理解Google Spanner(3)：分布式事务原理与实现
本篇涉及到分布式事务的原理与Spanner事务实现，需要大概理解单机数据库事务，如果还不理解，可以先看看之前的两篇：
为了让下面的阅读不那么枯燥，先抛出几个问题大家可以思考一下：
- 分布式事务相比单机事务，有何难点？如何解决？
- 为什么在同一个Spanner事务中，提交之前完全读不到自己的写入？
- 什么是外部一致性？
- Spanner事务有哪些类型？分别适用于什么场景？
- Spanner读取是加锁还是MVCC？
- Spanner每个Paxos Group的每秒事务吞吐量是否有限制？
从0到1理解数据库事务（下）：隔离级别实现——MVCC与锁
这是数据库事务分享的第二篇，上一篇讲解数据库事务并发会产生的问题，这篇会详细讲数据库如何避免这些问题，也就是如何实现隔离，主要是讲两种主流技术方案——MVCC与锁，理解了MVCC与锁，就可以举一反三地看各种数据库并发控制方案，并理解每种实现能解决的问题以及需要开发者自己注意的并发问题，以更好支撑业务开发。
先回顾一下上一篇讨论过的，如果没有隔离或者隔离级别不足，会带来的问题：
- 脏写（Dirty Write）
- 脏读（Dirty Read）
- 不可重复读（Unrepeatable Read）
- 幻读（Phantom）
- 读偏差（Read Skew）
- 写偏差（Write Skew）
- 丢失更新（Lost Updates）
从0到1理解数据库事务（上）：并发问题与隔离级别
最近准备写一篇关于Spanner事务的分享，所以先分享一些基础知识，涉及ACID、隔离级别、MVCC、锁，由于太长，只好拆分成上下两篇：
上：并发问题与隔离级别 主要讲事务所要解决的问题、思路，先理解为什么需要事务以及事务并发控制中面临的问题。
下：隔离级别实现——MVCC与锁 隔离性是为了更好地做到并发控制，事务的并发表现会对业务有直接影响，所以这篇会详细讲如何实现隔离，主要是讲两种主流技术方案——MVCC与锁，理解了MVCC与锁，就可以举一反三地看各种数据库并发控制方案，并理解每种实现能解决的问题以及需要开发者自己注意的并发问题，以更好支撑业务开发。
理解Google Spanner(2)：数据是如何存储的
阅读本文之前，最好已经阅读过Spanner官方文档。 本文适合以下两类人： A. 如果你读完官方文档完全没能举一反三，还是一头雾水，不知道使用Spanner的正确姿势是什么，以及为什么这些姿势比较正确。那你就可以读一下这篇文章，一定会对你有帮助。 B. 如果你对数据库原理及其实现有一定理解，你读完官方文档已经举一反三大概猜测到了它的实现原理，大神，还是请你读一下这篇文章，交流一下我们理解不一致的地方。
重要的话再说一遍：阅读本文之前，最好已经阅读过Spanner官方文档，带着问题来读这篇文章，收获会更多一些。
（如果你想对Spanner的基本架构有一个概览，可以读一读上一篇：理解Google Spanner(1)：数据复制与分片）
本文会讲什么
要理解Spanner中的数据是如何被存储、组织的，只有三个关键词：
- Key-Value数据库
- LSM-Tree
- PAX 行列混存
理解Google Spanner(1)：数据复制与分片
现在工作中有很多项目开始转到Google Spanner，虽然是很牛逼的分布式数据库，但由于太新了，并且是闭源的，网上几乎没有什么资料可查，为了更好地使用它，开始了Spanner漫长的学习之路，一个东西只有自己能教会别人，才代表自己真的会了，因此准备进行Google Spanner的一系列分享，这是第一篇，主要是讲Spanner的数据复制与分片，最后会提到实际应用中会遇到的热点问题以及解决方案。