练功发自真心是谁说的？B站题目求答案

德语里面有节操、尼玛死、我练功发自内心是什么意思

德国BOY还有元首的空耳？我练功发自真心是was ist geschehen 意思是“发生了什么” 有节操貌似是 Jetzt geht's los意思是“开始了” 尼玛死（是戈培尔说那句吧）是niemals是“从来没有,绝对不 ”的意思 来自百度与谷歌翻译

B站题目求答案

您好，请上万能的大X宝。那是一个神奇的地方，有一切你想要的东西。

蛋酒； 亚那拉一卡？？ 什么意思

蛋酒——不知道，这个我还真没见过亚那拉一卡——要来一发么？出自BL向作品，代表人物是阿部高和LZ要的还有好多：阿姨洗铁路——爱してる的空耳，一般出现创生大天使的OP时会大量刷这个句子（里面有爱してる）蓝~蓝~路~——出自日本恶搞麦当劳叔叔的视频，视频中麦当劳叔叔会不知所以的高举双手大喊蓝蓝路哦嘎撒其赛高~——冈崎（朋也）最高的空耳，出自CLANNAD四百大妈——蜘蛛侠（Spider-Man）的日文空耳oku sen man (亿千万)——出自洛克人2代(ロックマン2 ) 中，威利博士城堡第一关(ワイリーステージ前半戦)的BGM，不过在ニコニコ动画上，有日本强人为它填了词，一配成名。其中亿千万就是歌词的一部分。

关于一些网络用语 请达人解释下 谢谢

1.面瘫就是一种病呗，长相畸形2.认真你就输了 应该是来源与ACFUN以前的标语口号吧，也有人说是出与林苏写的书名《认真你就输了》，是BL文3.又会唱歌又会写字，是《容嬷嬷小黑屋》视频里面的台词，一个能打的都没有是以前ACFUN里面的一个网页游戏的广告弹出窗口，窗口插件里面回冒一句：“一个能打的都没有”。

数据库事务里的原子性和一致性的区别

这个问题的有趣之处，不在于问题本身（“原子性、一致性的实现机制是什么”），而在于回答者的分歧反映出来的另外一个问题：原子性和一致性之间的关系是什么？我特别关注了@我练功发自真心的答案，他正确地指出了，为了保证事务操作的原子性，必须实现基于日志的REDO/UNDO机制。但这个答案仍然是不完整的，因为原子性并不能够完全保证一致性。

首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

在数据库实现的场景中，一致性可以分为数据库外部的一致性和数据库内部的一致性。前者由外部应用的编码来保证，即某个应用在执行转帐的数据库操作时，必须在同一个事务内部调用对帐户A和帐户B的操作。如果在这个层次出现错误，这不是数据库本身能够解决的，也不属于我们需要讨论的范围。

后者由数据库来保证，即在同一个事务内部的一组操作必须全部执行成功（或者全部失败）。这就是事务处理的原子性。为了实现原子性，需要通过日志：将所有对数据的更新操作都写入日志，如果一个事务中的一部分操作已经成功，但以后的操作，由于断电/系统崩溃/其它的软硬件错误而无法继续，则通过回溯日志，将已经执行成功的操作撤销，从而达到“全部操作失败”的目的。

最常见的场景是，数据库系统崩溃后重启，此时数据库处于不一致的状态，必须先执行一个crashrecovery的过程：读取日志进行REDO（重演将所有已经执行成功但尚未写入到磁盘的操作，保证持久性），再对所有到崩溃时尚未成功提交的事务进行UNDO（撤销所有执行了一部分但尚未提交的操作，保证原子性）。crashrecovery结束后，数据库恢复到一致性状态，可以继续被使用。日志的管理和重演是数据库实现中最复杂的部分之一。

如果涉及到并行处理和分布式系统（日志的复制和重演是数据库高可用性的基础），会比上述场景还要复杂得多。但是，原子性并不能完全保证一致性。在多个事务并行进行的情况下，即使保证了每一个事务的原子性，仍然可能导致数据不一致的结果。例如，事务1需要将100元转入帐号A：先读取帐号A的值，然后在这个值上加上100。

但是，在这两个操作之间，另一个事务2修改了帐号A的值，为它增加了100元。那么最后的结果应该是A增加了200元。但事实上，事务1最终完成后，帐号A只增加了100元，因为事务2的修改结果被事务1覆盖掉了。为了保证并发情况下的一致性，引入了隔离性，即保证每一个事务能够看到的数据总是一致的，就好象其它并发事务并不存在一样。

用术语来说，就是多个事务并发执行后的状态，和它们串行执行后的状态是等价的。怎样实现隔离性，已经有很多人回答过了，原则上无非是两种类型的锁：一种是悲观锁，即当前事务将所有涉及操作的对象加锁，操作完成后释放给其它对象使用。为了尽可能提高性能，发明了各种粒度（数据库级/表级/行级……）/各种性质（共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁……）的锁。为了解决死锁问题，又发明了两阶段锁协议/死锁检测等一系列的技术。

一种是乐观锁，即不同的事务可以同时看到同一对象（一般是数据行）的不同历史版本。如果有两个事务同时修改了同一数据行，那么在较晚的事务提交时进行冲突检测。实现也有两种，一种是通过日志UNDO的方式来获取数据行的历史版本，一种是简单地在内存中保存同一数据行的多个历史版本，通过时间戳来区分。

锁也是数据库实现中最复杂的部分之一。同样，如果涉及到分布式系统（分布式锁和两阶段提交是分布式事务的基础），会比上述场景还要复杂得多。@我练功发自真心提到，其他回答者说的其实是操作系统对atomic的理解，即并发控制。

我不能完全同意这一点。数据库有自己的并发控制和锁问题，虽然在原理上和操作系统中的概念非常类似，但是并不是同一个层次上的东西。数据库中的锁，在粒度/类型/实现方式上和操作系统中的锁都完全不同。操作系统中的锁，在数据库实现中称为latch（一般译为闩）。

其他回答者回答的其实是“在并行事务处理的情况下怎样保证数据的一致性”。最后回到原来的问题（“原子性、一致性的实现机制是什么”）。我手头有本DatabaseSystemConcepts（4ed，有点老了），在第15章的开头简明地介绍了ACID的概念及其关系。

如果你想从概念上了解其实现，把这本书的相关章节读完应该能大概明白。如果你想从实践上了解其实现，可以找innodb这样的开源引擎的源代码来读。不过，即使是一个非常粗糙的开源实现（不考虑太复杂的并行处理，不考虑分布式系统，不考虑针对操作系统和硬件的优化之类），要基本搞明白恐怕也不是一两年的事。