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怎么理解SQL的四个事务隔离级别
你好，我是小黄，这个题目我来回答下。
事务的隔离级别是为了解决并发问题。那么先来了解下并发带来的问题：
1）丢失更新 Lost Update：(没有加锁)
两个事务同时更新一行数据，最后一个事务的更新会覆盖掉第一个事务的更新，从而导致第一个事务更新的数据丢失，这是由于没有加锁造成的。
2）脏读Dirty Reads：（没有隔离）
一个事务看到了另外一个事物没有提交的更新数据。这是事务没有隔离造成的。
3）不可重复读：Non-Repeatable Reads
在同一事务中，多次读取同一数据但是返回不同的结果，也就是有其他事务更改了这些数据。
4）幻读：Phantom Reads 并发造成的
一个事务在执行过程中读取到另一个事务已提交的插入数据。就是说在第一个事务开始时，读取到一批数据，但是伺候另一个事务又插入新数据并提交，此时第一个事务又读取到这批数据但是发现多出了一条,貌似产生幻觉一样。这是并发造成的。
接下来我们说说这四个隔离级别，
1）未提交读（Read Uncommitted）：一个事务能够读取到 别的事务中没有提交的更新数据。事务可以读取到未提交的数据，这也被称为脏读(dirty read)。
所以这种级别很有可能读到脏数据，隔离级别最低。
2）提交读（Read Committed）：一个事务只能读取到别的事务提交的更新数据。
一般我们提交读就可以了。只能读取到已经提交的数据。即解决了脏读，但未解决不可重复读。（oracle默认的）
3）可重复读（Repeated Read）：保证同一事务中先后执行的多次查询将返回同意结果，不受其他事务的影响。这种隔离级别可能出现幻读。（mysql默认的）
4）序列化（Serializable）：不允许事务并发执行，强制事务串行执行，就是在读取的每一行数据上都加上了锁，读写相互都会阻塞。这种隔离级别最高，是最安全的，性能最低，不会出现脏读，不可重复读，幻读，丢失更新。
那么怎么设置隔离级别呢
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; //设置提交读隔离级别
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE; //设置序列化隔离级别
以上请参考。
若有疑问，欢迎留言评论，谢谢。
如何有效处理数据并发操作问题
想要知道如何处理数据并发，自然需要先了解数据并发。
什么是数据并发操作呢？
就是同一时间内，不同的线程同时对一条数据进行读写操作。
在互联网时代，一个系统常常有很多人在使用，因此就可能出现高并发的现象，也就是不同的用户同时对一条数据进行操作，如果没有有效的处理，自然就会出现数据的异常。而最常见的一种数据并发的场景就是电商中的秒杀，成千上万个用户对在极端的时间内，抢购一个商品。针对这种场景，商品的库存就是一个需要控制的数据，而多个用户对在同一时间对库存进行重写，一个不小心就可能出现超卖的情况。
针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？
第一种方案、数据库锁
从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S），一种是排它锁（X）。在MySQL的数据库中，是有四种隔离级别的，会在读写的时候，自动的使用这两种锁，防止数据出现混乱。
这四种隔离级别分别是：
- 读未提交（Read Uncommitted）
- 读提交（Read Committed）
- 可重复读（Repeated Read）
- 串行化（Serializable）
当然，不同的隔离级别，效率也是不同的，对于数据的一致性保证也就有不同的结果。而这些可能出现的又有哪些呢？
脏读（dirty read）
当事务与事务之间没有任何隔离的时候，就可能会出现脏读。例如：商家想看看所有的订单有哪些，这时，用户A提交了一个订单，但事务还没提交，商家却看到了这个订单。而这时就会出现一种问题，当商家去操作这个订单时，可能用户A的订单由于部分问题，导致数据回滚，事务没有提交，这时商家的操作就会失去目标。
不可重复读（unrepeatable read）
一个事务中，两次读操作出来的同一条数据值不同，就是不可重复读。
例如：我们有一个事务A，需要去查询一下商品库存，然后做扣减，这时，事务B操作了这个商品，扣减了一部分库存，当事务A再次去查询商品库存的时候，发现这一次的结果和上次不同了，这就是不可重复读。
幻读（phantom problem）
一个事务中，两次读操作出来的结果集不同，就是幻读。
例如：一个事务A，去查询现在已经支付的订单有哪些，得到了一个结果集。这时，事务B新提交了一个订单，当事务A再次去查询时，就会出现，两次得到的结果集不同的情况，也就是幻读了。
那针对这些结果，不同的隔离级别可以干什么呢？
“读未提（Read Uncommitted）”能预防啥？啥都预防不了。
“读提交（Read Committed）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，避免“脏读”，但是可能出现“不可重复读”和“幻读”。
“可重复读（Repeated Red）”能预防啥？使用“快照读（Snapshot Read）”方式，锁住被读取记录，避免出现“脏读”、“不可重复读”，但是可能出现“幻读”。
“串行化（Serializable）”能预防啥？有效避免“脏读”、“不可重复读”、“幻读”，不过运行效率奇差。
好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。
因为数据的IO要提升难度比较大，那么通过其他的方式，对数据进行处理，减少数据库的IO，就是提高并发能力的有效手段了。
最有效的一种方式就是：缓存
想要减少并发出现的概率，那么读写的效率越高，读写的执行时间越短，自然数据并发的可能性就变小了，并发性能也有提高了。
还是用刚才的秒杀举例，我们为的就是保证库存的数据不出错，卖出一个商品，减一个库存，那么，我们就可以将库存放在内存中进行处理。这样，就能够保证库存有序的及时扣减，并且不出现问题。这样，我们的数据库的写操作也变少了，执行效率也就大大提高了。
当然，常用的分布式缓存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬盘，而Memcache不行，应该怎么选择，就看具体的使用场景了。
当然，缓存毕竟使用的范围有限，很多的数据我们还是必须持久化到硬盘中，那我们就需要提高数据库的IO能力，这样避免一个线程执行时间太长，造成线程的阻塞。
那么，读写分离就是另一种有效的方式了
当我们的写成为了瓶颈的时候，读写分离就是一种可以选择的方式了。
我们的读库就只需要执行读，写库就只需要执行写，把读的压力从主库中分离出去，让主库的资源只是用来保证写的效率，从而提高写操作的性能。
当然，提高数据并发能力的方法还有很多，也还有很多可以研究的技术，我们可以一起共同讨论，共同进步。
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