MySQL的四种事务隔离级别SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。
一、事务的基本要素（ACID）
1、原子性（Atomicity）：事务开始后所有操作，要么全部做完，要么全部不做，不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错，会回滚到事务开始前的状态，所有的操作就像没有发生一样，也就是说事务是一个不可分割的整体。
2、一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
3、隔离性（Isolation）：同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。
4、持久性（Durability）：事务完成后，事务对数据库的所有更新将被保存到数据库，不能回滚。
小结：原子性是事务隔离的基础，隔离性和持久性是手段，最终目的是为了保持数据的一致性。
二、事务的并发问题
1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据(某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的)
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致(在一个事务的两次查询之中数据不一致，这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据)。
3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读(在一个事务的两次查询中数据笔数不一致，例如有一个事务查询了几列(Row)数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，先前的事务在接下来的查询中，就会发现有几列数据是它先前所没有的)。
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表
简而言之：
- 脏读：指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中未提交的数据。
- 不可重复读（虚读）：指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的update的数据。
- 幻读：指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的insert的数据。
三、四种隔离级别介绍
Read Uncommitted（读取未提交内容） 在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）。 Read Committed（读取提交内容） 在设定二进制日志格式时，建议使用row格式 它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（NonrepeatableRead），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。 Repeatable Read（可重读） 这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。 Serializable（可串行化） 这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
四、操作演示
查看一下Mysql版本
查看InnoDB存储引擎 系统级的隔离级别 和 会话级的隔离级别，默认为repeatable-read
select @@global.tx_isolation,@@tx_isolation;
1、读未提交：
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为read uncommitted（未提交读），查询表user的初始值：
（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表user：
（3）这时，虽然客户端B的事务还没提交，但是客户端A就可以查询到B已经更新的数据：
（4）一旦客户端B的事务因为某种原因回滚，所有的操作都将会被撤销，那客户端A查询到的数据其实就是脏数据：
要想解决这个问题可以采用读已提交的隔离级别
2、读已提交
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为read committed（未提交读），查询表user的初始值：
（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表user：
（3）这时，客户端B的事务还没提交，客户端A不能查询到B已经更新的数据，解决了脏读问题
（4）客户端B的事务用COMMIT命令提交之后，再查看一下客户端A的数据
（5）客户端A执行与上一步相同的查询，结果 与上一步不一致，即产生了不可重复读的问题，在应用程序中，假设我们处于客户端A的会话，查询到id为1的amount为5000，但是其他事务将id为1的amount值改为4900，我们并不知道，如果用4900这个值去做其他操作，是有问题的，不过这个概率真的很小，要想避免这个问题，可以采用可重复读的隔离级别。
3、可重复读
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为repeatable read，查询表user的初始值：
（2）在客户端A的事务提交之前，打开另一个客户端B，更新表user并提交，客户端B的事务居然可以修改客户端A事务查询到的行，也就是mysql的可重复读不会锁住事务查询到的行，sql标准中事务隔离级别为可重复读时，读写操作要锁行的，mysql居然没有锁，。在应用程序中要注意给行加锁，不然你会以步骤（1）中id为1的amount为5000作为中间值去做其他操作。
（3）在客户端A执行步骤（1）的查询：
（4）执行步骤（1），id为1的amount仍然是50000与步骤（1）查询结果一致，没有出现不可重复读的 问题；接着执行update user set amount = amount -100 where id = 1，amount没有变成5000-100 = 4900，id为1的amount值用的是步骤（2）中的4900来算的，所以是数据为4800，数据的一致性倒是没有被破坏！
(5) 在客户端A开启事务，查询表user的初始值
（6）在客户端B开启事务，新增一条数据，其中amount字段值为8000，并提交
(7) 在客户端A计算amount之和，值为4800+3500+6700=15000，没有把客户端B的值算进去，客户端A提交后再计算amount之和，居然变成了23000，这是因为把客户端B的8000算进去了，站在客户的角度，客户是看不到客户端B的，它会觉得是天下掉馅饼了，多了8000块，这就是幻读，站在开发者的角度，数据的 一致性并没有破坏。但是在应用程序中，我们得代码可能会把15000提交给用户，如果你一定要避免这情况小概率状况的发生，那么就要采取下面要介绍的事务隔离级别“串行化”
4、串行化
（1）打开一个客户端A，并设置当前事务模式为serializable，查询表user的初始值：
（2）打开一个客户端B，并设置当前事务模式为serializable，插入一条记录报错，表被锁了插入失败，mysql中事务隔离级别为serializable时会锁表，因此不会出现幻读的情况，这种隔离级别并发性极低，往往一个事务霸占了一张表，其他成千上万个事务只有干瞪眼，得等他用完提交才可以使用，开发中很少会用到。
补充：
1、mysql中默认事务隔离级别是可重复读时并不会锁住读取到的行
2、事务隔离级别为串行化时，读取数据会锁住整张表
3、阅读此文时，如果站在开发者的角度，也许会觉得不可重复读和幻读，在逻辑上并没有什么问题，最终数据仍然是一致的，但是站在用户的角度，他们通常只能看到一个事务（只能看到客户端A，不知道客户端B这个卧底的存在），而不会考虑事务并发执行的现象，一旦出现同一数据多次读取结果不同，或者凭空出现新记录，他们可能会产生疑虑，这是用户体验的问题。
4.事务在mysql中执行时，最终的结果不会出现数据的一致性的问题，因为在一个事务中，mysql执行某个操作未必会使用前一个操作的中间结果，它会根据其他并发事务的实际情况采来处理，看起来不合逻辑，但是保证了数据的一致性 ；但是事务在应用程序中执行时，一个操作的结果会被下一个操作用到，并进行其他的计算。这是我们得小心，可重复读的时候应该锁行，串行化时 要锁表，不然会破坏数据的一致性。
5、事务在mysql中执行时，mysql会根据各个事务的实际情况综合处理，导致数据的一致性没有被破坏，但是应用程序时按照逻辑套路来出牌，并没有mysql聪明，难免会出现数据的一致性问题。
6、隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，鱼和熊掌不可兼得啊。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
