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事务隔离的四个级别是什么？

事务隔离的四个级别是未提交读（Read Uncommitted）、提交读（Read Committed）、可重复读（Repeable Read）、可串行化（Serializable）。

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1、未提交读（Read Uncommitted）：事务可以读取未提交的数据，也称作脏读（Dirty Read）。一般很少使用。

2、提交读（Read Committed）：是大都是DBMS（如：Oracle，SQLServer）默认事务隔离。执行两次同意的查询却有不同的结果，也叫不可重复读。

3、可重复读（Repeable Read）：是MySQL默认事务隔离级别。能确保同一事务多次读取同一数据的结果是一致的。可以解决脏读的问题，但理论上无法解决幻读（Phantom Read）的问题。

4、可串行化（Serializable）：是最高的隔离级别。强制事务串行执行，会在读取的每一行数据上加锁，这样虽然能避免幻读的问题，但也可能导致大量的超时和锁争用的问题。很少会应用到这种级别，只有在非常需要确保数据的一致性且可以接受没有并发的应用场景下才会考虑。

事务隔离级别特点比较

从事务隔离级别的定义上可以看出，Serializable级别隔离性最高，但是其效率也最低，因为其要求所有操作相同记录的事务都串行的执行。

对于MySql而言，其默认事务级别是Repeatable read，虽然在定义上讲，这种隔离级别无法解决幻读的问题，但是MySql使用了一种Next key-lock的算法来实现Repeatable read，这种算法是能够解决幻读问题的。

关于Next key-lock算法，在进行查询时，其不仅会将当前的操作记录锁住，也会将查询所涉及到的范围锁住。

也就是说，其他事务如果想要在当前事务查询的范围内进行数据操作，那么其是会被阻塞的，因而MySql在Repeatable read隔离级别下就已经具备了Serializable隔离级别的事务隔离性。

以上内容参考：百度百科-隔离级别

数据库事务隔离级别 一般用哪个

术式之后皆为逻辑，一切皆为需求和实现。希望此文能从需求、现状和解决方式的角度帮大家理解隔离级别。

隔离级别的产生

在串型执行的条件下，数据修改的顺序是固定的、可预期的结果，但是并发执行的情况下，数据的修改是不可预期的，也不固定，为了实现数据修改在并发执行的情况下得到一个固定、可预期的结果，由此产生了隔离级别。

所以隔离级别的作用是用来平衡数据库并发访问与数据一致性的方法。

事务的4种隔离级别

READ UNCOMMITTED       未提交读，可以读取未提交的数据。READ COMMITTED         已提交读，对于锁定读(select with for update 或者 for share)、update 和 delete 语句，                       InnoDB 仅锁定索引记录，而不锁定它们之间的间隙，因此允许在锁定的记录旁边自由插入新记录。                       Gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查。REPEATABLE READ        可重复读，事务中的一致性读取读取的是事务第一次读取所建立的快照。SERIALIZABLE           序列化

在了解了 4 种隔离级别的需求后，在采用锁控制隔离级别的基础上，我们需要了解加锁的对象(数据本身间隙)，以及了解整个数据范围的全集组成。

数据范围全集组成

SQL 语句根据条件判断不需要扫描的数据范围（不加锁）；

SQL 语句根据条件扫描到的可能需要加锁的数据范围；

以单个数据范围为例，数据范围全集包含：（数据范围不一定是连续的值，也可能是间隔的值组成）

1. 数据已经填充了整个数据范围：（被完全填充的数据范围，不存在数据间隙）

整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，

已有数据1、2、3、4、5，此时数据范围已被完全填充；

整形，对值具有唯一约束条件的数据范围 1 和 5 ，

已有数据1、5，此时数据范围已被完全填充；

2. 数据填充了部分数据范围：（未被完全填充的数据范围，是存在数据间隙）

整形的数据范围 1～5 ，

已有数据 1、2、3、4、5，但是因为没有唯一约束，

所以数据范围可以继续被 1～5 的数据重复填充；

整形，具有唯一约束条件的数据范围 1～5 ，

已有数据 2，5，此时数据范围未被完全填充，还可以填充 1、3、4 ；

3. 数据范围内没有任何数据（存在间隙）

如下：

整形的数据范围 1～5 ，数据范围内当前没有任何数据。

在了解了数据全集的组成后，我们再来看看事务并发时，会带来的问题。

无控制的并发所带来的问题

并发事务如果不加以控制的话会带来一些问题，主要包括以下几种情况。

1. 范围内已有数据更改导致的：

更新丢失：当多个事务选择了同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，

由于每个事物不知道其他事务的存在，最后的更新就会覆盖其他事务所做的更新；

脏读： 一个事务正在对一条记录做修改，这个事务完成并提交前，这条记录就处于不一致状态。

这时，另外一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，

第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此做了进一步的处理，就会产生提交的数据依赖关系。

这种现象就叫“脏读”。

2. 范围内数据量发生了变化导致：

不可重复读：一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，

却发现其读出的数据已经发生了改变，或者某些记录已经被删除了。

这种现象就叫“不可重复读”。

幻读：一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，

却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象称为“幻读”。

可以简单的认为满足条件的数据量变化了。

因为无控制的并发会带来一系列的问题，这些问题会导致无法满足我们所需要的结果。因此我们需要控制并发，以实现我们所期望的结果(隔离级别)。

MySQL 隔离级别的实现

InnoDB 通过加锁的策略来支持这些隔离级别。

行锁包含：

Record Locks

索引记录锁，索引记录锁始终锁定索引记录，即使表中未定义索引，

这种情况下，InnoDB 创建一个隐藏的聚簇索引，并使用该索引进行记录锁定。

Gap Locks

间隙锁是索引记录之间的间隙上的锁，或者对第一条记录之前或者最后一条记录之后的锁。

间隙锁是性能和并发之间权衡的一部分。

对于无间隙的数据范围不需要间隙锁，因为没有间隙。

Next-Key Locks

索引记录上的记录锁和索引记录之前的 gap lock 的组合。

假设索引包含 10、11、13 和 20。

可能的next-key locks包括以下间隔，其中圆括号表示不包含间隔端点，方括号表示包含端点：

(负无穷大, 10]    (10, 11]    (11, 13]    (13, 20]    (20, 正无穷大)        对于最后一个间隔，next-key将会锁定索引中最大值的上方，

左右滑动进行查看

"上确界"伪记录的值高于索引中任何实际值。

上确界不是一个真正的索引记录，因此，实际上，这个 next-key 只锁定最大索引值之后的间隙。

基于此，当获取的数据范围中，数据已填充了所有的数据范围，那么此时是不存在间隙的，也就不需要 gap lock。

对于数据范围内存在间隙的，需要根据隔离级别确认是否对间隙加锁。

默认的 REPEATABLE READ 隔离级别，为了保证可重复读，除了对数据本身加锁以外，还需要对数据间隙加锁。

READ COMMITTED 已提交读，不匹配行的记录锁在 MySQL 评估了 where 条件后释放。

对于 update 语句，InnoDB 执行 "semi-consistent" 读取，这样它会将最新提交的版本返回到 MySQL，

以便 MySQL 可以确定该行是否与 update 的 where 条件相匹配。

总结延展：

唯一索引存在唯一约束，所以变更后的数据若违反了唯一约束的原则，则会失败。

当 where 条件使用二级索引筛选数据时，会对二级索引命中的条目和对应的聚簇索引都加锁；所以其他事务变更命中加锁的聚簇索引时，都会等待锁。

行锁的增加是一行一行增加的，所以可能导致并发情况下死锁的发生。

例如，

在 session A 对符合条件的某聚簇索引加锁时，可能 session B 已持有该聚簇索引的 Record Locks，而 session B 正在等待 session A 已持有的某聚簇索引的 Record Locks。

session A 和 session B 是通过两个不相干的二级索引定位到的聚簇索引。

session A 通过索引 idA，session B通过索引 idB 。

当 where 条件获取的数据无间隙时，无论隔离级别为 rc 或 rr，都不会存在间隙锁。

比如通过唯一索引获取到了已完全填充的数据范围，此时不需要间隙锁。

间隙锁的目的在于阻止数据插入间隙，所以无论是通过 insert 或 update 变更导致的间隙内数据的存在，都会被阻止。

rc 隔离级别模式下，查询和索引扫描将禁用 gap locking，此时 gap locking 仅用于外键约束检查和重复键检查（主要是唯一性检查）。

rr 模式下，为了防止幻读，会加上 Gap Locks。

事务中，SQL 开始则加锁，事务结束才释放锁。

就锁类型而言，应该有优化锁，锁升级等，例如rr模式未使用索引查询的情况下，是否可以直接升级为表锁。

就锁的应用场景而言，在回放场景中，如果确定事务可并发，则可以考虑不加锁，加快回放速度。

锁只是并发控制的一种粒度，只是一个很小的部分：

从不同场景下是否需要控制并发，(已知无交集且有序的数据的变更，MySQL 的 MTS 相同前置事务的多事务并发回放)

并发控制的粒度，(锁是一种逻辑粒度，可能还存在物理层和其他逻辑粒度或方式)

相同粒度下的优化，(锁本身存在优化，如IX、IS类型的优化锁)

粒度加载的安全性能(如获取行锁前，先获取页锁，页锁在执行获取行锁操作后即释放，无论是否获取成功)等多个层次去思考并发这玩意。

.net中用了缓存，如何判断数据库的数据是否有变动，然后更新缓存

你思路有问题。其实这个问题很好解决。就是一个缓存和数据库同步的问题。有两个方案供你参考，当然具体代码自己去写，我只提供你思路。

一、SQL

SERVER2005以上版本的依赖式缓存，这个解决方案就是当数据库的数据有更新的时候会自动更新到缓存里。具体怎么配置，网上查找下，教程很多。

二、自己写数据库和缓存的数据同步代码。当客户端把更新数据库的数据操作的时候同时更新缓存里的数据。毕竟写比读少了很多。但是在写缓存的时候，必须注意一个问题，那就是公共缓存对象并发控制的问题，别出现死锁，或者脏读，幻读这类的线程锁出错的问题。。。记住一定要在写缓存的时候锁住它。。。数据库其实在写的时候也是排它锁的。只不过被数据库系统自身处理掉了。你写数据库数据时感觉不到而已。

Python培训哪里最好？

那么为了避免这种情况的出现，我们可以参照以下几种筛选方法，选出适合自己的培训机构。

一、看培训机构的品牌、信誉和历史

随着Python的火热，出现了很多新的Python培训机构。这些培训机构多是应市场的需求而出现，缺乏培训的经验积累和历史沉淀。培训机构品牌和信誉相当重要，这是给学员的首要保障。

二、千万要看讲师水平

Python培训的讲师选择是你必须要仔细分析的。不管是足够的工作经验，还是足够的教学经验都是必不可少的，缺一不可。

还有不少黑心培训学校为了节约成本，不管学生能否切实掌握Python开发技能，低价聘请新手Python开发者当讲师，或者让其他学科讲师现学Python充当讲师，耽误了无数学生的未来。

三、环境和氛围很重要

在选择培训课程时，不能简单地认为“贵的就是好的”。可能大家也知道“孟母三迁”的故事。而且，环境可以造就人，但也可能毁掉一个人。可见环境对大家的Python学习影响很大。

而且，如果没有良好的学习氛围，你还有心情学习下去吗?此外，你也可以要求Python培训机构提供试听的机会。

四、要看是否有实操机会

如果你参加了Python培训机构却只会理论，不懂实际操作，请问还有哪家公司会用你呢?因此实操项目对于学员来说尤为重要。

还有，项目实战一定要是根据企业用人需要研发的。如果都是在潮流之外的，甚至已经被淘汰的Python技术，学得再好又有什么用呢?

五、了解自身所需，不被价格左右

学员在选择培训机构前必须想清楚课程的设置是否适合自己，老师的经历是否能满足职业生涯发展或企业解决方案……主动考虑清楚而非被动地入座。

在选择培训机构时，不要受到培训费用的影响,贵的不一定是好的，相对便宜的也不一定是坏的，关键是是否适合自己的需要。

另外，题主还提到：不知道*男孩、*cto这两家怎么样，不知道两个是不是同一家。我只想说，一定要去实地考察，试学一两个星期看看。

这样你才能知道机构的学习氛围，老师是不是认真负责，才能真正了解自己是否适合从事Python方面的工作。

有些培训机构只重视临时利益，教学质量差，"一锤子交易"现象严峻。还有一些Python培训机构既没有标准化教材及教学方法，没有正规教师，更没有契合市场主流的培训课程。捣乱了市场秩序，也极大地影响了培训业的健康发展。

在这里，还想跟你说一点：正所谓“师傅领进门，修行靠个人”，所以如果你自己不花时间，不肯下功夫苦学，无论Python培训机构再怎么好，也不能保证你找到好工作。

Spring 使用注解方式进行事务管理

使用步骤：

事务的传播行为和隔离级别

大家在使用spring的注解式事务管理时，对事务的传播行为和隔离级别可能有点不知所措，下边就详细的介绍下以备方便查阅。

事物注解方式: @Transactional

当标于类前时, 标示类中所有方法都进行事物处理 , 例子:

当类中某些方法不需要事物时:

事物超时设置:

@Transactional(timeout=30) //默认是30秒

事务隔离级别:

@Transactional(isolation = Isolation.READ_UNCOMMITTED)

读取未提交数据(会出现脏读, 不可重复读) 基本不使用

@Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED)

读取已提交数据(会出现不可重复读和幻读)

@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)

可重复读(会出现幻读)

@Transactional(isolation = Isolation.SERIALIZABLE)

串行化

MYSQL: 默认为REPEATABLE_READ级别

SQLSERVER: 默认为READ_COMMITTED

脏读 : 一个事务读取到另一事务未提交的更新数据

不可重复读 : 在同一事务中, 多次读取同一数据返回的结果有所不同, 换句话说,

后续读取可以读到另一事务已提交的更新数据. 相反, "可重复读"在同一事务中多次

读取数据时, 能够保证所读数据一样, 也就是后续读取不能读到另一事务已提交的更新数据

幻读 : 一个事务读到另一个事务已提交的insert数据

@Transactional注解中常用参数说明

续表）

注意的几点:

1 @Transactional 只能被应用到public方法上, 对于其它非public的方法,如果标记了@Transactional也不会报错,但方法没有事务功能.

2用 spring 事务管理器,由spring来负责数据库的打开,提交,回滚.默认遇到运行期例外(throw new RuntimeException("注释");)会回滚，即遇到不受检查（unchecked）的例外时回滚；而遇到需要捕获的例外(throw new Exception("注释");)不会回滚,即遇到受检查的例外（就是非运行时抛出的异常，编译器会检查到的异常叫受检查例外或说受检查异常）时，需我们指定方式来让事务回滚 要想所有异常都回滚,要加上 @Transactional( rollbackFor={Exception.class,其它异常}) .如果让unchecked例外不回滚： @Transactional(notRollbackFor=RunTimeException.class)

如下:

@Transactional(rollbackFor=Exception.class) //指定回滚,遇到异常Exception时回滚

public void methodName() {

throw new Exception("注释");

}

@Transactional(noRollbackFor=Exception.class)//指定不回滚,遇到运行期例外(throw new RuntimeException("注释");)会回滚

public ItimDaoImpl getItemDaoImpl() {

throw new RuntimeException("注释");

}

3、@Transactional 注解应该只被应用到 public 可见度的方法上。 如果你在 protected、private 或者 package-visible 的方法上使用 @Transactional 注解，它也不会报错， 但是这个被注解的方法将不会展示已配置的事务设置。

4、@Transactional 注解可以被应用于接口定义和接口方法、类定义和类的 public 方法上。然而，请注意仅仅 @Transactional 注解的出现不足于开启事务行为，它仅仅 是一种元数据，能够被可以识别 @Transactional 注解和上述的配置适当的具有事务行为的beans所使用。上面的例子中，其实正是 元素的出现 开启 了事务行为。

5、Spring团队的建议是你在具体的类（或类的方法）上使用 @Transactional 注解，而不要使用在类所要实现的任何接口上。你当然可以在接口上使用 @Transactional 注解，但是这将只能当你设置了基于接口的代理时它才生效。因为注解是 不能继承 的，这就意味着如果你正在使用基于类的代理时，那么事务的设置将不能被基于类的代理所识别，而且对象也将不会被事务代理所包装（将被确认为严重的）。因 此，请接受Spring团队的建议并且在具体的类上使用 @Transactional 注解。