数据库的事务处理

Ⅰ 数据库详解之事务

究竟什么是数据库的事务，为什么数据库需要支持事务，为了实现数据库事务各种数据库的是如何设计的。还是只谈理解，欢迎大家来讨论。

1. 数据库事务是什么

事务的定义，已经有太多文章写过，我就不重复了。我理解的事务就是用来保证数据操作符合业务逻辑要求而实现的一系列功能。换句话说，如果数据库不支持事务，上面业务系统的程序员就需要自己写代码保证相关数据处理逻辑的正确性。而数据库事务就是把一系列保证数据库处理逻辑正确性的通用功能在数据库内实现，并且尽量提高效率。

举个例子，数据库最开始普及就是在金融业，银行的存取款场景就是一个最典型的OLTP数据库场景，而事务就是设计用来保证类似场景的业务逻辑正确性的。


**原子性**，如果你要给家人转账，必须在你的账户里扣掉100块，在家人账户里加上100块，这两笔操作需要一起完成，业务逻辑才是正确的。但是程序在做修改的时，肯定会有先后顺序，试想一下程序扣了你的钱，这个时候程序崩溃了，家人账户的钱没有加上。那这100块是不是消失了？你是不是要发疯？那么，就把这两笔操作放进一个事务里，通过原子性保证，这两笔操作要么都成功，要么都失败。这样才能保证业务逻辑的正确性。

**一致性**，有很多文章讲过一致性，但是很多人会把一致性跟原子性混在一起说。事务的一致性指的是指每一个事务必须保证执行之后所有库内的规则依旧成立。比如内外键，constraint，触发器等。举例来说，你在储蓄卡里有100元，理财账户里有100元，基金账户有100元，那么你在资产总和里会看到300元，这个300元必须是其他三个账户余额加在一起得到的。你在给家人转帐100元是从储蓄卡里转出去了100元，那么在数据库上可以通过创建触发器的方式，当储蓄卡余额账户减100元的同时，把资产总和也同步减去100，不然的话，就会出现逻辑上的错误，因为你已经转走了100块储蓄卡余额，实际资产总和应该是200，如果还是300，数据库状态就不一致了。所以实现事务的时候，必须要保证相关联的触发器以及其他所有的内部规则都执行成功，事务才能算执行成功。如果在减去资产总时出错，那么这笔转帐交易也不能成功。因为这样数据库就会进入不一致的状态。

那么这里跟原子性的区别到底在哪里呢？原子性是指个多个用户指令之间必须作为一个整体完成或失败，而一致性更多是数据库内的相关数据规则必须同时完成或失败。

**持久性**，最容易理解的一个，事务只要提交了，那么对数据库的修改就会保存下来不会丢了。简单来说，只要提交了，数据库就算崩溃了，重启之后你刚存的100块依然在你的账户里。

**隔离性**，每个事务相对于其他的事务是有一定独立性的，不能互相影响。因为数据库需要支持并发的操作来提高效率。在并发操作时，一定要通过操作之间的隔离来保证业务逻辑的正确性。比如，你转帐100块给家人，一系列操作的最后一步可能是输入验证码，这个时候转帐还没有完成，但是在数据库里你的账户对应的记录中已经减去100块，家人账户也加了100块，就等着验证码输入以后，事务提交，完成操作。那么，这个时候，家人通过手机银行能够查到这100块么？你的答案可能是不能，因为这样才符合业务逻辑，因为你的转帐操作还没有提交，事务还没有完成。那么数据库就应该保证这两个并发操作之间具有一定的隔离性。

那么到底应该隔离到什么程度呢？隔离性又分为4个等级：由低到高依次为Read uncommitted(读未提交)、Read committed（读提交）、Repeatable read（可重复读取）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻象读这几类问题。这些东西是什么意思？请有兴趣的小伙伴自行网络，很多文章都写的很清楚。

那么怎么理解不同的隔离等级呢，首先要理解并发操作，并发操作就是指有不同的用户同时对一个数据进行读、写操作，那么在这个过程中，每个用户应该看到什么数据才能保证业务逻辑的正确性呢？ 如果是前面存取款的场景，我必须看到的是已经存进来的钱，也就是必须是已经提交的事务。而12306刷火车票呢，你可以看到有10张余票，但是在下单的时候告诉你票卖完了，因为同时有10个用户把票买掉了，你需要重新刷余票，这个也是可以接受的，也就是说我可以读到一些虚假的余票，这样在业务上也没有什么问题。那么在设计这两个不同系统时，就可以选择不同的事务隔离级别来实现不同的并发效果。不同的隔离等级就是要在系统的并发性和数据逻辑的严谨性之间做出的平衡。

2. 数据库如何实现事务

数据库实现事务会有多种不同的方式，但基本的原理类似，比如都需要对事务进行统一的编号处理，都需要记录事务的状态（是成功了还是失败了），都需要在数据存储的层面对事务进行支持，以明确哪些数据是被哪些事务、插入、修改和删除的。同时还会记录事务日志等，对事务进行系统化的管理以实现数据的原子性，一致性和持久性。

要实现事务的隔离性，最基础的就是通过加锁机制把并发操作适当的串行化来保证数据操作的正确逻辑。但是为了要保证系统具有良好的并发性能，必须要在实现事务隔离性时需要找到合理的平衡点。大部分数据库（包括Oracle，Mysql，Postgres在内）在做并发控制的时候都会采用MVCC（多版本并发控制）的机制来保证系统具有较高的并发性，不同数据库实现MVCC的具体方案也不尽相同，但其基本原理类似。

3. MVCC实现原理

所谓MVCC，就是数据库中的同一查询根据相关事务执行的先后顺序以及隔离级别的不同，可能会存在不同版本的结果，通过这样的手段来保证大部分查询操作不会被修改操作阻塞并保证数据逻辑的正确性。也就是数据库通过保存多个版本的数据（ 历史 数据）来提高系统的并发查询能力。简单来说就是用存储空间来交换并发能力。下面以Postgres为例介绍一下MVCC的一种实现方式帮助大家理解这个重要的数据库概念。通过下面的图来解释Posrgres里最基本的数据可见性是如何实现多版本控制的。


首先，Postgres里的每一个事务都有编号，这里可以简单理解为时间顺序编号，编号越大的事务发生越晚。然后，数据库里的每一行记录都会保存创建这条记录的事务号（Cre），也会在记录删除时保存删除这条记录的事务号（Exp），换句话说，只要Exp这里一列里记录了事务编号，就说明这条记录被删除了。那么一个事务应该能看见那些记录呢？Postgres里每一个事务都会保存一个当前系统的事务快照（Snapshot），这个快照里会保存事务创建时当前系统的最高（最晚）事务编号，以及目前还在进行中的事务编号。那么如上图所示的一个事务的快照里最高事务编号为100，目前正在进行的事务有25，50和75。那么对应左边数据记录，这6行数据的可见性就如同标注的一般：

第一行，Cre 30，没有删除，在100这个时间点，应该能看到。

第二行，Cre 50，没有删除，但是50这个事务还没有提交，正在进行中，所以看不见。

第三行，Cre 110，没有删除，但是100这个时间点110事务还没有发生，所以看不见。

第四行，Cre 30，Exp 80，在80的时候数据被删掉了，所以看不见。

第五行，Cre 30，Exp 75，在30的时候被创建，75时候被删掉了，但是75这个事务在100的时候还没有提交，所以这条记录在100的时候还没有删掉，所以看得见。

第六行，Cre30，Exp 110，在30的时被创建，110时候被删掉，但是在100时候，110还没有发生，所以看得见。

综上，就是这个事务对这六条记录的可见性，也就是一个数据版本。那么大家可以看一下如果另一个事务的快照里存的是最高事务编号为110，正在进行的事务为50，那么它能看到的数据应该是哪几行呢？同时大家也看到，Postgres里删除一行数据其实就是在这一行的Exp这个列记录一个删除事务的编号，相当于做了一个删除标记，而数据没有真正被删除，因此Postgres数据库需要定期做数据清理操作（Vacuum）。Pstgres的在现实场景里会比这里介绍的要复杂，因为我们这里假定所有的事务最终都是正确提交了，如果存在某些事务没有提交的情况，那么可见性就会更加复杂，这里不再展开了。

数据库事务是基本的数据库概念，之前已经有很多很好文章做过介绍，这里希望能把自己的理解用比较通俗的描述分享给大家，欢迎来讨论交流。

Ⅱ 数据库的事务 作用是

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。原子性（Atomic）（Atomicity) 事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行。通常，与某个事务关联的操作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些操作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理操作子集的可能性。一致性（Consistent）(Consistency) 事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中，所有规则都必须应用于事务的修改，以保持所有数据的完整性。事务结束时，所有的内部数据结构（如 B 树索引或双向链表）都必须是正确的。某些维护一致性的责任由应用程序开发人员承担，他们必须确保应用程序已强制所有已知的完整性约束。如，当开发用于转帐的应用程序时，应避免在转帐过程中任意移动小数点。隔离性（Insulation）(Isolation) 由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态，要么是另一并发事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看中间状态的数据。这称为隔离性，因为它能够重新装载起始数据，并且重播一系列事务，以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。当事务可序列化时将获得最高的隔离级别。在此级别上，从一组可并行执行的事务获得的结果与通过连续运行每个事务所获得的结果相同。由于高度隔离会限制可并行执行的事务数，所以一些应用程序降低隔离级别以换取更大的吞吐量。持久性（Duration）(Durability） 事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。该修改即使出现致命的系统故障也将一直保持。

Ⅲ 数据库中的事务管理是什么

事务管理对于一系列数据库操作进行管理。
一个事务包含一个或多个SQL语句，是逻辑管理的工作单元（原子单元宴颤）。
一个事务开始于第一次执行的SQL语句，结束于Commit
或伍庆
Rollback
或
DDL语句。
注意：其中Commit,
Rollback是显示的提交事务，而DDL语句是隐式的提交事务的。DDL语句的操作是没有办法回滚的。
事务处理（TRANSACTION）是由一个或多个SQL语句序列结合在一起所形成的一个逻辑处理单元。事务处理中的每个语句都是完成整个任务的一部分工作，所有的语句组织在一起能够完成某一特定的任务。DBMS在对事务处理中的语句进行处理时，是按照下面的约定来进行的，这就是“事务处理中的所有语句被作为一个原子工作单位，所有的语句既可成功地被执行，也可以没有任何一个语句被执行”晌橘败。DBMS负责完成这种约定，即使在事务处理中应用程序异常退出，或者是硬件出现故障等各种意外情况下，也是如此。在任何意外情况下，DBMS都负责确保在系统恢复正常后，数据库内容决不会出现“部分事务处理中的语句被执行完”的情况。

Ⅳ 在数据库中什么叫做事务处理

简单来说就是 单一的逻辑单元处理一系列事物。操作一系列数据时，如有一条不合唯和适或取肆山告消，所有数据均会到最初状态，即回滚。
说的比较抽象，我给你举个小例子你就明白了。
例如 ATM 机。
用户把钱从一个银行账号转账至另一个银行账号，这种操裂明作不能被部分完成。
如转的过程中 1卡钱被相应扣除，2卡在存中，这时机器出现故障，转账被取消。取消的同时，即要事物回滚，回到1卡原有的状态。
明白了吗

Ⅳ mysql数据库 事务提交怎么处理

1.普通事务
以 begin / start transaction 开始，commit / rollback 结束的事务。或者是带有保存点 savepoint 的事务。
2. 链式事务
一个事务在提交的时候自动将上下文传给下一个事务，也就是说一个事务的提交和下一个事务的开始是原子性的，下一个事务可以看到上一个事务的处理结果。MySQL 的链式事务靠参数 completion_type 控制，并且回滚和提交的语句后面加上 work 关键词。
3. 嵌套事务
有多个 begin / commit / rollback 这样的事务块的事务，并且有父子关系。子事务的提交完成后不会真的提交，而是等到父事务提交才真正的提交。
4. 自治事务
内部事务的提交不随外部事务的影响，一般用作记录内部事务的异常情况。MySQL 不支持自治事务，但是某些场景可以用 MySQL 的插件式引擎来变相实现。

Ⅵ 在SQL Server2000数据库的事务处理方法

52.使用完错误代码之后， 应该随手清空它，以免造成下次错误捕获不正确，我们使用一uju error变量()
53.为了防止多次数据库操作导致数据库不完整（ ）我们可以使用旁拆(colse)
54. connection 对象为我们提供了三个与事务相关的方法，请写上它们：开启事务：（connedtion.begintrans ），结束事务并保有更陵橘改：

connection(.committrans )，结束事务并却小更改：connection(.rollbacktrans )
55．如果我们查得到数据表中某个字段的信息需要用recordset对象的（fields ）集合中的（name ）对象。
56．取得field对象的方法是：set field=recordset.fields.item(i),我们可以通过field对象的（name）属性得到字段名，还可以通过（

type）属性得到字段的类型。
57．我们可以在记录集内移动指针，以便操作不同的数据记录，如果我们要将指针移到最后一条记录，可以使用（recordset.movelast ）方法

，将指针移到首记录使用（recordset.movefirst ）方法，移动到上一条记录使用（recordset.previous ）方法，移动到下一条记录可使用（

recordset.movenext ）方法。
58．删除记录，我们可以直接使用SQL语句中的delete语句，也可以将记录查询到之后使用recordset对象的（ delete）方法来删除当前记录。

虽然直接使用Delete语句删除记录非常方便，但有时对于一些需要进行复杂判断才决定是否删除记录的情况下，我们还是要使用recordset对象

的（delete ）方法来删除记录。
59．更新一条记录运汪枣除可以使用update语句外，还可以将记录查询到之后，改变各字段的值，然后使用recordset对象的（ addnew ）方法来更新

数据。虽然直接使用update语句更新数据十分方便，但有时对于需要进行一些不规则更新的时候还是要使用到recordset对象的（addnew ）方

法来更新数据记录。

Ⅶ 数据库操作的时候，什么情况下需要用到事务

当数据库需要处理操作量大、复杂度高的数据的时候需要用到事务。用事务是为了保证数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。

一个数据库事务通常包含了一个序列的对数据库的读/写操作。它的存在包含有以下两个目的：

1、为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。

2、当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。

当事务被提交给了数据库管理系统，则数据库管理系统需要确保该事务中的所有操作都成功完成且其结果被永久保存在数据库中，如果事务中有的操作没有成功完成，则事务中的所有操作都需要被回滚，回到事务执行前的状态;同时，该事务对数据库或者其他事务的执行无影响，所有的事务都好像在独立的运行。

(7)数据库的事务处理扩展阅读：

数据库事务ACID性森源质：

1、原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全此蔽态部被执行，要么都不执行。

2、一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态，一致并纳状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。

3、隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。

4、持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中。

参考资料来源：

网络-数据库事务

网络-数据库

Ⅷ 什么是数据库事务什么是数据库脏数据并发控制技术有哪些数据库恢复

事务是一系列的数据库扒逗首操作，是数据库应用程序的基本逻辑春数单元，也是恢复和并发控制的基本单位。事务处理技术主要包括数据库恢复技术和并发控制技术。本篇博文主要总结下并发控制技术。

事务：是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。例如，在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。一般来说，一个程序中包含多个事务。
ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：
A:原子性(Atomicity): 事务是一个或多个行为捆绑在一起组成一个单独的工作单元,事务中的动作要不都发生,要不都不发生。
C:一致性(Consistent): 即在事务开始之前和结束之后,数据库的完整性约束没有被破坏。
数据库层指配面:在一个事务执行前和执行后,数据会符合你设置的约束(例如unique约束,foreign key约束,check约束等)和触发器设置.由数据库进行保证.

Ⅸ 数据库的事务机制是什么

回答的有点多请耐心看完。
希望能帮助你还请及时采纳谢谢
1事务的原理
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，如果一个SQL语句出错,则该批次内的所有SQL都将被取消执行。MySQL事务处理只支持InnoDB和BDB数据表类型。

1事务的ACID原则
** 1（Atomicity）原子性**： 事务是最小的执行单位，不允许分割。原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
2（Consistency）一致性： 执行事务前后，数据保持一致；
3（Isolation）隔离性： 并发访问数据库时，一个事务不被其他事务所干扰。
4（Durability）持久性: 一个事务被提交之后。对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障。

1缓冲池（Buffer Pool）
Buffer Pool中包含了磁盘中部分数据页的映射。当从数据库读取数据时，会先从Buffer Pool中读取数据，如果Buffer Pool中没有，则从磁盘读取后放入到Buffer Pool中。当向数据库写入数据时，会先写入到Buffer Pool中，Buffer Pool中更新的数据会定期刷新到磁盘中（此过程称为刷脏）。

2日志缓冲区（Log Buffer）
当在MySQL中对InnoDB表进行更改时，这些更改命令首先存储在InnoDB日志缓冲区（Log Buffer）的内存中，然后写入通常称为重做日志（redo logs）的InnoDB日志文件中。

3双写机制缓存（DoubleWrite Buffer）
Doublewrite Buffer是共享表空间的物理文件的 buffer,其大小是2MB.是一个一分为二的2MB空间。
刷脏操作开始之时,先进行脏页**‘备份’**操作.将脏页数据写入 Doublewrite Buffer.
将Doublewrite Buffer(顺序IO)写入磁盘文件中(共享表空间) 进行刷脏操作.

4回滚日志(Undo Log)
Undo Log记录的是逻辑日志.记录的是事务过程中每条数据的变化版本和情况.
在Innodb 磁盘架构中Undo Log 默认是共享表空间的物理文件的Buffer.
在事务异常中断,或者主动(Rollback)回滚的过程中 ,Innodb基于 Undo Log进行数据撤销回滚,保证数据回归至事务开始状态.

5重做日志(Redo Log)
Redo Log通常指的是物理日志，记录的是数据页的物理修改.并不记录行记录情况。（也就是只记录要做哪些修改，并不记录修改的完成情况） 当数据库宕机重启的时候，会将重做日志中的内容恢复到数据库中。

1原子性
Innodb事务的原子性保证,包含事务的提交机制和事务的回滚机制.在Innodb引擎中事务的回滚机制是依托 回滚日志(Undo Log) 进行回滚数据，保证数据回归至事务开始状态.

2那么不同的隔离级别，隔离性是如何实现的，为什么不同事物间能够互不干扰？ 答案是 锁 和 MVCC。
3持久性
基于事务的提交机制流程有可能出现三种场景.
1 数据刷脏正常.一切正常提交，Redo Log 循环记录.数据成功落盘.持久性得以保证

2数据刷脏的过程中出现的系统意外导致页断裂现象 (部分刷脏成功)，针对页断裂情况,采用Double write机制进行保证页断裂数据的恢复.

3数据未出现页断裂现象,也没有刷脏成功，MySQL通过Redo Log 进行数据的持久化即可

4一致性
从数据库层面，数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性

2事务的隔离级别
Mysql 默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别 Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED隔离级别

脏读： 指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。
不可重复读： 在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同
虚读(幻读)： 是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。

2基本语法
-- 使用set语句来改变自动提交模式
SET autocommit = 0; /*关闭*/
SET autocommit = 1; /*开启*/

-- 注意:
--- 1.MySQL中默认是自动提交
--- 2.使用事务时应先关闭自动提交

-- 开始一个事务,标记事务的起始点
START TRANSACTION

-- 提交一个事务给数据库
COMMIT

-- 将事务回滚,数据回到本次事务的初始状态
ROLLBACK

-- 还原MySQL数据库的自动提交
SET autocommit =1;

-- 保存点
SAVEPOINT 保存点名称 -- 设置一个事务保存点
ROLLBACK TO SAVEPOINT 保存点名称 -- 回滚到保存点
RELEASE SAVEPOINT 保存点名称 -- 删除保存点
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/*
课堂测试题目

A在线买一款价格为500元商品,网上银行转账.
A的银行卡余额为2000,然后给商家B支付500.
商家B一开始的银行卡余额为10000

创建数据库shop和创建表account并插入2条数据
*/

CREATE DATABASE `shop`CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
USE `shop`;

CREATE TABLE `account` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(32) NOT NULL,
`cash` DECIMAL(9,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8

INSERT INTO account (`name`,`cash`)
VALUES('A',2000.00),('B',10000.00)

-- 转账实现
SET autocommit = 0; -- 关闭自动提交
START TRANSACTION; -- 开始一个事务,标记事务的起始点
UPDATE account SET cash=cash-500 WHERE `name`='A';
UPDATE account SET cash=cash+500 WHERE `name`='B';
COMMIT; -- 提交事务
# rollback;
SET autocommit = 1; -- 恢复自动提交
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3事务实现方式-MVCC
1什么是MVCC
MVCC是mysql的的多版本并发控制即multi-Version Concurrency Controller，mysql的innodb引擎支持MVVC。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁只在事务级别为RR（可重复读）和RC（读提交）生效。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突，极大的增加了系统的并发性能。

2MVCC的实现机制
InnoDB在每行数据都增加两个隐藏字段，一个记录创建的版本号，一个记录删除的版本号。

在多版本并发控制中，为了保证数据操作在多线程过程中，保证事务隔离的机制，降低锁竞争的压力，保证较高的并发量。在每开启一个事务时，会生成一个事务的版本号，被操作的数据会生成一条新的数据行（临时），但是在提交前对其他事务是不可见的；对于数据的更新（包括增删改）操作成功，会将这个版本号更新到数据的行中；事务提交成功，新的版本号也就更新到了此数据行中。这样保证了每个事务操作的数据，都是互不影响的，也不存在锁的问题。

3MVCC下的CRUD
SELECT：
当隔离级别是REPEATABLE READ时select操作，InnoDB每行数据来保证它符合两个条件：
** 1 事务的版本号 大于等于 创建行版本号**
** 2 行数据的删除版本 未定义 或者大于 事务版本号**
【行创建版本号 事务版本号 行删除版本号】

INSERT：
InnoDB为这个新行 记录 当前的系统版本号。

DELETE：
InnoDB将当前的系统版本号 设置为 这一行的删除版本号。

UPDATE：
InnoDB会写一个这行数据的新拷贝，这个拷贝的版本为 当前的系统版本号。它同时也会将这个版本号 写到 旧行的删除版本里。
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Ⅹ 数据库事务使用方法

一个大型、稳健、成熟的分布式系统的背后，往往会涉及众多的支撑系统，我们将这些支撑系统称为分布式系统的基础设施。除了前面所介绍的分布式协作及配置管理系统ZooKeeper,我们进行系统架构设计所依赖的基础设施，还包括分布式缓存系统、持久化存储、分布式消息系统、搜索引擎，以及CDN系统、负载均衡系统、运维自动化系统等，还有后面章节所要介绍的实时计算系统、离线计算系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、数据仓库等。
分布式缓存主要用于在高并发环境下，减轻数据库的压力，提高系统的响应速度和并发吞吐。当大量的读、写请求涌向数据库时，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，因此，在数据库之前加一层缓存，能够显着提高系统的响应速度，并降低数据库的压力。作为传统的关系型数据库，MySQL提供完整的ACID操作，支持丰富的数据类型、强大的关联查询、where语句等，能够非常客易地建立查询索引，执行复杂的内连接、外连接、求和、排序、分组等操作，并且支持存储过程、函数等功能，产品成熟度高，功能强大。但是，对于需要应对高并发访问并且存储海量数据的场景来说，出于对性能的考虑，不得不放弃很多传统关系型数据库原本强大的功能，牺牲了系统的易用性，并且使得系统的设计和管理变得更为复杂。这也使得在过去几年中，流行着另一种新的存储解决方案——NoSQL，它与传统的关系型数据库最大的差别在于，它不使用SQL作为查询语言来查找数据，而采用key-value形式进行查找，提供了更高的查询效率及吞吐，并且能够更加方便地进行扩展，存储海量数据，在数千个节点上进行分区，自动进行数据的复制和备份。在分布式系统中，消息作为应用间通信的一种方式，得到了十分广泛的应用。消息可以被保存在队列中，直到被接收者取出，由于消息发送者不需要同步等待消息接收者的响应，消息的异步接收降低了系统集成的耦合度，提升了分布式系统协作的效率，使得系统能够更快地响应用户，提供更高的吞吐。
当系统处于峰值压力时，分布式消息队列还能够作为缓冲，削峰填谷，缓解集群的压力，避免整个系统被压垮。垂直化的搜索引擎在分布式系统中是一个非常重要的角色，它既能够满足用户对于全文检索、模糊匹配的需求，解决数据库like查询效率低下的问题，又能够解决分布式环境下，由于采用分库分表，或者使用NoSQL数据库，导致无法进行多表关联或者进行复杂查询的问题。