事务的基本概念
事务
数据库事务必须满足4个特性（ACID）
- 原子性，事务中的指令要不都完成，要不都不完成
- 一致性
- 隔离性
- 持久性
隔离性有几个等级。而数据的一致性是最终的目的。
- 脏读：A事务读取了B事务已经更改但是没有提交的数据
- 不可重复读：A事务读取了B事务已经更改且已经提交的数据。也就是说A事务读取了数据，然后B事务更改数据并提交，而此时A事务还没有结束，如果A事务继续读取那个数据的话，会发现两次数据不相同
- 幻读：和上面类似，只是更改变成了新加。但是在编程上的实现肯定有很大的不同。防止不可重复读，只要让A事务对自己读取的行进行加行级别的锁就可以了。而防止幻读需要对整个表进行加锁。
- 丢失更新 两个事物读取同一数据，然后进行不同操作，然后提交。那么，后提交的数据会把先提交的数据覆盖掉。
SQL标准制定了四种隔离级别
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Read Uncommitted（读取未提交内容）
简而言之，就是不做事务隔离，上面的所有问题都会发生。实际中很少使用。 -
Read Committed（读取提交内容）
就是可以抵挡住脏读了。此时，只有事务提交后，其他事务才能看到更改 -
Repeatable Read（可重读）
防止了不可重复读的现象，但还是允许幻读 -
Serializable（可串行化）
强行通过对事务排序。可以杜绝一切的事务不一致问题。但是效率也是最低的
JDBC则定义五种事物隔离级别：
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RANSACTION_NONE JDBC： 驱动不支持事务
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TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED 允许脏读、不可重复读和幻读，丢失更新。
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TRANSACTION_READ_COMMITTED 禁止脏读，但允许不可重复读和幻读，丢失更新。
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TRANSACTION_REPEATABLE_READ 禁止脏读和不可重复读，但允许幻读，丢失更新。
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TRANSACTION_SERIALIZABLE 禁止脏读、不可重复读和幻读，丢失更新
事务传播
事物传播行为：
七个事务的传播行为
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propagation_required 默认的Spring事务传播级别，使用该级别的特点是：如果上下文中已经存在事务，那么就加入到事务中执行；如果当前上下文中不存在事务，则新建事务执行。所以这个级别通常能满足处理大多数的业务场景。
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propagation_supports 如果一个事务存在，则支持当前事务，如果不存在，则非事务的方法运行
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propagation_mendatory 如果一个事务存在，则支持当前事务，如果存在，则抛出异常
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propagation_requires_new 总是要开启一个新的事务，如果事务存在，将该事务挂起
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propagation_not_supported 总是非事务方法运行，并挂起所有的事务
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propagation_never 总是非事务方法运行，如果事务存在则抛出异常
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propagation_nested 某一个事务存在，则运行在一个嵌套的事务中
java中的事务
Spring 同时支持编程式事务和声明式事务。编程式事务需要在代码中显式调用beginTransaction()、commit()、rollback()等事务管理相关的方法。Spring 的声明式事务管理在底层是建立在 AOP 的基础之上的，其本质是对方法前后进行拦截，然后在目标方法开始之前创建或者加入一个事务，在执行完目标方法之后根据执行情况提交或者回滚事务。事务增强也是AOP的一大用武之处。
因为现代架构由CS向BS架构演进，可信边界前移，所以，直接使用数据库锁机制的地方减少了。
当然，你仍然可以通过sql来使用数据库自己的锁机制
SET [SESSION | GLOBAL] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE}
如果选择sesion参数，则本次会话所开启的事物全部使用该事务隔离级别。
如果使用global参数，则本次会话和所有新连接的会话都会使用该事务隔离级别
如果不使用任何参数，则只有本会话下一次开启的事物使用该隔离级别。
分布式事务
XA协议
分为事务协调者／事务参与者两种角色
在XA分布式事务的第一阶段，作为事务协调者的节点会首先向所有的参与者节点发送Prepare请求。
在接到Prepare请求之后，每一个参与者节点会各自执行与事务有关的数据更新，写入Undo Log和Redo Log。如果参与者执行成功，暂时不提交事务，而是向事务协调节点返回“完成”消息。
当事务协调者接到了所有参与者的返回消息，整个分布式事务将会进入第二阶段。
在XA分布式事务的第二阶段，如果事务协调节点在之前所收到都是正向返回，那么它将会向所有事务参与者发出Commit请求。
接到Commit请求之后，事务参与者节点会各自进行本地的事务提交，并释放锁资源。当本地事务完成提交后，将会向事务协调者返回“完成”消息。
当事务协调者接收到所有事务参与者的“完成”反馈，整个分布式事务完成。
详情请参考
https://blog.csdn.net/bjweimengshu/article/details/79607522