事务
本地事务
对同一数据源操作，进行一组相关的sql操作（至少两个增删改），要么全部成功，要么全部失败。
事务四个特性（ACID）
原子性，一致性，隔离性，持久性
事务的隔离级别
根据两个事务之间的干扰性强弱，划分为几个级别
读未提交、读已提交、可重复读、串行化
脏读：事务a读取到了事务b未提交的数据，有可能这些数据就是事务b的中间数据
不可重复读：可重复读
幻读：一个事务在查询，另一个事务在做插入或者删除，此时就会出现幻读。
事务隔离级别越高，性能越低。
本地事务实现
spring方式：aop实现，xml注解形式（@Traansactional）
1.配置数据源
2.配置事务管理器，跟数据源匹配
3.切面和切入点（决定给哪些业务）
4.配置事务通知
5.将切入点和事务通知联系起来
分布式事务
事务的参与者服务器数据源事务管理器,分布在不同的节点上.原子性操作，要么全部成功,要么全部失败.
刚性事务：ACID
柔性事务：CAPBASE
CAP理论
定义:数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。
CA - 单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大。
CP - 满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。
AP - 满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些。
BASE理论
BASE其实是下面三个术语的缩写：
- 基本可用（Basically Available）
- 软状态（Soft state）
- 最终一致（Eventually consistent）
核心思想：分布式事务，只需要达到最终一致性即可。
柔性事务
概念：符合BASE理论的分布式解决方案，就叫做柔性事务。
典型的柔性事务方案：
- TCC(两阶段型、补偿型)
- 可靠消息最终一致性（异步确保型）消息队列保证事务一致性
- 非事务型消息中间件（activemq，rabbitmq，kafka）
- 事务性消息rocketmq
- 最大努力通知（非可靠消息、定期校对）
DTP
分布式事务处理模型（DTP）
模型元素5个:
- 应用程序 Application Program 简称AP
- 资源管理器 Resource Manager 简称RM，例如数据库、文件系统等
- 事务管理器 Transaction Manager 简称TM，负责分配事务唯一标识，监控事务的执行进度，并负责事务的提交、回滚等。
- 通信资源管理器 Communication Resource Manager 简称CRM：控制一个TM域内或者跨TM域的分布式应用之间的通信。
- 通信协议 Communication Protocol 简称CP
XA规范
XA规范最主要的作用是：定义了RM-TM的交互接口。
XA规范与二阶段协议
二阶段协议并非在XA规范中提出来的，但是XA规范定义了两阶段提交协议中需要使用到的接口。
XA和二阶段是相互参考的。
JTA、XA、atomikos之间的关系
可以认为JTA是XA规范的java版本。在jta中，事务管理抽象为javax.transaction.TransactionManager接口，并通过底层事务服务（JTS）实现。
JTA仅仅定义了接口
实现：
- J2EE容器提供的JTA实现（JBOSS）
- 独立的JTA实现：例如JOTM、Atomikos,可用于Tomcat、jetty以及普通的java应用。
- Atomikos JTA实现，用于tomcat容器