事务的概念
事务的概念来自于两个独立的需求：并发数据库访问，系统错误恢复。
一个事务是可以被看作一个单元的一系列SQL语句的集合。
事务的特性（ACID）
- A，atomcity 原子性
事务必须是原子工作单位；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的曹祖具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些操作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理操作子集的可能性。 - C，consistency 一致性
事务将数据库从一种一致状态转变为下一种一致状态。也就是说，事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态（各种 constraint 不被破坏）。 - I，isolation 隔离性
由并发事务所作的修改必须与任何其他并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。换句话说，一个事务的影响在该事务提交前对其他事务都不可见。 - D，durability 持久性
事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现指明的系统古战也将一致保持。
事务的隔离级别
如果不对数据库进行并发控制，可能会产生异常情况：
- 脏读（Dirty Read）
当一个事务读取另一个事务尚未提交的修改时，产生脏读。
同一事务内不是脏读。一个事务开始读取了某行数据，但是另外一个事务已经更新了此数据但没有能够及时提交。这是相当危险的，因为很可能所有的操作都被回滚，也就是说读取除的数据其实是错误的。 - 非重复读（Nonrepeatable Read）
一个事务对同一行数据重复读取两次，但是却得到了不同的结果。同一查询在同一事务中多次进行，由于其他提交事务所做的修改或删除，每次返回不同的结果集，此时发生非重复读。 - 幻象读（Phantom Read，幻读）
事务在操作过程中进行两次查询，第二次查询的结果包含了第一次查询中未出现的数据（这里并不要求两次查询的SQL语句相同）。这是因为在两次查询过程中有另外一个事务插入数据造成的。
当对某行执行插入或删除操作，而该行属于某个事务正在读取的行的范围时，会产生幻读的问题。 - 丢失修改（Lost Update）
第一类：当两个事务更新相同的数据源，如果第一个事务被提交，第二个被撤销，那么连同第一个事务做的更新也被撤销。
第二类：有两个并发事务同时读取同一行数据，然后其中一个对它进行修改提交，而另一个也进行了修改提交。这就会造成第一次写操作失败。
为了兼顾并发效率和异常控制，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，（Oracle 和 SQL Server 对标准隔离级别有不同的实现）
- 未提交读（Read Uncommitted）
直译就是“读为提交”，意思是即使一个更新语句没有提交，但是别的事务可以读到这个改变。允许脏读。 - 已提交读（Read Committed）
直译就是“读提交”，意思是语句提交以后，即执行了 Commit 以后别的事务就能读到这个改变，只能读取到已经提交的数据。 Oracle等多数数据库默认都是该级别。
不允许脏读，但会出现非重复读。 - 可重复度（Repeatable Read）
是说在同一个事务里面先后执行同一个查询语句的时候，得到的结果是一样的。
不允许脏读，不允许非重复度，但是会出现幻读。 - 串行读（Serializable）
序列化，是说这个事务执行的时候不允许别的事务并发执行。完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。
不允许不一致现象的出现。
事务隔离的实现——锁
- 共享锁（S锁）
用于只读操作（SELECT），锁定共享的资源。共享锁不会阻止其他用户读，但是阻止其他的用户写和修改。 - 更新锁（U锁）
用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。 - 独占所（X锁，也叫排他锁）
一次只能有一个独占锁用在一个资源上，并且阻止其他所有的锁包括共享锁。写是独占锁，可以有效的防止“脏读”。
Read Uncommitted 如果一个事务已经开始写数据，则另外一个数据则不允许同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。该隔离级别可以通过“排他写锁”实现。
Read Committed 读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。可以通过“瞬间共享读锁”和“排他写锁”实现。
Repeatable Read 读取数据的事务将会禁止写事务（但允许读事务），写事务则禁止任何其他事务。可以通过“共享读锁”和“排他写锁”实现。
Serializable 读加共享锁，写加排他锁，读写互斥。
乐观锁 悲观锁
基本概念
乐观锁和悲观锁是两种思想，用于解决并发场景下的数据竞争问题。
- 乐观锁：在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
- 悲观锁：在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。
实现方式
明确：乐观锁和悲观锁是两种思想，它们的使用是非常广泛的，不局限于某种编程语言或数据库。
悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代码块加锁，也可以是对数据加锁（如MySQL中的排他锁）。
乐观锁的实现方式主要有两种：CAS机制和版本号机制。
CAS（Compare And Swap）
CAS操作包括了3个操作：
- 需要读写的内存位置（V）
- 进行比较的预期值（A）
- 拟写入的新值（B）
CAS操作逻辑如下：如果内存位置V的值等于预期的A值，则将该位置更新为新值B，否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的：如果操作不成功，会一直重试，直到操作成功为止。
这里引出一个新问题，既然CAS包含了Compare和Swap两个操作，它又如何保证原子性呢？答案是：CAS是由CPU支持的原子操作，其原子性是在硬件层面进行保证的。
版本号机制
除了CAS，版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version，表示该数据的版本号，每当数据被修改，版本号加1.当某个线程查询数据时，将该数据的版本号一起查出来；当该新城更新数据时，判断当前版本号与之前的版本号是否一直，如果一直才进行操作。
需要主义的是，这里使用了版本号作为判断数据变化的标记，实际上可以根据实际情况选用其他能够编辑数据版本的字段，如时间戳等。
优缺点和适用场景
乐观锁和悲观锁并没有优劣之分，他们有格子适合的场景。
- 功能限制
与悲观锁相比，乐观锁适用的场景受到了更多的限制，无路是CAS还是版本号机制。
例如，CAS只能保证单个变量操作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS是无能为力的，而synchronized则可以通过对整个代码块加锁来处理。再比如版本号机制，如果query的时候是针对表1，而update的时候是针对表2，也很难通过简单的版本号来实现乐观锁。 - 竞争激烈程度
如果悲观锁和乐观锁都可以使用，那么选择就要考虑竞争的激烈程度：
- 当竞争不激烈（出现并发冲突的概率小）时，乐观锁更有优势，因为悲观锁会锁住代码块或数据，其他线程无法同时访问，影响并发，而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。
- 当竞争激烈（出现并发冲突的概率大）时，悲观锁更有优势，因为乐观锁在执行更新时频繁失败，需要不断重试，浪费CPU资源。
面试官追问：乐观锁加锁吗？
- 乐观锁本身是不加锁的，只是在更新时判断一下数据是否被其他线程更新了。
- 有时乐观锁可能与加锁操作合作，例如，MySQL在执行update时会加排他锁，但这只是乐观锁与加锁操作合作的例子，不能改变“乐观锁本身不加锁”这一事实。
面试官追问：CAS有哪些缺点？
CAS这种实现方式有什么缺点？
- ABA问题：
假设有两个线程——线程1和线程2，两个线程按照顺序进行一下操作：
（1） 线程1读取内存中数据为A
（2） 线程2将该数据修改为B
（3） 线程2将该数据修改为A
（4） 线程1对数据进行CAS操作
在第（4）步中，由于内存中数据仍然为A，因此CAS操作成功，但实际上该数据已经被线程2修改过了。这就是ABA问题。
ABA似乎没有什么危害。但在某些场景下，ABA却会带来隐患，例如栈顶问题：一个栈的栈顶经过两次（或多次）变化又恢复了原值，但是栈可能已发生了变化。
对于ABA问题，比较有效的方案是引入版本号，内存中的值发生一次变化，版本号都+1；在进行CAS操作时，不仅比较内存中的值，也会比较版本号，只有当二者都没有变化时，CAS才能执行成功。 - 高竞争下的开销问题
在并发冲突概率大的高竞争环境下，如果CAS一直失败，会一直重试，CPU开销较大。针对这个问题的一个思路是引入退出机制，如重试次数超过一定阀值后失败退出。当然，更重要的是避免在高竞争环境下使用乐观锁。 - 功能限制
CAS的功能比较受限，例如CAS只能保证单个变量（或者说单个内存值）操作的原子性，这意味着：
（1） 原子性不一定能保证线程安全
（2） 当涉及到多个变量（内存值）时，CAS也无能为力
除此之外，CAS的实现需要硬件层面处理器的支持，灵活性受到限制。
