acid理论？（java高并发下脏读问题怎么解决）

acid理论？

ACID理论是数据库为了保证事务正确性而提出的一种理论，它包含四个约束：

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原子性（Atomicity）：组成事务的一组操作，要么全部成功，要么全部失败，不会在中间的某个环节结束。如果在事务的执行过程中，某个操作失败了，数据库会回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的完整性没有被破坏，事务执行的前后都是合法的数据状态。

隔离性（Isolation）：数据库允许多个事务并发地对数据进行读写。

多个事务并发执行会造成脏读，不可重复读，幻读，而隔离性可以防止多个事务交叉执行导致的数据不一致问题。事务的隔离级别有读未提交，读已提交，可重复读，串行化。

持久性（Durability）：事务提交后，对数据的修改是持久的，不会因为外部原因丢失。

ACID理论是对事务特性的抽象和总结，方便我们实现事务。也就是说，如果我们使得一组操作具有ACID特性，那么这组操作就可以称之为事务。

在单机上，可以通过锁、时间序列等机制保障操作的顺序执行，让系统实现ACID特性。但是，分布式系统涉及多个节点间的操作，单机ACID的实现方法无能为力。这里就要用到分布式事务协议了。

ACID理论

原子性：一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性限制没有被破坏。

隔离性：当两个或者多个事务并发访问（此处访问指查询和修改的操作）数据库的同一数据时所表现出的相互关系。事务隔离分为不同级别，包括读未提交(Read uncommitted)、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。

持久性：在事务完成以后，该事务对数据库所作的更改便持久地保存在数据库之中，并且是完全的。

redis红锁解决什么问题？

redis红锁可以解决分布式系统中的并发竞争问题，保证多个线程同时操作共享资源时的数据一致性。

它通过设置一把分布式锁来确保在同一时间只有一个线程能够对资源进行操作，避免了读取脏数据和写入数据冲突的问题。

红锁解决了分布式系统中因为网络延迟、节点故障等因素导致的并发问题，保证了数据的准确性和完整性，提高了系统的稳定性和可靠性。

Redis红锁解决的问题是在分布式环境下的并发控制。
在分布式系统中，多个客户端同时对同一个资源进行操作时，可能会出现数据不一致或者冲突的情况。
红锁是一种分布式锁的实现方式，通过在Redis中使用分布式锁来保证在同一时间只有一个客户端能够对资源进行操作，从而避免了并发冲突的问题。
红锁的原理是通过在Redis中使用SETNX命令来实现锁的获取，即只有一个客户端能够成功地将一个特定的键值对设置为锁定状态。
其他客户端在获取锁时会失败，从而等待锁的释放。
当持有锁的客户端完成操作后，释放锁即可。
红锁的使用可以确保在分布式环境下对共享资源的并发操作是安全的，避免了数据不一致或者冲突的问题。
同时，红锁还可以防止死锁的发生，通过设置锁的过期时间，即使持有锁的客户端发生故障或者意外退出，锁也会在一定时间后自动释放，避免了资源被长时间占用的情况。
除了红锁，还有其他的分布式锁的实现方式，如基于数据库的悲观锁或乐观锁、基于ZooKeeper的分布式锁等。
每种实现方式都有其适用的场景和特点，需要根据具体的需求来选择合适的分布式锁方案。

到此，以上就是小编对于java处理高并发的几种方法的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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