单机事务:
其实在上面介绍ACID的时候
我们已经提到了一种最简单的实现方式，就是锁的实现方式。
从原理来看，事务是个变态而复杂的事情。其实如果是序列化的话呢，那么实现起来一定是非常简单的。
但问题就在于，这样性能实在比较低，于是，就有了非常多的方案，为了能哪怕减少一个地方的锁，或者降低一个地方的锁的级别，就付出大量的时间和代码加以实现。
那么，让我们以崇敬的心情，去拜读一下他们的劳动成果吧~
在上一篇中，我们谈了事务管理的四个核心要素，其中有两个要素是和性能紧密相关的，其实也就是需要涉及到锁的，一个是隔离性，一个是一致性。
一致性问题和隔离性问题，我们都可以归结为一个问题，他们都用于定义，什么时候数据可被共享，什么时候数据必须被独占。而这些决策，就最终决定了整个数据库系统的并行度，也就直接的决定了多线程并发时的性能指标。
如果要改一大批数据，又必须保证这些数据要么都出现，要么都不出现，这时候就有个难题了：因为这些数据不可能在同一个时间被选出，更不可能在同一个时间被更改。
于是就必须想个办法来假装达到这个状态，于是我们就需要一种方法，使得针对不同数据的更改，不同人（或机器）不打架。而如果出现对相同数据的更改，则要将更新进行排队。
这个排队可供选择的方法，就我知道的有：1，排他锁。2. 读写锁。3. Copy on write（MVCC） .4. 队列。5. 内存事务。这些方式。
从性能来说，排他锁最慢，而读写因为读可以并发，所以效率稍高，但写和读不能同时进行。3. Copy on write(MVCC) 则读取和写入之间可以互相不影响，所以效率更高。队列这种方式，内存时效果很好，省去中断上下文切换的时间。内存事务，目前还在研究阶段，具备很大潜力的东西。
排他锁，队列和内存事务，在目前的数据库中用的相对较少，我们就不在这里说了。
这里主要说两种实现，一种是读写锁，一种是MVCC.
先说读写锁，也是隔离性中“读已提交，可重复读”两种实现中最重要的底层实现方式。
简单来说，就是如果一个人在事务中，那么他所有写过的数据，所有读过的数据，都给他来个锁，让其他小样儿都只能等在外面，直到数据库能确定所有更改已经全部完成了，没有剩下什么半拉子状态的时候，就解开所有的锁，让其他人可以读取和写入。Hoho,就是这个了。
那么MVCC呢，其实是对读写锁的一个改进，有一批大牛们，说你们这读写锁，写的时候不能读，读的时候不能写，并行度太低了，我要做个更牛B的，写不阻塞读，读不阻塞写的东西来超越你们。
于是他们想起了copy-on-write.鼓捣了个MVCC数据库出来。。。
题外话，现在的甲骨文，之所以能在数据库领域保持优势地位，有个很重要的原因也是因为他们是很早就在商业数据库系统中实现了MVCC的数据写入引擎。
所以他们的Thomas Kyte 技术副总裁也就有了在他们的最牛逼的oracle专家编程里面有了吹嘘的资本 XD .
这里我们要着重的介绍一下MVCC，因为这东西看起来非常的精妙而美丽。。。现在大量的分布式类存储中，也都在借鉴这套模式中的很多部分来增加自己的并行度，以提升性能。比如megaStore.比如percolator。
我们在读写锁的实现中，提到了写读的相互阻塞问题，MVCC则使用copy-on-write来解决这个问题。
如果一个人在事务中，会先申请一个事务ID,这个ID是自增的，每个事务都有他自己的唯一的ID，那么他写过的数据，都会被转变为一次带有当前事务ID的新数据，在读取的时候，则只会读取小于等于自己事务ID的数据。这样实现的东东，语义上来说，与可重复读就一样了。而如果读小于等于全局ID的数据，那么这样的实现，就是读已提交了。
一般来说，MVCC只实现了四个级别中的第二级和第三级，其他的就没有啦，不过这两个是我们最常见的级别。所以也就大家同乐，同乐了~
有了这个东西，我们的一致性也就很容易保证了，因为一个事物和他对应的版本号对应，又有更改后的数据和更改前的数据，如果要提交，那么就只需要很简单的让更改后的数据生效可见即可，这样我们可以将大量的更新中要做的事情，都在事务过程中进行，这样，比原有的基于读写锁的必须在commit时候一起做掉来说，commit这个操作就轻量化了很多，于是，就可以支持更多的人（或机器）持有事务状态了。
很美妙吧？
我一致认为这是oracle当年的核心竞争力，不过现在基本上是个数据库就用了这一套，我们就不在多嘴啦~
解决了一致性和隔离性，剩下的是原子性和持久性，原子性么，一般来说就是要么都成功，也就是新版本数据都让他生效，要么就都失败，也就是让和自己事务ID对应的所有修改都无效即可。也很好就解决掉了。持久性。这个就是后面我们要在写入模型里面介绍的东西了，基本上来说就是写磁盘策略的事情。
到这里，我们单机ACID的实现大概思路，就给大家介绍过了。下一个章节，我们还要用很多的文字，来向大家介绍在分布式场景中我们面临的事务的难题，以及“我所知道的”百花齐放的解决方法。
本文来源于"阿里中间件团队播客",原文发表时间" 2011-12-10"