看你是什么事务,jdbc事务,还是分布式事务,还是容器事务
①.,编程式事务管理（jdbc的事务是绑定在connection上的）
Connection conn = null;
try
{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn.setAutoCommit(false); //取消自动提交
PreparedStatement ps = conn.prepareCall("update something");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
conn.commit(); //手动提交
}
catch (Exception e)
conn.rollback();
e.printStackTrace();
finally
conn.close();
先在工程的application.xml配置文件中添加如下代码,开启事务
!-- 声明式事务控制配置 --
tx:annotation-driven transaction-manager="txManager"/
bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"
property name="datasource" ref="bassDataSource"/property
/bean
然后在你需要开启事务的接口前面添加注解
@Transactional(rollbackFor = IOException.class)
public void add(String name) throws IOException
System.out.println("可以再类里和方法里面添加事务注解0~0");
throw new IOException();
直接调用接口方法就好
①可以直接使用spring◆atomikos框架进行管理
参考：
就不贴测试代码了,自己看着配置吧
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import javax.naming.InitialContext;
import javax.sql.DataSource;
import javax.transaction.SystemException;
import javax.transaction.UserTransaction;
//分布式事务处理
public class transferAccount
@SuppressWarnings("null")
public void testTransferAccount()
UserTransaction userts = null;
Connection connA = null;
PreparedStatement psA = null;
InitialContext context = null;
Connection connB = null;
PreparedStatement psB = null;
//获得事务管理对象
userts = (UserTransaction) context.lookup("java:comp/UserTransaction");
//获取两个数据库
connA = getDataSourceA().getConnection();
connB = getDataSourceB().getConnection();
//开启事务
userts.begin();
//sql语句
psA = connA.prepareStatement("我加1");
psB = connB.prepareStatement("我减1");
//执行sql
psA.executeUpdate();
psB.executeUpdate();
//事务提交
userts.commit();
} catch (Exception e)
userts.rollback();
} catch (IllegalStateException | SecurityException
| SystemException e1)
e1.printStackTrace();
psA.close();
psB.close();
connA.close();
connB.close();
} catch (SQLException e)
public DataSource getDataSourceA()
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setDatabaseName("mysql");
dataSource.setServerName("server");
dataSource.setUser("test");
dataSource.setPassword("test");
return dataSource;
public DataSource getDataSourceB()
dataSource.setUser("test1");
dataSource.setPassword("test1");
当多个用户访问同一份数据时,一个用户在更改数据的过程中,可能有其他用户同时发起更改请求,为保证数据库记录的更新从一个一致性状态变为另外一个一致性状态,使用事务处理是非常必要的,事务具有以下四个特性：
MySQL 提供了多种事务型存储引擎,如 InnoDB 和 BDB 等,而 MyISAM 不支持事务.为了支持事务,InnoDB 存储引擎引入了与事务处理相关的 REDO 日志和 UNDO 日志,同时事务依赖于 MySQL 提供的锁机制
与 REDO 日志相反,UNDO 日志主要用于事务异常时的数据回滚,具体内容就是记录数据被修改前的信息到 UNDO 缓冲区,然后在合适的时间将内容刷新到磁盘
假如由于系统错误或者 rollback 操作而导致事务回滚,可以根据 undo 日志回滚到没修改前的状态,保证未提交事务的原子性
与 REDO 日志不同的是,磁盘上不存在单独的 UNDO 日志文件,所有的 UNDO 日志均存在表空间对应的 .ibd 数据文件中,即使 MySQL 服务启动了独立表空间
在 MySQL 中,可以使用 BEGIN 开始事务,使用 COMMIT 结束事务,中间可以使用 ROLLBACK 回滚事务.MySQL 通过 SET AUTOCOMMIT、START TRANSACTION、COMMIT 和 ROLLBACK 等语句支持本地事务
MySQL 定义了四种隔离级别,指定事务中哪些数据改变其他事务可见、哪些数据该表其他事务不可见.低级别的隔离级别可以支持更高的并发处理,同时占用的系统资源更少
InnoDB 系统级事务隔离级别可以使用以下语句设置：
查看系统级事务隔离级别：
InnoDB 会话级事务隔离级别可以使用以下语句设置：
查看会话级事务隔离级别：
在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果.读取未提交的数据称为脏读（Dirty Read）,即是：首先开启 A 和 B 两个事务,在 B 事务更新但未提交之前,A 事务读取到了更新后的数据,但由于 B 事务回滚,导致 A 事务出现了脏读现象
所有事务只能看见已经提交事务所做的改变,此级别可以解决脏读,但也会导致不可重复读（Nonrepeatable Read）：首先开启 A 和 B 两个事务,A事务读取了 B 事务的数据,在 B 事务更新并提交后,A 事务又读取到了更新后的数据,此时就出现了同一 A 事务中的查询出现了不同的查询结果
MySQL 默认的事务隔离级别,能确保同一事务的多个实例在并发读取数据时看到同样的数据行,理论上会导致一个问题,幻读（Phontom Read）.例如,第一个事务对一个表中的数据做了修改,这种修改会涉及表中的全部数据行,同时第二个事务也修改这个表中的数据,这次的修改是向表中插入一行新数据,此时就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行
InnoDB 通过多版本并发控制机制（MVCC）解决了该问题：InnoDB 通过为每个数据行增加两个隐含值的方式来实现,这两个隐含值记录了行的创建时间、过期时间以及每一行存储时间发生时的系统版本号,每个查询根据事务的版本号来查询结果
通过强制事务排序,使其不可能相互冲突,从而解决幻读问题.简而言之,就是在每个读的数据行上加上共享锁实现,这个级别会导致大量的超时现象和锁竞争,一般不推荐使用
共享锁的粒度是行或者元组（多个行）,一个事务获取了共享锁以后,可以对锁定范围内的数据执行读操作
排他锁的粒度与共享锁相同,一个事务获取排他锁以后,可以对锁定范围内的数据执行写操作
有两个事务 A 和 B,如果事务 A 获取了一个元组的共享锁,事务 B 还可以立即获取这个元组的共享锁,但不能获取这个元组的排他锁,必须等到事务 A 释放共享锁之后.如果事务 A 获取了一个元组的排他锁,事务 B 不能立即获取这个元组的共享锁,也不能立即获取这个元组的排他锁,必须等到 A 释放排他锁之后
意向锁是一种表锁,锁定的粒度是整张表,分为意向共享锁和意向排他锁.意向共享锁表示一个事务有意对数据上共享锁或者排他锁.有意表示事务想执行操作但还没真正执行
锁的粒度主要分为表锁和行锁
表锁的开销最小,同时允许的并发量也是最小.MyISAM 存储引擎使用该锁机制.当要写入数据时,整个表记录被锁,此时其他读/写动作一律等待.一些特定的动作,如 ALTER TABLE 执行时使用的也是表锁
行锁可以支持最大的并发,InnoDB 存储引擎使用该锁机制.如果要支持并发读/写,建议采用 InnoDB 存储引擎
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