事务的核心是锁和并发，采用同步控制的方式保证并发的情况下性能尽可能高，且容易理解。这种方式的优势是方便理解;它的劣势是性能比较低。

计算机可以简单的理解为一个标准的打字机，尽管看起来计算机可以并行处理很多事情，但实际上每个CPU单位时间内只能做一件事，要么读取数据、要么计算数据、要么写入数据，所有的任务都可以看成这三件事的集合。计算机的这种特性引出了一个问题：当多个人去读、算、写操作时，如果不加访问控制，系统势必会产生冲突。而事务相当于在读、算、写操作之外增加了同步的模块，进而保证只有一个线程进入事务当中，而其他线程不会进入。

单个事务单元

事务的四大特性分别是：原子型、一致性、隔离性和持久性。其中原子性指的是事务中包含的所有操作要么全做，要么全不做;一致性是指在事务开始以前，数据库处于一致性的状态，事务结束后，数据库也必须处于一致性的状态;隔离性要求系统必须保证事务不受其他并发执行的事务的影响;持久性是指一个事务一旦成功完成，它对数据库的改变必须是永久的，即使是在系统遇到故障的情况下也不会丢失，数据的重要性决定了事务的持久性的重要。

事务单元是通过Begin-Traction，然后Commit(Begin-Traction、Commit和Rollback之间所有针对数据的写入、读取的操作都应该添加同步访问)，Begin和Commit之间就是一个同步的事务单元。例如，Bob给Smith 100块钱就是一个事务单元，这个过程中有很多步操作，具体如上图所示;但对业务来说，仅是一个转账的操作。

一组事务单元

当三个账户都在进行转账操作时，每个操作都涉及Smith账户，所有的事务都会排队，形成一组事务单元。

事务单元之间的Happen-Before关系中的四种可能性：读写、写读、读读、写写。所有事务之间的关系都可以抽象成这四种之一，来对应现在所有的业务逻辑处理。在此基础之上，需要用最快的速度处理多个事务单元之间的关系，同时还能保障这四种操作的逻辑顺序。

单个事务单元的其他例子

除了转账操作是事务单元外，诸如商品要建立一个基于GMT_Modified的索引、从数据库中读取一行记录、向数据库中写入一行记录，同时更新这行记录的所有索引、删除整张表等都是一个事务单元。

事务单元的实现方式

Two Phase Lock(2PL)是数据库中非常重要的一个概念。数据库操作Insert、Update、Delete都是先读再写的操作，例如Insert操作是先读取数据，读取之后判读数据是否存在，如果不存在，则写入该数据，如果数据存在，则返回错误。假设在该场景下没有读操作，只是单纯写入数据，则数据本身并没有事务操作，Delete、Update操作与之类似。数据库利用这些操作的特性，在每一次查询过程中，只要查到数据，就会在该数据上加锁。理论上，所有被读取的数据都已加锁，不会再被其他人读到，也就是说对数据进行的中间操作状态对所有人都不可见，当所有中间状态完成后，提交操作时，解开锁，此时数据对所有系统可见，例如在转账过程中，所有人只能看到两种状态：开始时，j2直播，A有钱，B没钱;结束时，B有钱，A没钱，而中间A减掉钱，B尚未加上钱的状态被锁隐藏掉了，这个操作就是数据库中处理事务的最标准的方式。如上图所示：事务中的Trx2(JoeLock)与其他事务不相关，因此可以并行执行;Trx1需要Lock两个数据Boblock和Smithlock，而Trx3同样需要Lock这两个数据，因此Trx3必须等待，且等待在Boblock上;Joe事务会先结束，Trx3会等到Trx1完成后才会开始。

处理事务的常见方法

处理事务的常见方法有排队法、排他锁、读写锁、MVCC等方式，下面来一一解析。

排队法

事务处理中最重要也是最简单的方案是排队法，单线程地处理一堆数据。在Redis中，如果数据全部在内存中，则单线程处理所有Put、Get操作效率最高。这是因为多线程本质是CPU模拟多个线程，这种模拟是以上下文切换为代价，而对于内存的数据库来说，没有上下文切换时效率最高。因此，单个CPU绑定一块内存的数据，针对这块数据做多次读写操作时都是在单个CPU上完成的，单线程处理方式在内存的情况是效率是最优的。