之前我們談到過，資料庫通過調整事務之間的隔離級別來提高事務的效能。
那麼接下來，我們來首先說說事務之間可能互相遇到的問題。

大家都知道事務只有提交後，才會真正的持久化到硬碟，倘若出現出現了回滾的操作，則事務所有操作的影響都會被回退掉。那麼假若事務在執行過程中，其他事務讀取到了當前的操作結果，但是當前事務後邊回滾了，那麼其他事務相當於讀取到了錯誤的資料。
舉個例子
老闆告訴HR，技術員工從下個月開始漲工資。技術小A從小道訊息得知後，非常開心，準備把自己的單車換成摩托。後邊老闆發現公司的債務堆積嚴重，告知HR取消該加薪計劃。得知真相的小A眼淚流下淚，只能含著淚去找摩托店老闆退貨。
流程如下圖：

理論上小A等員工不應該從側面提前獲知公司的加薪計劃，而應該在公司正式發文後（事務提交後）才可獲知。這個問題就是我們常說的髒讀。此時的隔離級別我們稱之為讀未提交，也就是說還沒有正式公佈的資料，可以被提前獲知到。(防盜連線：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )

如何解決這個問題呢？
公司特別進行了申明，任何未經公司正式發文的訊息，全部為不實訊息，大家不可以信賴，出現任何問題後果自負，大家只能相信眼見為實的那些訊息。這種隔離級別我們稱之為讀已提交，也就是隻能讀到公司正式發文的資訊，對於那些未通過正式發文的訊息，直接無視掉。
問題好像已經解決了。
年會前公司正式發文，由於今年業績成長明顯，經討論， 全員加薪。
小A看了看自己騎了兩年的單車，決定換一輛摩托。正所謂搏一搏單車變摩托。
於是小A興沖沖的跑到摩托車行，預定了自己中意已久的摩托。
然而接下來小A在參加年會的過程中，老總在會議上特別宣佈，由於上一年公司業績的特別突出，經過公司董事會的宣佈，包括小A在內的所有員工，特別增發配股。
小A看了看微信已經給摩托車老闆轉發的定金，又看了看最新的路虎，陷入的沉思。正所謂賭一賭摩托變路虎，年會結束後，小A火速聯絡摩托車老闆，一哭二鬧的總算把押金退了，去隔壁的4S店下單了路虎。
流程如下圖：

對於這種每次讀取到待遇都不一樣，導致處理過程中出現了錯誤的處理的場景，我們稱之為不可重複讀。啥意思呢？也就是說即使公司正式發文後（提交後），也可能存在不確定性，因為公司可能反覆提交資料，導致你拿到的資料仍然是髒資料，甚至你已經根據歷史資料進行了錯誤的處理。此時的隔離級別我們稱之為讀已提交。
那麼怎麼解決這個不可重複讀的問題呢？
也就是你操作期間，其他人不能改資料。很簡單，你用什麼資料鎖住什麼資料就好了，如果你需要根據薪酬要做出消費的判斷，那麼只要鎖住薪酬就好了。

這樣好像問題已經解決了，但是通過一系列操作預訂完路虎的你，回家發現，當初私房錢買的比特幣，現在已經漲到3萬美金了，摺合下來資產都過億了。(防盜連線：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )望著一串你的小屏手機都快顯示不下的數字，你再次陷入沉思。從沉思緩過來後，你撥通了路虎店的電話，又是一頓一哭二鬧三上吊，你去了旁邊的瑪莎拉蒂店下了訂單。
整體的流程如下：

為啥明明已經鎖定了薪酬，可是收入卻仍然無情的增長。
原因很簡單，你只鎖定住了既有的資料，來自單位的薪酬，沒有鎖住外界新增的資料，導致讀到的資料仍然不夠準確，無法做出正確的處理。這種異常場景我們稱之為幻讀，也就是因為新增資料導致的讀不一致性。而當前的這種隔離級別稱之為可重複讀。也就是我們可以反覆的讀取之前已經讀取到的資料，但是新增的資料，我們仍然可能會讀取到，讀不一致性仍然存在
如何解決幻讀的問題呢？
答案很簡單，還是加鎖，之前加鎖是對某些已經存在的資料加鎖，現在加鎖，是對全域性加鎖，誰要操作，誰獲取到全域性的鎖。(防盜連線：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )至此也就不存在併發場景了，也就更不存在併發問題了。這種隔離級別我們稱之為序列化。
至於這幾種隔離級別在innodb中是如何實現的，確實是比較複雜，一兩句話難以說清，我會在後文中專門講解
下邊我們總結一下前文所提到的概念：
1、 髒讀
讀到了其他事務未提交的資料。（也就是髒頁中的資料，這個後文中我會專門講解）
2、 不可重複讀
在事務中每次讀取到的資料是別人已經提交的資料，但是由於存在併發修改（update delele），每次讀取到的資料不一致
3、 幻讀
對於新插入的資料造成的讀不一致性，我們稱之為幻讀
這三個問題都屬於存在併發事務時，資料的前後讀不一致的問題。解決辦法就是通過資料庫的不同隔離機制，(防盜連線：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )來規避掉這些問題。
1、 讀未提交 Read Uncommitted
事務未提交的資料修改，對其他事務也是可見的
未解決髒讀，不可重複讀，幻讀
2、 讀已提交 Read Committed
一個事務開始後，只能看到已經提交的事務做出的修改
解決髒讀，未解決不可重複讀，幻讀
3、 可重複讀 Repeatable Read
一個事務開始後，對於已經查詢出的資料，再次反覆查詢獲取到的資料是一樣的
解決了髒讀，不可重複讀，未解決幻讀
這裡要特別注意下，可重複讀級別儘管不要求解決幻讀問題，但是innodb儲存引擎卻不存在該問題，這個我會再接下來的部落格中專門解釋該問題
4、 序列化  Serializable
最高級別，強制事務進行序列操作
解決了所有資料庫併發問題

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