首先我们要知道，数据库中的四基本特性（ACID）
- 原子性。事务要么全执行要么全不执行。比如A打钱给B，大概分为两步走，A扣钱和B收钱， 打成功的话，钱从A的账户转移到B中，失败的话还是留在A的账户中，不会扣了A的钱而B没收到。
- 一致性。指数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性，比如A：500 B：300这个一致性状态 在A给B转了200后变成A：200 B：500的这样另一个一致性状态
- 隔离性。事务之间的操作互不影响，比如A给B打钱不影响C给D打钱
- 持久性。表示事务结束后的数据不随着外界原因导致数据丢失。今天A给B转了500块钱，在账上看到了，结果银行被抢了，B的500块钱还在。
以上四个就是事务最基本的特性了。
接下来在说说三种我们不希望碰到的使用场景
一。读“脏”数据。脏数据即已修改而为提交的数据。发生在一个事务A读取了被另一个事务B修改，但是还未提交的数据。假如B回退，则事务A读取的是无效的数据。这跟不可重复读类似，但是第二个事务不需要执行提交。
二。不可重复读。事务A读了某个数据后，B对该数据进行修改，A再次读取该数据的时候发现数据已经发生了变化
在上面这个例子中，事务2提交成功，它所做的修改已经可见。然而，事务1已经读取了一个其它的值。在序列化和可重复读的隔离级别中，数据库管理系统会返回旧值，即在被事务2修改之前的值。在提交读和未提交读隔离级别下，可能会返回被更新的值，这就是“不可重复读”。
有两个策略可以防止这个问题的发生：
(1) 推迟事务2的执行，直至事务1提交或者回退。这种策略在使用锁时应用。
(2) 而在多版本并行控制中（后面将会提到），事务2可以被先提交。而事务1，继续执行在旧版本的数据上。当事务1终于尝试提交时，数据库会检验它的结果是否和事务1、事务2顺序执行时一样。如果是，则事务1提交成功。如果不是，事务1会被回退。
四。幻读
幻读发生在当两个完全相同的查询执行时，第二次查询所返回的结果集跟第一个查询不相同。
发生的情况：没有范围锁。
数据库事务的隔离级别有4种，从上到下分别解决刚才提出的几种办法。由低到高分别为Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable 。而且，在事务的并发操作中可能会出现脏读，不可重复读，幻读。下面通过事例一一阐述它们的概念与联系。
Read uncommitted
读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
事例：老板要给程序员发工资，程序员的工资是3.6万/月。但是发工资时老板不小心按错了数字，按成3.9万/月，该钱已经打到程序员的户口，但是事务还没有提交，就在这时，程序员去查看自己这个月的工资，发现比往常多了3千元，以为涨工资了非常高兴。但是老板及时发现了不对，马上回滚差点就提交了的事务，将数字改成3.6万再提交。
分析：实际程序员这个月的工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。
那怎么解决脏读呢？Read committed！读提交，能解决脏读问题。
Read committed
读提交，顾名思义，就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。
事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有3.6万），当他埋单时（程序员事务开启），收费系统事先检测到他的卡里有3.6万，就在这个时候！！程序员的妻子要把钱全部转出充当家用，并提交。当收费系统准备扣款时，再检测卡里的金额，发现已经没钱了（第二次检测金额当然要等待妻子转出金额事务提交完）。程序员就会很郁闷，明明卡里是有钱的…
分析：这就是读提交，若有事务对数据进行更新（UPDATE）操作时，读操作事务要等待这个更新操作事务提交后才能读取数据，可以解决脏读问题。但在这个事例中，出现了一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据，这就是不可重复读。
那怎么解决可能的不可重复读问题？Repeatable read ！
Repeatable read
重复读，就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作
事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有3.6万），当他埋单时（事务开启，不允许其他事务的UPDATE修改操作），收费系统事先检测到他的卡里有3.6万。这个时候他的妻子不能转出金额了。接下来收费系统就可以扣款了。
分析：重复读可以解决不可重复读问题。写到这里，应该明白的一点就是，不可重复读对应的是修改，即UPDATE操作。但是可能还会有幻读问题。因为幻读问题对应的是插入INSERT操作，而不是UPDATE操作。
什么时候会出现幻读？
事例：程序员某一天去消费，花了2千元，然后他的妻子去查看他今天的消费记录（全表扫描FTS，妻子事务开启），看到确实是花了2千元，就在这个时候，程序员花了1万买了一部电脑，即新增INSERT了一条消费记录，并提交。当妻子打印程序员的消费记录清单时（妻子事务提交），发现花了1.2万元，似乎出现了幻觉，这就是幻读。
那怎么解决幻读问题？Serializable！
Serializable 序列化
Serializable 是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。
现在再来说说这四种隔离机制的实现手段把。
好像又得讲一下乐观锁和悲观锁。
悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。
两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适
Innodb中的锁
锁
Innodb中基本锁有以下4种：
行级锁
1). 共享锁(S Lock) ： 允许事务读一行数据
2). 排它锁(X Lock) ： 允许事务删除或更新一行数据
表级锁
3). 意向共享锁(IS Lock)：事务想要获得一张表中某几行的共享锁
4). 意向排它锁(IX Lock)：事务想要获得一张表中某几行的排它锁
由于Innodb引擎支持的均为行锁，所以意向锁其实不会阻塞除全表扫描之外的任何请求
MVCC基本原理
基于undo日志快照，实现了MVCC机制，由于每个数据行可能存在多个版本的快照，故也称为多版本并发控制机制，实现了“一致性非锁定读”，在事务当中，读操作SELECT不需要加锁，而是读取undo日志中的最新快照。其中undo日志为用来实现事务回滚，本身没有带来额外的开销，过程如下：
基本特征
- 每行数据都存在一个版本，每次数据更新时都更新该版本。
- 修改时Copy出当前版本随意修改，各个事务之间无干扰。
- 保存时比较版本号，如果成功（commit），则覆盖原记录；失败则放弃copy（rollback）
InnoDB存储引擎MVCC的实现策略
在每一行数据中额外保存两个隐藏的列：当前行创建时的版本号和删除时的版本号（可能为空，其实还有一列称为回滚指针，用于事务回滚，不在本文范畴）。这里的版本号并不是实际的时间值，而是系统版本号。每开始新的事务，系统版本号都会自动递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询每行记录的版本号进行比较。
每个事务又有自己的版本号，这样事务内执行CRUD操作时，就通过版本号的比较来达到数据版本控制的目的。
MVCC下InnoDB的增删查改是怎么work的
1.插入数据（insert）:记录的版本号即当前事务的版本号
执行一条数据语句：insert into testmvcc values(1,"test");
假设事务id为1，那么插入后的数据行如下：
2、在更新操作的时候，采用的是先标记旧的那行记录为已删除，并且删除版本号是事务版本号，然后插入一行新的记录的方式。
比如，针对上面那行记录，事务Id为2 要把name字段更新
update table set name= 'new_value' where id=1;
3、删除操作的时候，就把事务版本号作为删除版本号。比如
delete from table where id=1;
4、查询操作：
从上面的描述可以看到，在查询时要符合以下两个条件的记录才能被事务查询出来：
1) 删除版本号未指定或者大于当前事务版本号，即查询事务开启后确保读取的行未被删除。(即上述事务id为2的事务查询时，依然能读取到事务id为3所删除的数据行)
2) 创建版本号 小于或者等于 当前事务版本号 ，就是说记录创建是在当前事务中（等于的情况）或者在当前事务启动之前的其他事物进行的insert。
（即事务id为2的事务只能读取到create version<=2的已提交的事务的数据集）
但由于Mysql的写操作会加排他锁（前文有讲），如果锁定了还算不算是MVCC？
所以吧，这玩意儿其实也不该叫MVCC，不管他了，爱叫啥叫啥吧，就这样。
