JDBC事务
Redis 事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下三个重要的保证：批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余的命令依然被执行。在事务执行过程，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
事务（Transaction）是一个对数据库执行工作单元。事务（Transaction）是以逻辑顺序完成的工作单位或序列，可以是由用户手动操作完成，也可以是由某种数据库程序自动完成。事务（Transaction）是指一个或多个更改数据库的扩展。例如，如果您正在创建一个记录或者更新一个记录或者从表中删除一个记录，那么您正在该表上执行事务。
更强的隔离级别能在低级别的隔离级别基础上，提供更强的隔离保证。而不是说这种隔离级别提供这种能力，那种隔离级别提供与之相对的能力。
Flink 和 ClickHouse 分别是实时流式计算和 OLAP 领域的翘楚，很多互联网、广告、游戏等客户都将两者联合使用于构建用户画像、实时 BI 报表、应用监控指标查询、监控等业务，形成了实时数仓解决方案（如图-1）。这些业务对数据的准确性要求都十分严格，所以实时数仓整个链路需要保证端到端的 Exactly-Once。
如果你的 JDBC 连接是处于自动提交模式下，该模式为默认模式，那么每句 SQL 语句都是在其完成时提交到数据库。对简单的应用程序来说这种模式相当好，但有三个原因你可能想关闭自动提交模式，并管理你自己的事务-为了提高性能为了保持业务流程的完整性使用分布式事务你可以通过事务在任意时间来控制以及更改应用到数据库。
事务我们都不陌生，我们常说的事务一般都是指单机事务，即本地事务。那分布式事务是什么？分布式事务就是由多个本地事务组合而成的事务，一般在分布式场景下才会出现。
分布式事务中涉及的参与者分布在异步网络中，参与者通过网络通信来达到分布式一致性，网络通信不可避免出现失败、超时的情况，因此分布式事务的实现比本地事务面临更多的困难。本文归纳总结五种分布式事务解决方案，并剖析其特点。较长，同学们可收藏后再看。
MySQL 事务隔离级别、事务特性和 InnoDB 锁。数据库事务（简称:事务）是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操作序列构成。事务的使用是数据库管理系统区别文件系统的重要特征之一。
谈到事务隔离级别，开发同学都能说个八九不离十。脏读、不可重复读、RC、RR...这些常见术语也大概知道是什么意思。但是做技术，严谨和细致很重要。如果对事务隔离级别的认识，仅仅停留在大概知道的程度，数据库内核研发者可能开发出令用户费解的隔离级别表现，业务研发者可能从数据库中查出与预期不符的结果。
MongoDB基于wiredTiger提供的泛化SI的功能，重构了readHistory(readMajority)的能力，基于wiredTiger提供的AllCommittedTimestamp API,重构了前缀一致的主从复制(Prefix-Consistent-Replication)。
事务是在数据库上按照一定的逻辑顺序执行的任务序列，既可以由用户手动执行，也可以由某种数据库程序自动执行。事务实际上就是对数据库的一个或者多个更改。当你在某张表上创建更新或者删除记录的时，你就已经在使用事务了。控制事务以保证数据完整性，并对数据库错误做出处理，对数据库来说非常重要。
在日常工作中，如果对Spring的事务管理功能使用不当，则会造成Spring事务不生效的问题。而针对Spring事务不生效的问题，也是在跳槽面试中被问的比较频繁的一个问题。
事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所做的所有更改都会被撤消。例如，将资金从支票帐户转到储蓄帐户中是一项事务，按步骤如下进行：检查支票帐户是否有足够的资金来支付此转帐操作。如果支票帐户中有足够的资金，则将该笔资金记入此帐户的借方。将这些资金记入储蓄帐户的贷方。将此次转帐记录到支票帐户日志中。
spring事务传播特性的定义以及案例分析，原子性(Atomicity)：事务是一系列原子操作，要么全部成功，要么全部失败。一致性(Consistency):一旦完成(不管是成功还是失败)，确保它所在的一系列业务状态保持一致，状态都是成功，或者都是失败，不能一部分成功一部分失败。
MySQL 提供了多种存储引擎来支持事务。支持事务的存储引擎有 InnoDB 和 BDB，其中，InnoDB 存储引擎事务主要通过 UNDO 日志和 REDO 日志实现，MyISAM 存储引擎不支持事务。
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