数据库事务4种隔离级别及7种传播行为及事物的4大特性
一、隔离级别： 用来解决并发事务所产生一些问题：
数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。
１. ISOLATION_READ_UNCOMMITTED：这是事务最低的隔离级别，它充许令外一个事务可以看到这个事务未提交的数据。
这种隔离级别会产生脏读，不可重复读和幻像读。
２. ISOLATION_READ_COMMITTED：保证一个事务修改的数据提交后才能被另外一个事务读取。另外一个事务不能读取该事务未提交的数据
３. ISOLATION_REPEATABLE_READ：这种事务隔离级别可以防止脏读，不可重复读。但是可能出现幻像读。
它除了保证一个事务不能读取另一个事务未提交的数据外，还保证了避免下面的情况产生(不可重复读)。
４. ISOLATION_SERIALIZABLE：这是花费最高代价但是最可靠的事务隔离级别。事务被处理为顺序执行。
除了防止脏读，不可重复读外，还避免了幻像读。
我们使用 test 数据库，新建 tx 表：－－－ＭｙＳＱＬ数据库
第1级别：Read Uncommitted(读取未提交内容)
(1)所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果
(2)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
(3)该级别引发的问题是——脏读(Dirty Read)：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。
#首先，修改隔离级别
set tx_isolation='READ-UNCOMMITTED';
select @@tx_isolation;
+------------------+
| @@tx_isolation |
+------------------+
| READ-UNCOMMITTED |
+------------------+
#事务A：启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务B：也启动一个事务(那么两个事务交叉了)
在事务B中执行更新语句，且不提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务A：那么这时候事务A能看到这个更新了的数据吗?
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 | --->可以看到！说明我们读到了事务B还没有提交的数据
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务B：事务B回滚,仍然未提交
rollback;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务A：在事务A里面看到的也是B没有提交的数据
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 | --->脏读意味着我在这个事务中(A中)，事务B虽然没有提交，但它任何一条数据变化，我都可以看到！
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
第2级别：Read Committed(读取提交内容)
(1)这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）
(2)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
(3)这种隔离级别出现的问题是——不可重复读(Nonrepeatable Read)：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。
是指在数据库访问中，一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据
#首先修改隔离级别
set tx_isolation='read-committed';
select @@tx_isolation;
+----------------+
| @@tx_isolation |
+----------------+
| READ-COMMITTED |
+----------------+
#事务A：启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务B：也启动一个事务(那么两个事务交叉了)
在这事务中更新数据，且未提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务A：这个时候我们在事务A中能看到数据的变化吗?
select * from tx; --------------->
+------+------+ |
| id | num | |
+------+------+ |
| 1 | 1 |--->并不能看到！ |
| 2 | 2 | |
| 3 | 3 | |
+------+------+ |——>相同的select语句，结果却不一样
|
#事务B：如果提交了事务B呢? |
commit; |
|
#事务A: |
select * from tx; --------------->
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 |--->因为事务B已经提交了，所以在A中我们看到了数据变化
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
第3级别：Repeatable Read(可重读)
(1)这是MySQL的默认事务隔离级别
(2)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
(3)此级别可能出现的问题——幻读(Phantom Read)：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。事务A首先根据条件索引得到N条数据，然后事务B改变了这N条数据之外的M条或者增添了M条符合事务A搜索条件的数据，导致事务A再次搜索发现有N+M条数据了，就产生了幻读。也就是说，当前事务读第一次取到的数据比后来读取到数据条目少。
不可重复读和幻读比较：
两者有些相似，但是前者针对的是update或delete，后者针对的insert。
大致的区别在于不可重复读是由于另一个事务对数据的更改所造成的，而幻读是由于另一个事务插入或删除引起的。
(4)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
#首先，更改隔离级别
set tx_isolation='repeatable-read';
select @@tx_isolation;
+-----------------+
| @@tx_isolation |
+-----------------+
| REPEATABLE-READ |
+-----------------+
#事务A：启动一个事务
start transaction;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务B：开启一个新事务(那么这两个事务交叉了)
在事务B中更新数据，并提交
start transaction;
update tx set num=10 where id=1;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
commit;
#事务A：这时候即使事务B已经提交了,但A能不能看到数据变化？
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 1 | --->还是看不到的！(这个级别2不一样，也说明级别3解决了不可重复读问题)
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
#事务A：只有当事务A也提交了，它才能够看到数据变化
commit;
select * from tx;
+------+------+
| id | num |
+------+------+
| 1 | 10 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+------+------+
第4级别：Serializable(可串行化)
(1)这是最高的隔离级别
(2)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。
(3)在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争
#首先修改隔离界别
set tx_isolation='serializable';
select @@tx_isolation;
+----------------+
| @@tx_isolation |
+----------------+
| SERIALIZABLE |
+----------------+
#事务A：开启一个新事务
start transaction;
#事务B：在A没有commit之前，这个交叉事务是不能更改数据的
start transaction;
insert tx values('4','4');
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
update tx set num=10 where id=1;
ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
二、传播行为
一个线程在运行过程中，可能会连续调用好几个方法，在调用某一个方法时，可能就开启了一个Spring事务，那么在调用接下来的方法时，到底是共用同一个事务呢？还是新开一个事务呢？这就是传播机制，程序员可以根据不同的业务场景进行配置，比如：
1．REQUIRED（Spring默认的事务传播类型）：如果当前没有事务，则自己新建一个事务，如果当前存在事务，则加入这个事务
2．SUPPORTS：当前存在事务，则加入当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方法执行
3．MANDATORY：当前存在事务，则加入当前事务，如果当前事务不存在，则抛出异常。
4．REQUIRES＿NEW：创建一个新事务，如果存在当前事务，则挂起该事务。
5．NOT＿SUPPORTED：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则挂起当前事务
6．NEVER：不使用事务，如果当前事务存在，则抛出异常
7．NESTED：如果当前事务存在，则在嵌套事务中执行，否则和REQUIRED的操作一样（开启一个事务）
在Spring中，一个Spring事务就是对应一个数据库连接，新开一个Spring事务其实就是新开一个数据库连接，比如执行某个方法时需要开启一个Spring事务，那么就会创建一个数据库连接，然后开始执行方法，如果方法中调用了其他方法，此时就会看这个其他方法怎么配置的：
1．比如是REQUIRES＿NEW，那么就会新开一个数据库连接，这个其中方法中的sql就会在这个新开的数据库连接中执行 事务是否回滚要看调用方对全局异常有没有处理，如果最外层的事务没有try catch 那么最外层的事务通过异常的传播是会回滚的，如果异常被吃掉了 也可以不回滚。
2．比如是REQUIRED，那么就不会新开，而是基于之前的数据库连接来执行方法中的sql
5.事务的4大特性
⑴ 原子性（Atomicity）
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
⑵ 一致性（Consistency）
一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。
⑶ 隔离性（Isolation）
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。
关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。
⑷ 持久性（Durability）
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
例如我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。
