spring事务处理

MySQL支持的几种数据库引擎，并非所有的引擎都支持明确的事务处理管理，MYISAM 和 INNODB 是最常用的引擎，而MYISAM 不支持事务处理，innodb支持事务处理，所以一定要正确 使用引擎类型。在关系型数据库设计把数据存储在多个表中，使数据更

如初始8000条记录也就是要8000次读写磁盘操作。同时也是为了保证数据的一致性，避免出现数据缺失等情况。

我们知道，MySQL中的redo日志记录了事务的行为，在服务器宕机的时候，可以通过重做事务来达到恢复数据的目的，然而，有的时候，事务还有回滚的需求，也就是说，我们需要知道某条在变成当前情况之前的样子，这种情况下，undo日志就派上用场了。也就是说，undo

作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：。可以只在RM中

分布式应用：一个服务需要对多个不同的数据库进行操作，保证同时成功或失败。

网上对于此类的文章已经十分饱和了，那还写的原因很简单――作为自己的理解笔记。此篇文章作为自己学习MySQL的一些个人理解，使用的引擎是InnoDb。首先先讲讲事务的概念，在《高性能MySQL》第三版中其对事务的描述是这样的：。在MySQL中隔离级别有四种，

当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。这些问题相信在很多同学的业务当中应该都遇

对业务侵入很强。已经提交的事务，不保证隔离性。不会脏读，性能介于seata和2阶段之间。seata和lcn大致的实现思路是一致的，但是回滚的机制不一样。

第1节 回顾1.1 表连接内连接：隐式、显式隐式：没有 join，使用 where显式：inner join..on外连接：左连接和右连接左连接：left outer join …2) 使用 MySQL 自带的命令行方式3) 通过 Java 来访问 M

我所在的公司也遇到了同样的问题，问题发生在优惠券被超量抢购上，在问题发生后我们开始想办法解决问题，由于自己使用redis比较多，我准备使用redis来解决这个问题。利用redis的高性能和事务特性来解决线上优惠券被超库存抢购的问题，下面我给出我临时解决这个

数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略,只要日志持久化到磁盘，就能保证MySQL异常重启后，数

现在摘抄一段wiki的解释，解释下什么是事务。数据库系统具有事务特性，这是其有别与文件系统重要特性。通常一个事务会有多个读写操作构成。事务具有四个基本特性，俗称ACID。数据库的状态从一种状态转变为另外一种状态，事务开始之前和是事务结束之后，数据库完整性约

将此连接的自动提交模式设置为给定状态。autoCommit - true启用自动提交模式; false禁用它。撤消在当前事务中所做的所有更改，并释放此 Connection对象当前持有的任何数据库锁。/*程序到这儿证明没有异常，

当一个连接对象被创建时，默认情况下是自动提交事务：每次执行一个 SQL 语句时，如果执行成功，就会向数据库自动提交，而不能回滚。关闭数据库连接，数据就会自动的提交。如果多个操作，每个操作使用的是自己单独的连接，则无法保证事务。即同一个事务的多个操作必须在同

　　最近项目中使用mysql数据库时出现一个问题，运用spring的事务注解来管理事务时，发现用事务注解@transaction标记的方法里，如果出现异常，事务并没有回滚，而是直接提交到了数据库，刚开始还以为是spring的事务配置有问题，检查一遍后还是不

对于简单的增删改查场景，特别是学习阶段，不需要考虑诸如并发、锁等问题，但是我们要对事务的概念及特性有所了解，以便日后能够快速定位问题和给出优化方案。其中对于持久性的保障是通过数据库日志机制实现的，能够在数据库服务崩溃时进行数据的还原或恢复。

在使用数据库来支撑业务系统时，随着用户量的增大，经常会遇到同时读取相同数据的情况，在没有进行并发控制的情况下就会遇到各种各样的问题，对于可能出现的问题我们要有所了解。数据库中某条数据的money值为20，在处理过程中，事务B修改值为100，随后被事务A读取

对于web和企业来说，跨用户交互过程的数据事务是不可接受的。单一的应用事务中可能会跨多个数据库事务。如果这些数据库事务只有一个进行了更新数据，其他的只是简单的读数据，则这个应用事务就是原子性的。如果出现多个用户同时写入了一条数据，最后结果是不确定的。如果多

　　生产者将数据发送到rabbitmq的时候，可能因为网络问题导致数据就在半路给搞丢了。但是问题是，开始rabbitmq事务机制，基本上吞吐量会下来，因为太耗性能。如果rabbitmq没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息接收失败，你可

`account_name` varchar CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 4 CHARACT