事务是数据库最为重要的机制之一，凡是使用过数据库的人，都了解数据库的事务机制，也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理，往往言之不详，不明所以。所以，今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制，希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。

 数据库事务具有ACID四大特性。ACID是以下4个词的缩写：

• 原子性(atomicity) ：事务最小工作单元，要么全成功，要么全失败 。

 一致性非锁定读(consistent nonlocking read)是指InnoDB存储引擎通过多版本控制(MVVC)读取当前数据库中行数据的方式。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作，这时读取操作不会因此去等待行上锁的释放。相反地，InnoDB会去读取行的一个快照。

 上图直观地展现了InnoDB一致性非锁定读的机制。之所以称其为非锁定读，是因为不需要等待行上排他锁的释放。快照数据是指该行的之前版本的数据，每行记录可能有多个版本，一般称这种技术为行多版本技术。由此带来的并发控制，称之为多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control, MVVC)。InnoDB是通过undo log来实现MVVC。undo log本身用来在事务中回滚数据，因此快照数据本身是没有额外开销。此外，读取快照数据是不需要上锁的，因为没有事务需要对历史的数据进行修改操作。

 一致性非锁定读是InnoDB默认的读取方式，即读取不会占用和等待行上的锁。但是并不是在每个事务隔离级别下都是采用此种方式。此外，即使都是使用一致性非锁定读，但是对于快照数据的定义也各不相同。

 在事务隔离级别READ COMMITTED和REPEATABLE READ下，InnoDB使用一致性非锁定读。然而，对于快照数据的定义却不同。在READ COMMITTED事务隔离级别下，一致性非锁定读总是读取被锁定行的最新一份快照数据。而在REPEATABLE READ事务隔离级别下，则读取事务开始时的行数据版本。

 和17年计划一样，建立一个计划目录，记录一下18年的计划和实现情况,进行不定时的更新。

计划列表

工作

• 测试用例自动化生成技术研究

  生活

  书籍

• 计算机程序的构造和解释

  更新

  2018.3.26日

  测试用例自动化生成技术研究

   依据代码逻辑自动生成junit代码。用于追求覆盖率的junit代码自动生成

  计算机程序的构造和解释

   再次挑战这本书，希望能坚持下去。

 我研究和阅读Spring Cloud Stream源码已经有一个多月了，但是由于自己的Spring基础知识不是很充足，所以导致很多地方都没有融会贯通，并且相关的文章一直无从下手。于是我先整理了当时阅读代码时的知识点记录，算是源码分析之前的基础知识储备吧，整理的有些杂乱，希望大家理解。
 本文涉及的Spring知识如下：

• Spring Boot的@Import用法和原理,与Configuration和ImportBeanDefinitionRegistrar相关
• Bean初始化各个周期的回调，比如InitializingBean,BeanPostProcessor,SmartInitializingSingleton
• FactoryBean和MethodInterceptor

 前些日子在公司接触了spring boot和spring cloud,有感于其大大简化了spring的配置过程，十分方便使用者快速构建项目，而且拥有丰富的starter供开发者使用。但是由于其自动化配置的原因，往往导致出现问题，新手无法快速定位问题。这里我就来总结一下spring boot 自定义starter的过程,相信大家看完这篇文章之后，能够对spring boot starter的运行原理有了基本的认识。
 为了节约你的时间，本篇文章的主要内容有：

• spring boot starter的自定义
• spring boot auto-configuration的两种方式,spring.factories和注解
• Conditional注解的使用

 前段时间一直在学习mit的分布式课程Distributed Systems，仔细阅读了raft论文，但是中间又跑去搞docker了，所以一直没有整理raft相关的文章，今天就来总结一下。
 文章中没有多少详细的图片，但是大家可以边看文章边看Raft演示动画
 之前介绍的Paxos算法一直都是分布式一致性协议的标准，但是Paxos难以理解，更难以理解。于是Stanford的教授提出了Raft协议，它是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。这里有Raft的论文，大家有兴趣可以自行阅读一下。
 Raft是为了managing a replicated log。Raft会首先选举一个leader,然后让这个leader来管理replicated log。Raft将consensus问题(也就是一致性问题)划分成三个相互独立的子问题：

• leader election
• log replication
• safety

 学习完Docker之后，发现了kubernetes这个容器云框架，于是就自己部署来玩玩。大家也可以按照这个和我一步步部署 kubernetes 集群文章来部署。最近在这里花费了大量的时间，之后希望整理一下相关的原理介绍。

问题列表和解决方案

• google源找不到解决方案：
  http://www.jianshu.com/p/4f5066dad9b4
  公钥未安装导致无法安装

 Devops的概念已经火了很久了，我一直想对这方面进行一定的了解；再加上实验室项目环境依赖比较复杂，希望使用Docker来解决，所以最近就好好研究了一波Docker的相关实践和原理。这里整理一下，希望组成一个系列，从实践到原理详细讲解一下Docker的使用。
 第一篇就讲一下Jenkins+Docker的自动化部署实践。大致的流程如下：目前我有两个服务器，分别是阿里云和bandwagon,代码存储在github上，每次push都会触发阿里云上的jenkins的构建任务，jenkins将github上的代码fetch到本地，编译打包成war文件，生成docker image并上传到docker registry上，然后通过ssh来登录bandwagon服务器pull下来新生成的image并启动。由于篇幅问题，本篇文章不会介绍有关docker image的build和docker registry的搭建，但是我会在后续文章中再做详细讲解。
 学习Docker，我推荐先在网络上找说明指南，一步一步自己尝试的使用，然后如果觉得有必要可以看一下《Docker容器和容器云》这本书。
 本文内容都是docker和jenkins的基础知识，为了节约你的时间，本文的主要内容如下：

• docker 基础命令
• jenkins docker版本的搭建，构建任务的配置
• Pubish Over SSH 安装和配置

 最近在阅读《多处理器编程艺术》一书，掌握了很多Java多线程的底层知识，现在就做一下书中链表-锁的作用一章的总结。
 为了节约你的时间，本文主要内容如下：

• 带锁的链表队列
• 细粒度同步
• 乐观同步

 和16年计划一样，建立一个计划目录，记录一下17年的计划和实现情况,进行不定时的更新。

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• 口语小助手 2017.1.30~

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