眾所周知MySQL從5.5.8開始，Innodb就是默認的存儲引擎，Innodb最大的特點是：支持事務、支持行級鎖。 既然支持事務，那么就會有處理並發事務帶來的問題：更新丟失、臟讀、不可重復讀、幻讀；相應的為了解決這四個問題， 就產生了事務隔離級別：未提交讀（Read uncommitted），已提交讀(Read committed)，可重復讀(Repeatable read)，可序列化(Serializable)。
事務的特性：
原子性：指處於同一個事務中的多條語句是不可分割的。即它對數據庫的修改要么全部執行，要么全部不執行
一致性：事務必須使數據庫從一個一致性狀態變換到另外一個一致性狀態。比如轉賬，轉賬前兩個賬戶余額之和為2k，轉賬之后也應該是2K。
隔離性：指多線程環境下，一個線程中的事務不能被其他線程中的事務打擾 持久性：事務一旦提交，就應該被永久保存起來。
持久性：事務一旦提交，就應該被永久保存起來。
1、概念說明：
更新丟失：最后的更新覆蓋了其他事務之前的更新，而事務之間並不知道，發生更新丟失。更新丟失，可以完全避免，應用對訪問的數據加鎖即可。
臟讀(針對未提交的數據)：一個事務在更新一條記錄，未提交前，第二個事務讀到了第一個事務更新后的記錄，那么第二個事務就讀到了臟數據，會產生對第一個未提交 數據的依賴。一旦第一個事務回滾，那么第二個事務讀到的數據，將是錯誤的臟數據。
不可重復讀（讀取數據本身的對比）：一個事務在讀取某些數據后的一段時間后，再次讀取這個數據，發現其讀取出來的數據內容已經發生了改變，就是不可重復讀。
幻讀（讀取結果集條數的對比）：一個事務按相同的查詢條件查詢之前檢索過的數據，確發現檢索出來的結果集條數變多或者減少（由其他事務插入、刪除的），類似產生幻覺。
2、事務隔離級別：
並發處理帶來的問題中，更新丟失可以完全避免，由應用對數據加鎖即可。臟讀、不可重讀度、幻讀，其實都是數據庫的一致性問題，必須由一定的事務隔離機制來解決。 其中一種方法是：不用加鎖，通過一定的機制生成一個數據請求時間點的一致性快照，並用這個快照來提供一個界別的一致性讀取。從用戶的角度看，好像是數據庫提偶拱了 統一數據的多個版本。這種技術叫做：數據庫多版本並發控制，MVCC 多版本數據庫。
事務隔離的本質是使事務在一定程度上串行化執行，顯然和並發機制是矛盾的。數據庫的事務隔離越嚴格，並發負作用越小，代價越高（影響並發訪問了唄）。
為了解決隔離和並大的矛盾，IOS SQL92規定了4個隔離級別。（隔離==串行）
大多數數據庫默認的事務隔離級別是 Read Committed，比如 SQL Server , Oracle。但 MySQL 的默認隔離級別是 Repeatable Read。
舉例1：
臟讀（Read Uncommitted）
通俗的講，一個事務在處理過程中讀取了另外一個事務未提交的數據。（你都還沒提交，我就讀到了你剛操作的數據，萬一你回滾了怎么辦，你說這臟不臟。）
舉例（事務B未提交，事務A卻讀到了事務B未提交的數據）：
3.2 不可重復讀（Non-repeatable Read）
通俗的講，一個事務范圍內，多次查詢某個數據，卻得到不同的結果。
與臟讀的區別：臟讀是讀到未提交的數據，而不可重復讀讀到的卻是已經提交的數據，但實際上是違反了事務的一致性原則。
舉例（事務B提交后，事務A卻讀到了事務B已提交的數據，導致事務A兩次讀到地數據不一致）：
3.3 幻讀
在Repeatable Read隔離級別下，一個事務可能會遇到幻讀（Phantom Read）的問題。
事務A讀取與搜索條件相匹配的若干行。事務B以插入或刪除行等方式來修改事務A的結果集，然后再提交。
舉例（id主鍵唯一，事務A搜索id=10的數據，事務A搜索不到id=10的數據，然后事務B新增id=10的數據並提交，事務A更新id=10的數據卻成功，插入id=10卻失敗，現在搜索id=10也有記錄）：
舉例2：
1. 臟讀的情況：對於兩個事務T1與T2，T1讀取了已經被T2更新但是還沒有提交的字段之后，若此時T2回滾，T1讀取的內容就是臨時並且無效的
開啟兩個mysql客戶端，並創建一張測試表transaction
更改默認隔離級別REPEATABLE READ為READ UNCOMMITTED，用於測試
SELECT @@tx_isolation; #查詢隔離級別 SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED; # 更改隔離級別
兩個客戶端同時開啟事務，其中一個事務做UPDATE操作，另一個事務做SELECT
若此時黑色背景的客戶端進行回滾，則白色背景的客戶端讀取的數據就是臨時並且無效的。即臟讀。
2. 不可重復讀: 對於兩個事務T1和T2，T1讀取了一個字段，然后T2更新了該字段並提交之后，T1再次提取同一個字段，值便不相等了。
重復讀取的結果不一致的情況發生。
3. 幻讀: 對於兩個事務T1、T2，T1從表中讀取數據，然后T2進行了INSERT操作並提交，當T1'再次讀取的時候，結果不一致的情況發生。
