而存在的一种工具，其主要有四大特性：原子性，一致性，隔离性和持久性。对于Spring事务，其最终还是在数据库层面实现的，而Spring只是以一种比较优雅的方式对其进行封装支持。本文首先会通过一个简单的示例来讲解Spring事务是如何使用的，然后会讲解Spring是如何解析xml中的标签，并对事务进行支持

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/4dbf52544247d9434c2ef8456efb077a97e.png)网上关于Spring事务传播性以及隔离性的文章漫天盖地，还有不负责任的直接复制名词意思，文章虽然很多却是看的云里雾里，我们今天将分别给出案例和大家一起学习。1、给出Spring事务的4

1导读数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。2一致性1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。举个例子：某系