JDBC是Java基础当中的一个重难点，在早期的入门学习阶段，要把JDBC吃透，对于之后的学习，依据数据库学习，都是有帮助的。之前我们对JDBC也做过一些相关的介绍，今天的大数据编程学习分享，我们主要来讲讲JDBC事务处理的部分。
JDBC事务，就是在Java中用来控制数据库事务的。JDBC的一切行为包括事务是基于一个Connection的，在JDBC中是通过Connection对象进行事务管理。在JDBC中，常用的和事务相关的方法是： setAutoCommit、commit、rollback等。
JDBC事务的定义
关于JDBC的事务，相对来说比较简单，主要就是通过JDBC API来控制数据库的事务执行。
下面看一个简单的JDBC事务代码：
public void JdbcTransfer() {
java.sql.Connection conn = null;
try{
conn = conn =DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:1521:SID","username","userpwd"）;
// 将自动提交设置为 false，
//若设置为 true 则数据库将会把每一次数据更新认定为一个事务并自动提交
conn.setAutoCommit(false);
stmt = conn.createStatement();
// 将 A 账户中的金额减少 500
stmt.execute("\
update t_account set amount = amount - 500 where account_id = 'A'");
// 将 B 账户中的金额增加 500
stmt.execute("\
update t_account set amount = amount + 500 where account_id = 'B'");
// 提交事务
conn.commit();
// 事务提交：转账的两步操作同时成功
} catch(SQLException sqle){
try{
// 发生异常，回滚在本事务中的操做
conn.rollback();
// 事务回滚：转账的两步操作完全撤销
stmt.close();
conn.close();
}catch(Exception ignore){
}
sqle.printStackTrace();
}
}
上面的代码实现了一个简单的转账功能，通过事务来控制转账操作，要么都提交，要么都回滚。
JDBC事务的优缺点
JDBC为使用Java进行数据库的事务操作提供了最基本的支持。通过JDBC事务，我们可以将多个SQL语句放到同一个事务中，保证其ACID特性。JDBC事务的主要优点就是API比较简单，可以实现最基本的事务操作，性能也相对较好。
但是，JDBC事务有一个局限：一个 JDBC 事务不能跨越多个数据库！所以，如果涉及到多数据库的操作或者分布式场景，JDBC事务就无能为力了。于是又有了JTA事务。
为什么需要JTA
通常，JDBC事务就可以解决数据的一致性等问题，鉴于他用法相对简单，所以很多人关于Java中的事务只知道有JDBC事务，或者有人知道框架中的事务（比如Hibernate、Spring）等。但是，由于JDBC无法实现分布式事务，而如今的大数据分布式场景越来越多，所以，JTA事务就应运而生。
JTA事务比JDBC事务更强大。一个JTA事务可以有多个参与者，而一个JDBC事务则被限定在一个单一的数据库连接。下列任一个Java平台的组件都可以参与到一个JTA事务中：JDBC连接、JDO PersistenceManager 对象、JMS 队列、JMS 主题、企业JavaBeans（EJB）、一个用J2EE Connector Architecture 规范编译的资源分配器。
JTA和它的同胞Java事务服务(JTS：Java TransactionService)，为J2EE平台提供了分布式事务服务。不过JTA只是提供了一个接口，并没有提供具体的实现，而是由J2EE服务器提供商根据JTS规范提供的，常见的JTA实现有以下几种：
1.J2EE容器所提供的JTA实现(JBoss)
2.独立的JTA实现:如JOTM，Atomikos.这些实现可以应用在那些不使用J2EE应用服务器的环境里用以提供分布事事务保证。如Tomcat，Jetty以及普通的java应用。
JTA事务相对复杂，可以用于处理跨多个数据库的事务，是分布式事务的一种解决方案。而在大数据当中，分布式场景需求较多，对于JTA这部分也建议大家有相应的理解和掌握。
关于大数据编程学习，Java基础之JDBC事务处理，以上就为大家做了基本的介绍了。JDBC事务处理，首先需要大家对事务这个概念定义搞清楚，其次再落实到JDBC当中去，逐步深入，多多练习。
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