数据库事务的四种特性
1：原子性：
事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚;成功必须要完全应用到数据库，失败则不能对数据库产生影响；
2：一致性：
事务执行前和执行后必须处于一致性状态，
例：用户A和用户B的前加起来一共是5000; 无论AB用户之间是如何相互转换的，事务结束后两个用户的钱加起来还是5000,这就是事务的一致性。
3：隔离性：
当多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离；
4：持久性：
一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失事物的操作。
CAP --->CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）(manggoDB/redis)nosql
Consistency (一致性)：
“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
Availability (可用性):
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
Partition Tolerance (分区容错性):
即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。
分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。
一个分布式系统是不可能同时很好的满足三个特性
CA-单点集群 满足一致性可用性的系统 可扩展性不强
CP-满足一致性 分区容错 通常性能不高
AP-满足可用性 分区容错 对一致性要求低
zookeeper保证的是cp
eureka保证的是ap
脏读&不可重读&幻读
隔离性：当多个线程都开启事务来操作数据库中的数据时，数据库系统要进行隔离操作，以保证各个线程获取数据的准确性。 不考虑事务的隔离性，会产生的几种问题：
01：脏读
是指一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据，然后使用了这个数据；
例：用户A向用户B转账100元，A通知B查看账户，B发现前确实已到账，而之后无论第二条SQL是否执行，只要该事务部提交，则所有操作都将回滚，当B再次查看账户时就会发现前其实并没有到账。
02：不可重复读
不可重复读是指在一个事务内，多次读取同一个数据，在这个事务还没有结束 ，另一个事务也访问该同一数据，但是由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读取的数据可能不一样，因此称为不可重复读；即同一个事务中原始数据读取不可重复。 注：不可重复读和脏读的区别，脏读是某一个事务读取另一个事务未提交的脏数据; 不可重复读则是读取前一事务提
03：幻读：
当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行修改，这种数据涉及到表中的全部数据行，同时，第二个事务也对这个表数据进行修改，这个修改是对表中新增/删除一条数据，那么操作第一个事务的用户发现表中的数据还没有修改的数据行，就好像发生了幻觉一样，这就是发生了幻读。
注:幻读和不可重复读都读取另一条已经提交的事务，所不同的是不可重复读查询的都是同一数据项，而幻读针对的是一批数据整体。
数据库中提供的四种隔离级别
数据库提供的四种隔离级别：
01：Read uncommitted(读未提交)：最低级别，任何情况都会发生。
02：Read Committed(读已提交)：可避免脏读的发生。
03：Repeatable read(可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
04：Serializable(串行化)：避免脏读、不可重复读，幻读的发生。
注： 四种隔离级别最高：Seralizable级别，最低的是Read uncommitted级别; 级别越高，执行效率就越低; 隔离级别的设置只对当前链接有效，对JDBC操作数据库来说，一个Connection对象相当于一个链接，只对该Connection对象设置的隔离级别只对该connection对象有效，与其它链接connection对象无关。
01：Mysql的默认隔离级别是：可重复读：Repeatable read;
02：oracle数据库中，只支持seralizable(串行化)级别和Read committed();默认的是Read committed级别；
下面就四种隔离级别进行场景设计：
01: Read uncommitted 读未提交; 公司发工资了，领导把5000元打到singo的账号上，但是该事务并未提交，而singo正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给singo的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后singo实际的工资只有2000元，singo空欢喜一场。
02:Read committed 读已提交; singo拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆也正好在网上转账，把singo工资卡的2000元转到另一账户，并在singo之前提交了事务，当singo扣款时，系统检查到singo的工资卡已经没有钱，扣款失败，singo十分纳闷，明明卡里有钱，为何......
03:Repeatable read 重复读 当singo拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息（即事务开始），singo的老婆就不可能对该记录进行修改，也就是singo的老婆不能在此时转账。
04：重复读可能出现幻读： singo的老婆工作在银行部门，她时常通过银行内部系统查看singo的信用卡消费记录。有一天，她正在查询到singo当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而singo此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction ... ），并提交了事务，随后singo的老婆将singo当月信用卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，singo的老婆很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。