一、前言
说起数据库，可以不知道SQL，但一定不能不知道ACID。
数据库事务ACID四大原则：
- A 代表Atomicity，即原子性；
- C 表示Consistency，即一致性；
- I 表示Isolation，即隔离性；
- D 表示Durability，即持久性。
二、原子性
原子性简单，也最常用。即在事务中所有操作都被视为一个不可分割的整体，要么全成功，要么全失败。
原子性经典的例子是A给B转账，不能A扣了钱，但B却没收到（因为网络等原因）。
事务的一种实现方法是在执行的时候，先不将最终的结果更新到数据库，而是先写在事务日志上，等整个事务执行成功后，再将事务日志上的内容同步到数据库中。如果失败了，事务日志删除，完成回滚。
三、持久性
持久性是指，在事务完成了之后，这个事务对数据库所做的修改就被持久地保存进了数据库中，不会再被回滚操作影响。即使出现机房断电等意外情况，数据库中的数据也不会丢失。
那么，怎样做到数据库中的数据不丢呢？假设数据库中的数据丢了，那么只要根据事务日志重新执行一遍对应的操作，就可以恢复数据库当中的数据，维持数据库的持久性。实际上，现在的数据库默认会将所有的操作都当做事务来执行，因此基本不用担心数据丢失的情况。
四、隔离性
在多个事务一起执行的时候，如果隔离性做的不好，那么可能会导致很多问题。
以下四种问题最常见：
4.1、脏读
脏读指一个事务读到了另一个事务的中间结果，还用转账举例：
当A给B转账的事务没有执行完，另一个事务就读取了它的中间结果，就有可能造成脏读。因为万一之前的事务回滚，那么新读取到的结果就是错的，和A账号回滚之后的余额就不一致了。
4.2、不可重复读
不可重复读的意思是说，在一个事务中，我们读取了某个数据两次。刚好在这两次中间，有另一个事务修改了这条数据，那么同样会引起数据错误，因为这两次读取到的结果不一致。
比如我们对A账户的一个事务还没有结束，这时它的结果就被另一个事务修改了，那么程序就会发生错乱，因为读到了它没有预料到的修改。
解决方法就是针对当前修改的数据进行隔离，同一时刻只允许一个事务对该条数据进行修改，以保证数据的一致性。
4.3、幻读
幻读就是一个事务读取两次，读到的数据条数不一致。这点和不可重复读非常类似，不过不同的是不可重复读是确定的某一条数据，而幻读是指整个数据库或者整个表而言。
要解决也很简单，因为幻读是其他事务修改其他数据产生的，所以要排除掉这种情况，只针对我们修改的数据进行加锁和隔离是不够的，我们需要将整个数据库，或者是分区进行隔离，同一时刻，只允许一个事务对一个分片或数据库表进行修改。
4.4、更新丢失
更新丢失的定义很直观，当我们修改一条数据的时候，另一个事务也在修改这条数据，导致后者的修改覆盖了前者修改的内容。
解决的办法是做好隔离操作，在一个事务写入完成之前，禁止其他事务写入。即更新丢失是在并发场景下出现的错误。
4.5、数据库解决隔离性的方案
解决办法就是设置不同的隔离级别，不同的隔离级别对应不同的隔离策略，可以保证不同级别下的隔离性。
不同的隔离级别，意味着使用不同级别的锁，显然隔离级别越高，性能越差。这就需要DBA根据业务场景，在性能和隔离安全性之间做一个权衡：
从上到下，对应四种隔离级别，越往下隔离级别越高，能够解决的隔离性问题也就越多，同样的，用到的锁也就越多，系统的性能也就越差。
现在分别看下数据库的四种隔离级别：
1）未提交读：在读时不会判断是否可能会读到没有提交的数据，所以他的隔离性最差，连最简单的脏读都无法解决。
2）已提交读：通过锁限制了只会读取已经提交的数据，读数据的时候使用共享锁，在读取完成后立即释放。已提交读级别可解决脏读问题，也是SQL Server的默认隔离级别。
3）可重复读：读取过程和已提交读级别一样，但在读取时会保持共享锁，直到事务结束。跟已提交读不同的是，只要一个事务没有结束，锁就不会释放，其他事务无法更新数据，保证了不会出现不可重复读。
4）可串行读：在事务进行中，不仅会锁定受影响的数据本身，还会锁定整个范围。这就组织了其他事务影响整体的情况出现。
4.6、一致性
数据库的一致性表示数据的状态是正确的，即和程序员预期的状态一致。
虽然一致性是数据库的四大原则之一，但数据库系统当中并没有专门针对一致性的部分，只要满足了其他三原则，那么自然就达成了一致性。
举例说明，A向B转帐100，前提条件是A的账号中钱大于等于100，如小于100，如果在开发程序时没有校验，还强行转账成功，那么这个结果就跟我们预期不一致，就是这个问题并不是因为书刊没有做到一致性，而是开发人员忽略了限制条件。
所以，教材上写“Ensuring the consistency is the responsibility of user, not DBMS.", "DBMS assumes that consistency holds for each transaction”。
保证一致性是开发的责任，不是数据库的责任，数据库假设每一个事务都符合一致性。