1、前言    在现代分布式系统中，确保数据处理的准确性和一致性是至关重要的。Apache Kafka，作为一个广泛使用的流处理平台，提供了强大的消息队列和流处理功能。随着业务需求的增长，Kafka 的事务消息功能应运而生，它允许应用程序以一种原子的方式处理消息，即要么所有消息都被正确处理，要么都不处理。本文将深入剖析 Kafka 的 Exactly-Once 语义实现原理，包括幂等性与事务消息的

我们回到一个经常会讨论的问题：MySQL事务隔离级别究竟应该怎么选择？ 先说一下我自己的见解： 建议在RC和RR两个隔离级别中选一种，如果能接受幻读，需要并发高点，就可以配置成RC： 如果不能接受幻读的情况，就设置成RR隔离级别。 我们就来详细介绍一下MySQL的4种事务隔离级别。 1 通过基本定义认识事务隔离级别 四种隔离级别的基本定义（如果觉得文字不太好理解，可以结合文章后面的实验部分）： 事

✍ 专栏小结 1 月 3 日，我在社区发布事务模块的第一篇文章；4 月 17 日，发布了最后一篇文章。历时 3 个半月，用 14 篇文章对事务模块做了比较全面的介绍。 本文我们对事务模块已经发布的 14 篇文章做个简单回顾。 01 期《事务池和管理器的初始化》 👆 事务池和管理器是事务模块的基石，把它们的初始化过程作为专栏的第一篇文章，再合适不过了。 02 期《BEGIN 语句会马上启动事务吗？》

在开发中，有时候我们需要对 Spring 事务的生命周期进行监控，比如在事务提交、回滚或挂起时触发特定的逻辑处理。那么如何实现这种定制化操作呢？ Spring 作为一个高度灵活和可扩展的框架，早就提供了一个强大的扩展点，即事务同步器 TransactionSynchronization 。通过 TransactionSynchronization ，我们可以轻松地控制事务生命周期中的关键阶段，实现

在 navicat 中恢复已修改的数据有以下选项：撤销未提交的事务。重置已提交的事务（注意影响）。从备份恢复数据。使用 navicat 日志文件。 如何恢复 Navicat 中已修改的数据 Navicat 是一款强大的数据库管理软件，可在进行数据修改时提供多种恢复选项。以下是逐步指南，指导你如何恢复 Navicat 中已修改的数据： 1. 查找修改记录 导航到受影响的表或视图。 右键单击“数据”选

在InnoDB中，采用MVCC解决了脏读和不可重复读的问题，而结合MVCC和间隙锁则解决了幻读。 脏读的解决 脏读是指一个事务可以读取另一个事务未提交的数据，造成数据不一致。在读已提交（Read Committed）隔离级别下，事务只能读取到其他事务已经提交的数据版本。因此，如果一个事务在读取数据时，另一个事务已经修改了这些数据但尚未提交，那么读取事务将不会看到这些未提交的更改。 在执行读操作时，

简而言之 脏读：指读取了其他事务尚未提交的数据，可能导致不一致性。 不可重复读：在对数据进行读取的过程中，有其他事务对数据进行了修改（UPDATE、DELETE），导致第二次读取的结果与第一次不一致。 幻读：指一个事务在进行范围查询时，另一个事务在该范围内进行新增操作（INSERT），导致范围查询的结果数目不一致。 什么是脏读 脏读又称为无效数据读取，指在数据库访问中，事务T1修改了某个数值，随后

简而言之 脏读：指读取了其他事务尚未提交的数据，可能导致不一致性。 不可重复读：在对数据进行读取的过程中，有其他事务对数据进行了修改（UPDATE、DELETE），导致第二次读取的结果与第一次不一致。 幻读：指一个事务在进行范围查询时，另一个事务在该范围内进行新增操作（INSERT），导致范围查询的结果数目不一致。 什么是脏读 脏读又称为无效数据读取，指在数据库访问中，事务T1修改了某个数值，随后

在多用户环境中，hibernate 提供乐观锁和悲观锁来确保数据完整性。乐观锁假设在事务修改数据时，其他事务不会冲突，通过版本字段检查实现，具有高性能和可伸缩性，但可能导致数据丢失。悲观锁假设事务间会冲突，通过数据库锁实现，可以防止并发修改，但性能和可伸缩性较低。具体选择取决于并发修改频率和数据完整性的重要性。 Hibernate中的乐观锁和悲观锁 在多用户环境中，数据的完整性至关重要。Hiber

背景描述 现在有两个事务，事务A和事务B，他们都需要修改同一行数据，这行数据原始值为100，事务A的操作是数据增加100，事务B的操作也是增加100，预期的最终结果是300，现在如何保证最终的数据是300的？什么时候会出现200的情况？ 执行结果 最终数据是300的情况（可重复读） : 在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，这种情况较为容易实现。此隔离级别是MySQL默认级别，它

spring 中的事务管理机制提供了一种抽象方法，保证了数据操作的完整性、一致性和隔离性，它利用代理机制拦截方法调用并根据事务定义执行相应操作。关键注解包括：@transaction: 标记方法或类为事务性；@propagation: 指定事务传播行为，如 required（存在父事务则加入，否则创建新事务）；@isolation: 指定隔离级别，如 read_committed（读取已提交的数据

什么是数据库事务 数据库事务是对各种数据项进行访问和潜在操作的数据库操作序列，必须要么全部执行，要么全部不执行，在逻辑上构成一个不可分割的工作单元。事务包括从事务开始到事务结束期间执行的所有数据库操作。 并非所有对数据库的操作序列都是数据库事务。事务应该具备四个核心属性，即ACID特性： 原子性（Atomicity）：事务作为一个原子单元执行，包含的数据库操作要么全部执行成功，要么全部回滚，保证数

否，jdbc本身不支持分布式事务，但jdbc驱动程序可以支持，前提是它们由数据库提供程序实现。可以使用jta和xa协议实现分布式事务，这使java开发人员能够在分布式系统中管理复杂事务并保持数据一致性。 Java 数据库连接中的分布式事务 分布式事务是在分布式系统中的一组事务，它们跨越多个参与者（例如数据库）。与本地事务不同，分布式事务需要协调多个参与者以确保一致性。 Java 数据库连接是否支持

事务确保数据库数据完整性，包括原子性、一致性、隔离性和持久性。jdbc 使用 connection 接口提供事务控制（setautocommit、commit、rollback）。并发控制机制协调并发操作，使用锁或乐观/悲观并发控制来实现事务隔离性，以防止数据不一致。 Java 数据库连接：事务和并发处理 事务是数据库中的一系列操作，要么全部成功要么全部失败。事务确保了数据库数据的完整性，并防止并

前言 之前在如何实现百万级数据从Excel导入中有提到一句不建议利用大事务进行一个错误处理。为什么不建议呢。本次来简单说一下。 实现百万级数据从Excel导入的文章： 实现百万级数据从Excel导入到数据库的方式 所谓大事务，通常指包含大量要执行的SQL语句和较长执行时间的事务。 这样的大事务往往会带来诸多问题。如下： 占用数据库连接：这一点很好理解。随着SQL语句的增多，执行时间也会相应延长。大

Solon 在编码上，是强调注解与手写并重的一个风格。它有个 @Tran 注解，用于事务管理（可以参考：《事务的全局控制及应用》）。这里，主要是讲讲它的手动处理工具类 TranUtils。 1、看看它的接口： public final class TranUtils { //执行事务 public static void execute(Tran tran, RunnableEx runnable

深入探讨了数据库事务的原子性、隔离性和持久性，以及MySQL如何通过其机制来确保这些特性得到满足。对于理解数据库事务处理和MySQL的内部工作机制非常有帮助。 如果无法保证原子性会怎么样？ 原子性是指事务包含的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成。如果不能保证原子性，可能会出现以下问题： 数据不一致：事务中的部分操作可能对数据做出了更改，而其他操作由于某种原因（如系统故障、操作错误等）未能完成，

前言 之前在如何实现百万级数据从Excel导入中有提到一句不建议利用大事务进行一个错误处理。为什么不建议呢。本次来简单说一下。 所谓大事务，通常指包含大量要执行的SQL语句和较长执行时间的事务。 这样的大事务往往会带来诸多问题。如下： 占用数据库连接：这一点很好理解。随着SQL语句的增多，执行时间也会相应延长。大型事务会持续占用数据库连接，由于数据库连接资源有限，长时间占用可能导致其他事务无法获取

openGauss学习笔记-174 openGauss 数据库运维-备份与恢复-导入数据-管理并发写入操作174.1 事务隔离说明174.2 写入和读写操作174.3 并发写入事务的潜在死锁情况 openGauss学习笔记-174 openGauss 数据库运维-备份与恢复-导入数据-管理并发写入操作 174.1 事务隔离说明 openGauss基于MVCC（多版本并发控制）并结合两阶段锁的方式进

1.什么是事务 但是在这之前要先知道什么是事务。 什么是事务? 举个生活中的例子：你去小卖铺买东西，“一手交钱，一手交货”就是一个事务的例子，交钱和交货必须全部成功，事务才算成功，任一个活动失败，事务将撤销所有已成功的活动。 明白上述例子，再来看事务的定义： 事务可以看做是一次大的活动，它由不同的小活动组成，这些活动要么全部成功，要么全部失败 2.本地事务 在计算机系统中，更多的是通过关系型数据库