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ACID 事务是指旨在确保数据库事务可靠性和一致性的一组属性。术语“ACID”代表原子性、一致性、隔离性和持久性，这是 ACID 事务的四个关键属性。本质上，ACID 事务保证数据库操作正确执行，如果出现任何故障，数据库可以恢复到以前的状态，而不会丢失任何数据或影响数据的一致性。换句话说，ACID 事务提供高度保证，确保数据库事务可靠地处理，并且数据将准确且一致地存储。
ACID 事务是一组确保数据库事务可靠性和一致性的属性。事务是一系列操作，这些操作作为一个工作单元完成，使用读写操作访问数据。大多数数据库为影响单个记录的操作提供事务保证。本节将解释 ACID 事务中涉及的特征的基本定义。
ACID 事务中的原子性保证事务被视为单个不可分割的工作单元。如果事务的任何部分失败，则整个事务必须回滚，这意味着在事务期间进行的任何更改都将被撤消。这确保了数据库始终处于一致状态，无论在事务期间可能发生哪些故障。
一致性确保数据库在事务之前和之后都保持有效状态。换句话说，数据库模式必须满足所有约束和规则，任何违反这些约束的事务必须回滚以保持数据库的一致性。这确保了数据库保持其完整性，数据保持准确可靠。
此属性确保每个事务独立于其他事务运行，这意味着事务的效果只有在事务提交后才能对其他事务可见。此属性可防止并发事务之间的干扰和冲突，并有助于维护数据库的完整性和一致性。重要的是要注意，可以为事务配置不同级别的隔离级别，具体取决于应用程序的具体要求和所使用的数据库系统。
此特征确保即使在系统故障的情况下，在事务期间对数据库进行的更改也是不可逆的。在事务提交后进行的任何更改都必须持久保存，即使系统被破坏或断电。
ACID 事务通过遵循一组步骤来维护数据完整性。所述步骤是数据库实现 ACID 事务的一种常见方法，但实现方式可能因所使用的特定数据库系统而异。
假设有一个银行应用程序，用户希望将资金从一个账户转到另一个账户，其中操作的事务可能如下所示
如果任何操作失败，例如源账户资金不足，则回滚事务，数据库将恢复到其初始状态。
ACID 事务适用于许多用例。以下是一些示例
银行使用 ACID 事务来确保付款和其他金融交易准确安全地处理。例如，当客户从 ATM 取款时，将执行 ACID 事务来更新其账户余额并记录交易。事务是原子的，这意味着它成功或失败，账户余额保持不变。
有关处理事务的正确 Redis 工具的概述，以及了解 Redis Enterprise 如何帮助您扩展客户体验，请查看我们的白皮书确保客户满意度
医疗保健系统使用 ACID 事务来帮助保证患者记录更新准确，以及保护私人医疗数据。电子健康记录 (EHR) 包含有关患者的个人信息，这些信息必须准确且一致。例如，当医生更新 EHR 中的患者药物时，就会发生 ACID 事务，以确保数据以原子、一致和持久的方式更新。
电子商务应用程序使用 ACID 事务来确保客户订单处理正确，以及库存水平更新正确。例如，当客户购买商品时，将执行 ACID 事务以更新库存记录并确保事务是原子、一致、隔离和持久的。
让我们比较一下 ACID 事务的优缺点，并确定其潜力。需要注意的是，列出的缺点并不总是 ACID 事务固有的缺点。它们可能因具体实现和应用程序的要求而异。例如，虽然开销和可扩展性在某些情况下可能成为问题，但在其他情况下可能不是重大问题。同样，虽然死锁在某些情况下可能是问题，但通过适当的设计和管理事务通常可以缓解或防止死锁。
| 优点 | 缺点 |
| 数据完整性– 即使事务失败，ACID 事务也能保证数据库保持一致状态。它有助于数据可靠性和完整性。 | 开销– ACID 事务所需的额外处理开销会影响数据库的性能。 |
| 一致性– ACID 事务确保数据库在事务之前和之后都保持有效性。它有助于数据库一致性。 | 死锁– 多个事务相互等待释放资源会导致死锁。死锁可能难以解决，并且会影响数据库读取和检索性能。 |
| 隔离性– ACID 事务确保每个事务独立于其他事务运行。它还有助于通过防止并发事务之间的干扰来维护数据完整性。 | 可扩展性– ACID 事务可能难以在需要性能和可扩展性的大型分布式系统中实现。 |
| 持久性– ACID 事务确保在事务期间对数据库进行的更改是不可逆的，即使在系统故障的情况下也是如此。它有助于数据可靠性。 | 类似的数据更新– 当多个事务同时运行时，如果它们尝试同时修改相同数据，则可能会发生冲突。因此，一个事务可能需要等待另一个事务完成才能继续，这会降低系统性能并增加延迟。 |
ACID 事务为确保数据可靠性、一致性、隔离性和持久性提供了诸多益处。但是，它们可能并不适合所有应用程序。在这种情况下，可以使用各种替代事务模型和定理来代替 ACID。这些包括
BASE 并非 ACID 事务的替代品，而是一种处理无法保证立即一致性的分布式系统的替代模型。BASE 更强调可用性和分区容忍性，而不是一致性。这种模型以短期一致性为代价来换取长期稳定性。虽然它假设所有数据最终都会变得一致，但它无法保证这一点。这种方法适用于高容量分布式系统，因为它提供了更高的可扩展性和可用性。它通常与 NoSQL 数据库一起使用，NoSQL 数据库优先考虑可扩展性和可用性，而不是严格的一致性要求。
the CAP 定理 指出，在分布式系统中，不可能同时保证一致性、可用性和分区容忍性这三者。但是，它并不建议为了可用性和分区容忍性而牺牲一致性。事实上，该定理提出了在一致性和分区容忍性之间进行权衡。这意味着在发生网络分区的情况下，必须在一致性和分区容忍性之间做出选择。CAP 定理并非真正的事务模型的替代方案，而是用于理解分布式系统局限性的理论框架。事务模型（如 BASE）可以与 CAP 原则一起使用来设计和实现分布式系统。
NoSQL 数据库不强加严格的一致性标准，优先考虑性能和可扩展性而不是立即一致性。它们通常用于需要高吞吐量并且数据一致性不重要的应用程序。虽然关系型数据库确保了理想的 ACID 属性，但 NoSQL 数据库在处理大型复杂数据集方面更有效。此外，BASE 属性可以为更广泛的应用程序提供更好的性能，尽管 ACID 在这种情况下并不总是得到保证。
分布式系统包含许多相互交互以提供单个服务的计算机。ACID 事务在分布式系统中可能难以实现，因为它们由多个地理位置分散并通过网络通信的节点组成。
分布式系统由多台协同工作以提供单一服务的计算机组成。ACID 事务在分布式系统中可能难以实现，因为它们由多个地理位置分散并通过网络通信的节点组成。
在分布式系统中实现 ACID 事务的挑战包括
网络延迟：在分布式系统中，网络延迟会影响 ACID 事务的性能。网络通信延迟会导致更长的交易时间和更高的开销。
一致性：在分布式系统中维护所有节点的一致性可能具有挑战性。分布式系统的节点可能存储同一数据的不同版本，这会导致差异。
可用性：保持分布式系统的可用性可能很困难。节点可能会失效，并且维护系统响应能力可能具有挑战性。
可扩展性：随着分布式系统中节点数量的增加，维护一致性和可用性变得更加困难。
由于网络延迟、一致性、可用性和可扩展性等因素，ACID 事务在分布式系统中难以维护。为了解决这些挑战，已经开发了多种解决方案，包括
ACID 事务是数据库管理中的一个基本概念，它提供了数据完整性、一致性、隔离性和持久性等优势。它们确保即使服务器发生故障，数据库也保持一致状态。但是，它们确实存在一些局限性和挑战，例如分布式系统中的开销、死锁和可扩展性问题。
尽管 ACID 事务提供了强一致性和可靠性，但它们可能并不总是适合每种用例的最佳选择。组织必须仔细评估其独特的需求和要求，以确定 ACID 事务或其他事务模型（例如 BASE 或 CAP）是否更适合其系统。
