spring（數據庫）事務隔離級別分為四種（級別遞減）：
1、Serializable （串行化）：最嚴格的級別，事務串行執行，資源消耗最大；
2、REPEATABLE READ（重復讀） ：保證了一個事務不會修改已經由另一個事務讀取但未提交（回滾）的數據。避免了“臟讀取”和“不可重復讀取”的情況，但不能避免“幻讀”，但是帶來了更多的性能損失。
3、READ COMMITTED （提交讀）：大多數主流數據庫的默認事務等級，保證了一個事務不會讀到另一個並行事務已修改但未提交的數據，避免了“臟讀取”，但不能避免“幻讀”和“不可重復讀取”。該級別適用於大多數系統。
4、Read Uncommitted（未提交讀） ：事務中的修改，即使沒有提交，其他事務也可以看得到，會導致“臟讀”、“幻讀”和“不可重復讀取”。
臟讀、不可重復讀、幻讀：
也許有很多讀者會對上述隔離級別中提及到的 臟讀、不可重復讀、幻讀 的理解有點吃力，我在這里嘗試使用通俗的方式來解釋這三種語義：
臟讀：所謂的臟讀，其實就是讀到了別的事務回滾前的臟數據。比如事務B執行過程中修改了數據X，在未提交前，事務A讀取了X，而事務B卻回滾了，這樣事務A就形成了臟讀。
也就是說，當前事務讀到的數據是別的事務想要修改成為的但是沒有修改成功的數據。
不可重復讀：事務A首先讀取了一條數據，然后執行邏輯的時候，事務B將這條數據改變了，然后事務A再次讀取的時候，發現數據不匹配了，就是所謂的不可重復讀了。
也就是說，當前事務先進行了一次數據讀取，然后再次讀取到的數據是別的事務修改成功的數據，導致兩次讀取到的數據不匹配，也就照應了不可重復讀的語義。
幻讀：事務A首先根據條件索引得到N條數據，然后事務B改變了這N條數據之外的M條或者增添了M條符合事務A搜索條件的數據，導致事務A再次搜索發現有N+M條數據了，就產生了幻讀。
也就是說，當前事務讀第一次取到的數據比后來讀取到數據條目少。
不可重復讀和幻讀比較：
兩者有些相似，但是前者針對的是update或delete，后者針對的insert。