兩個資料庫事務

① spring+mybatis 多資料庫事務管理：一個方法裡面能同時對兩個資料庫的數據進行操作

1. 定義兩個DAO分別使用不同的數據源，ADAO連接A資料庫，BDAO連接B資料庫

2. 定義一個Service類，加上Spring註解@Transactional，表示進行事務管理。

   將ADAO和BDAO注入到Service類裡面。

   在service類裡面創建一個方法，方法里調用ADAO的方法插入數據到A資料庫的user表，然後調用BDAO的方法插入數據到B資料庫的user表

② 資料庫詳解之事務

究竟什麼是資料庫的事務，為什麼資料庫需要支持事務，為了實現資料庫事務各種資料庫的是如何設計的。還是只談理解，歡迎大家來討論。

1. 資料庫事務是什麼

事務的定義，已經有太多文章寫過，我就不重復了。我理解的事務就是用來保證數據操作符合業務邏輯要求而實現的一系列功能。換句話說，如果資料庫不支持事務，上面業務系統的程序員就需要自己寫代碼保證相關數據處理邏輯的正確性。而資料庫事務就是把一系列保證資料庫處理邏輯正確性的通用功能在資料庫內實現，並且盡量提高效率。

舉個例子，資料庫最開始普及就是在金融業，銀行的存取款場景就是一個最典型的OLTP資料庫場景，而事務就是設計用來保證類似場景的業務邏輯正確性的。


**原子性**，如果你要給家人轉賬，必須在你的賬戶里扣掉100塊，在家人賬戶里加上100塊，這兩筆操作需要一起完成，業務邏輯才是正確的。但是程序在做修改的時，肯定會有先後順序，試想一下程序扣了你的錢，這個時候程序崩潰了，家人賬戶的錢沒有加上。那這100塊是不是消失了？你是不是要發瘋？那麼，就把這兩筆操作放進一個事務里，通過原子性保證，這兩筆操作要麼都成功，要麼都失敗。這樣才能保證業務邏輯的正確性。

**一致性**，有很多文章講過一致性，但是很多人會把一致性跟原子性混在一起說。事務的一致性指的是指每一個事務必須保證執行之後所有庫內的規則依舊成立。比如內外鍵，constraint，觸發器等。舉例來說，你在儲蓄卡里有100元，理財賬戶里有100元，基金賬戶有100元，那麼你在資產總和里會看到300元，這個300元必須是其他三個賬戶余額加在一起得到的。你在給家人轉帳100元是從儲蓄卡里轉出去了100元，那麼在資料庫上可以通過創建觸發器的方式，當儲蓄卡余額賬戶減100元的同時，把資產總和也同步減去100，不然的話，就會出現邏輯上的錯誤，因為你已經轉走了100塊儲蓄卡余額，實際資產總和應該是200，如果還是300，資料庫狀態就不一致了。所以實現事務的時候，必須要保證相關聯的觸發器以及其他所有的內部規則都執行成功，事務才能算執行成功。如果在減去資產總時出錯，那麼這筆轉帳交易也不能成功。因為這樣資料庫就會進入不一致的狀態。

那麼這里跟原子性的區別到底在哪裡呢？原子性是指個多個用戶指令之間必須作為一個整體完成或失敗，而一致性更多是資料庫內的相關數據規則必須同時完成或失敗。

**持久性**，最容易理解的一個，事務只要提交了，那麼對資料庫的修改就會保存下來不會丟了。簡單來說，只要提交了，資料庫就算崩潰了，重啟之後你剛存的100塊依然在你的賬戶里。

**隔離性**，每個事務相對於其他的事務是有一定獨立性的，不能互相影響。因為資料庫需要支持並發的操作來提高效率。在並發操作時，一定要通過操作之間的隔離來保證業務邏輯的正確性。比如，你轉帳100塊給家人，一系列操作的最後一步可能是輸入驗證碼，這個時候轉帳還沒有完成，但是在資料庫里你的賬戶對應的記錄中已經減去100塊，家人賬戶也加了100塊，就等著驗證碼輸入以後，事務提交，完成操作。那麼，這個時候，家人通過手機銀行能夠查到這100塊么？你的答案可能是不能，因為這樣才符合業務邏輯，因為你的轉帳操作還沒有提交，事務還沒有完成。那麼資料庫就應該保證這兩個並發操作之間具有一定的隔離性。

那麼到底應該隔離到什麼程度呢？隔離性又分為4個等級：由低到高依次為Read uncommitted(讀未提交)、Read committed（讀提交）、Repeatable read（可重復讀取）、Serializable（序列化），這四個級別可以逐個解決臟讀、不可重復讀、幻象讀這幾類問題。這些東西是什麼意思？請有興趣的小夥伴自行網路，很多文章都寫的很清楚。

那麼怎麼理解不同的隔離等級呢，首先要理解並發操作，並發操作就是指有不同的用戶同時對一個數據進行讀、寫操作，那麼在這個過程中，每個用戶應該看到什麼數據才能保證業務邏輯的正確性呢？ 如果是前面存取款的場景，我必須看到的是已經存進來的錢，也就是必須是已經提交的事務。而12306刷火車票呢，你可以看到有10張余票，但是在下單的時候告訴你票賣完了，因為同時有10個用戶把票買掉了，你需要重新刷余票，這個也是可以接受的，也就是說我可以讀到一些虛假的余票，這樣在業務上也沒有什麼問題。那麼在設計這兩個不同系統時，就可以選擇不同的事務隔離級別來實現不同的並發效果。不同的隔離等級就是要在系統的並發性和數據邏輯的嚴謹性之間做出的平衡。

2. 資料庫如何實現事務

資料庫實現事務會有多種不同的方式，但基本的原理類似，比如都需要對事務進行統一的編號處理，都需要記錄事務的狀態（是成功了還是失敗了），都需要在數據存儲的層面對事務進行支持，以明確哪些數據是被哪些事務、插入、修改和刪除的。同時還會記錄事務日誌等，對事務進行系統化的管理以實現數據的原子性，一致性和持久性。

要實現事務的隔離性，最基礎的就是通過加鎖機制把並發操作適當的串列化來保證數據操作的正確邏輯。但是為了要保證系統具有良好的並發性能，必須要在實現事務隔離性時需要找到合理的平衡點。大部分資料庫（包括Oracle，Mysql，Postgres在內）在做並發控制的時候都會採用MVCC（多版本並發控制）的機制來保證系統具有較高的並發性，不同資料庫實現MVCC的具體方案也不盡相同，但其基本原理類似。

3. MVCC實現原理

所謂MVCC，就是資料庫中的同一查詢根據相關事務執行的先後順序以及隔離級別的不同，可能會存在不同版本的結果，通過這樣的手段來保證大部分查詢操作不會被修改操作阻塞並保證數據邏輯的正確性。也就是資料庫通過保存多個版本的數據（ 歷史 數據）來提高系統的並發查詢能力。簡單來說就是用存儲空間來交換並發能力。下面以Postgres為例介紹一下MVCC的一種實現方式幫助大家理解這個重要的資料庫概念。通過下面的圖來解釋Posrgres里最基本的數據可見性是如何實現多版本控制的。


首先，Postgres里的每一個事務都有編號，這里可以簡單理解為時間順序編號，編號越大的事務發生越晚。然後，資料庫里的每一行記錄都會保存創建這條記錄的事務號（Cre），也會在記錄刪除時保存刪除這條記錄的事務號（Exp），換句話說，只要Exp這里一列里記錄了事務編號，就說明這條記錄被刪除了。那麼一個事務應該能看見那些記錄呢？Postgres里每一個事務都會保存一個當前系統的事務快照（Snapshot），這個快照里會保存事務創建時當前系統的最高（最晚）事務編號，以及目前還在進行中的事務編號。那麼如上圖所示的一個事務的快照里最高事務編號為100，目前正在進行的事務有25，50和75。那麼對應左邊數據記錄，這6行數據的可見性就如同標注的一般：

第一行，Cre 30，沒有刪除，在100這個時間點，應該能看到。

第二行，Cre 50，沒有刪除，但是50這個事務還沒有提交，正在進行中，所以看不見。

第三行，Cre 110，沒有刪除，但是100這個時間點110事務還沒有發生，所以看不見。

第四行，Cre 30，Exp 80，在80的時候數據被刪掉了，所以看不見。

第五行，Cre 30，Exp 75，在30的時候被創建，75時候被刪掉了，但是75這個事務在100的時候還沒有提交，所以這條記錄在100的時候還沒有刪掉，所以看得見。

第六行，Cre30，Exp 110，在30的時被創建，110時候被刪掉，但是在100時候，110還沒有發生，所以看得見。

綜上，就是這個事務對這六條記錄的可見性，也就是一個數據版本。那麼大家可以看一下如果另一個事務的快照里存的是最高事務編號為110，正在進行的事務為50，那麼它能看到的數據應該是哪幾行呢？同時大家也看到，Postgres里刪除一行數據其實就是在這一行的Exp這個列記錄一個刪除事務的編號，相當於做了一個刪除標記，而數據沒有真正被刪除，因此Postgres資料庫需要定期做數據清理操作（Vacuum）。Pstgres的在現實場景里會比這里介紹的要復雜，因為我們這里假定所有的事務最終都是正確提交了，如果存在某些事務沒有提交的情況，那麼可見性就會更加復雜，這里不再展開了。

資料庫事務是基本的資料庫概念，之前已經有很多很好文章做過介紹，這里希望能把自己的理解用比較通俗的描述分享給大家，歡迎來討論交流。

③ 如何在spring中配置跨資料庫的事務

1.使用註解的方式
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xsi:schemaLocation="
http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd">
<!-- 使用annotation定義資料庫事務，這樣可以在類或方法中直接使用@Transactional註解來聲明事務 -->
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />
</beans>

2.使用事務管理器來管理
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:jee="http://www.springframework.org/schema/jee"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.1.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop
http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.1.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.1.xsd
http://www.springframework.org/schema/jee
http://www.springframework.org/schema/jee/spring-jee-3.1.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.1.xsd">
<bean id="transactionManager"
class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>

<aop:config>
<!-- 切入點指明了在執行com.zxt.service包中的所有方法時產生事務攔截操作 -->
<aop:pointcut id="Methods"
expression="execution(* com.zxt.service.*.*(..))" />
<!-- 定義了將採用何種攔截操作，這里引用到 txAdvice -->
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="Methods" />
</aop:config>

<!-- 事務通知操作，使用的事務管理器引用自transactionManager -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<!-- 指定哪些方法需要加入事務 -->
<tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />
<tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
<!-- read-only="true"：其餘方法只讀格式，加強其安全性 -->
<tx:method name="*" read-only="true" propagation="NOT_SUPPORTED" />
</tx:attributes>
</tx:advice>

</beans>

④ 多個資料庫模式問題，怎麼解決

sql多用戶訪問資料庫其實就是事務並發，會引起如下問題：
1、臟讀：一個事務讀取到了另外一個事務沒有提交的數據
事務1：更新一條數據
事務2：讀取事務1更新的記錄
事務1：調用commit進行提交
此時事務2讀取到的數據是保存在資料庫內存中的數據，稱為臟讀。
讀到的數據為臟數據
詳細解釋：
臟讀就是指:當一個事務正在訪問數據，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到資料庫中，這時，
另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。因為這個數據是還沒有提交的數據，那麼另外一個
事務讀到的這個數據是臟數據，依據臟數據所做的操作可能是不正確的。
2、不可重復讀：在同一事務中，兩次讀取同一數據，得到內容不同
事務1：查詢一條記錄
事務2：更新事務1查詢的記錄
事務2：調用commit進行提交
事務1：再次查詢上次的記錄
此時事務1對同一數據查詢了兩次，可得到的內容不同，稱為不可重復讀。
3、幻讀：同一事務中，用同樣的操作讀取兩次，得到的記錄數不相同
事務1：查詢表中所有記錄
事務2：插入一條記錄
事務2：調用commit進行提交
事務1：再次查詢表中所有記錄
此時事務1兩次查詢到的記錄是不一樣的，稱為幻讀
詳細解釋：
幻讀是指當事務不是獨立執行時發生的一種現象，例如第一個事務對一個表中的數據進行了修改，
這種修改涉及到表中的全部數據行。同時，第二個事務也修改這個表中的數據，這種修改是向表
中插入一行新數據。那麼，以後就會發生操作第一個事務的用戶發現表中還有沒有修改的數據行，
就好象發生了幻覺一樣。
處理以上隔離級別的問題，採用如下方是：
事務隔離五種級別：
TRANSACTION_NONE 不使用事務。
TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED 允許臟讀。
TRANSACTION_READ_COMMITTED 防止臟讀，最常用的隔離級別,並且是大多數資料庫的默認隔離級別
TRANSACTION_REPEATABLE_READ 可以防止臟讀和不可重復讀，
TRANSACTION_SERIALIZABLE 可以防止臟讀，不可重復讀取和幻讀，（事務串列化）會降低資料庫的效率
以上的五個事務隔離級別都是在Connection介面中定義的靜態常量，
使用setTransactionIsolation(int level) 方法可以設置事務隔離級別。
如:con.setTransactionIsolation(Connection.REPEATABLE_READ);
注意：事務的隔離級別受到資料庫的限制，不同的資料庫支持的的隔離級別不一定相同
1 臟讀：修改時加排他鎖，直到事務提交後才釋放，讀取時加共享鎖，讀取完釋放事務1讀取數據時加上共享鎖後（這 樣在事務1讀取數據的過程中，其他事務就不會修改該數據），不允許任何事物操作該數據，只能讀取，之後1如果有更新操作，那麼會轉換為排他鎖，其他事務更 無權參與進來讀寫，這樣就防止了臟讀問題。
但是當事務1讀取數據過程中，有可能其他事務也讀取了該數據，讀取完畢後共享鎖釋放，此時事務1修改數據，修改 完畢提交事務，其他事務再次讀取數據時候發現數據不一致，就會出現不可重復讀問題，所以這樣不能夠避免不可重復讀問題。
2 不可重復讀：讀取數據時加共享鎖，寫數據時加排他鎖，都是事務提交才釋放鎖。讀取時候不允許其他事物修改該數據，不管數據在事務過程中讀取多少次，數據都是一致的，避免了不可重復讀問題
3 幻讀問題：採用的是范圍鎖RangeS RangeS_S模式，鎖定檢索范圍為只讀，這樣就避免了幻影讀問題。