1.事务的ACID特性
在数据库中，“事务”是由多个操作构成的序列。广义上的事务一致性具化到了原子性、一致性、隔离性和持久性这4个方面。
原子性（Atomicity）：指事务是一个不可分割的操作单元，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。如果事务中的任何一个操作失败，整个事务将回滚到最初的状态。一致性（Consistency）：指事务将数据库从一个一致状态转变为另一个一致状态。在事务开始和结束时，数据库必须满足预定义的一致性规则，以保持数据的有效性和完整性。隔离性（Isolation）：指每个事务的执行应该与其他事务的执行相互隔离，以防止彼此干扰。隔离级别定义了事务之间的隔离程度，包括已提交读、可重复读、快照隔离和可串行化。持久性（Durability）：指一旦事务提交，其结果就应该永久保存在数据库中，即使系统发生故障也不会丢失。数据库通过将事务日志持久化到磁盘来实现持久性。
1.1 原子性和一致性的差异
原子性关注事务内部状态，要不全部成功，要不全部失败
一致性关注数据可见性，中间状态的数据对外不可见，只有最初状态和最终状态的数据对外可见
1.2 持久性核心思想即应对系统故障
目的都是保证在本地节点之外，至少有一份完整的日志可用于数据恢复。
存储硬件无损、可恢复故障： 主要依托于预写日志（Write Ahead Log, WAL）保证第一时间存储数据。WAL采用顺序写入的方式，可以保证数据库的低延时响应。
存储硬件损坏、不可恢复的故障： 需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。
- 单体数据库自带的同步或半同步的方式，其中半同步方式具有一定的容错能力
- 日志存储到共享存储系统上，后者会通过冗余存储保证日志的安全性
- 基于Paxos/Raft的共识算法同步日志数据，在分布式数据库中被广泛使用
1.3 隔离性分为多个隔离级别
较低的隔离级别就是在正确性上做妥协，将一些异常现象交给应用系统的开发人员去解决，从而获得更好的性能。
最早、最正式的对隔离级别的定义，是ANSI SQL-92（简称SQL-92），它定义的隔离级别和异常现象如下所示：
1.4 更严谨的隔离级别
参考论文“A Critique of ANSI SQL Isolation Levels”（简称Critique）
定义了六种隔离级别和八种异常现象
- SQL-92中可重复读与可串行化两个隔离级别的主要差别是对幻读的处理，是不是解决了幻读就是可串行化
- Critique的发表，快照隔离能解决幻读的问题，但却无法处理写倾斜（Write Skew）问题，也不符合可串行化要求
对比总结到今天，使用最广泛的隔离级别为四种：已提交读、可重复读、快照隔离、可串行化
1.5 异常现象不可重复读和幻读的差异
在语义上接近：都是在一个事务内用相同的条件查询两次，但两次的结果不一样
不可重复读：第二次的结果集相对第一次，有些记录被修改（Update）或删除（Delete）了
幻读： 第二次结果集里出现了第一次结果集没有的记录(Insert)，幻读是在第一次结果集的记录“间隙”中增加了新的记录
1.6 快照隔离 && 可重复读
两者在强度上并列，已提交读弱于这两者，大多数数据库支持的隔离级别就在这三者之中
快照隔离的实现基础则是多版本并发控制（MVCC），用于更高效地实现乐观或悲观并发控制。
快照隔离存在写倾斜的问题：
- 两个事务T1、T2同时针对10个变量赋值
T1将10个变量赋值A，T2将10个变量赋值B，在多事务并行下得到结果将是5个A和B
根据可串行化的定义，“多事务并行执行所得到的结果，与串行执行（一个接一个）完全相同”。
实现可串行化：先执行T1再执行T2，10个变量都会变成A；调换T1与T2的顺序，则10个变量都是B。
1.7 数据一致性和事务一致性
- 数据一致性关注的是单对象、单操作在多副本上的一致性
- 事务一致性则是关注多对象、多操作在单副本上的一致性
分布式数据库的一致性是数据一致性与事务一致性的融合。
分布式数据“强一致性”的含义，意味着要实现严格串行化，同时也带来性能上的损失。
降低隔离级别则是在正确性上做妥协，将异常给应用开发处理，从而获得更好的性能。