解决的办法同样是做好隔离操作，在一个写入完成之前，禁止其他事务的读入。事实上更新丢失是并发场景下最容易出现的错误，而且如果设计不合理，出现了错误也会非常难排查。数据库解决隔离性问题的办法就是设置不同的隔离级别，不同的隔离级别对应不同的隔离策略，可以保证不同级别下的隔离性。不同的隔离级别意味着使用不同级别的锁，显然隔离级别越高意味着性能越差。所以这就需要数据库管理员(DBA)对于当前的应用场景，以及并发量和数据风险有一个非常清楚的认知。能够在性能和安全性之间做一个权衡。这里，我们不多做具体的探究，观察一下下图，简单了解一下即可：
从上到下以此是四种隔离级别，越往下隔离级别越高，能够解决的隔离性问题也就越多。同样的，用到的锁也就越多，系统的性能也就越差。最上面未提交读是最低的隔离级别，在读取的时候并不会判断是否可能会读取到没有提交的数据。所以它的隔离性最差，连最简单的脏读都无法解决。已提交读则是通过锁限制了只会读取已经提交的数据，读数据的时候使用的共享锁，在读取完成之后立即释放。这种隔离级别只能够解决最常见的脏读问题，它也是SQL server数据库的默认隔离级别。可重复读的读取过程和已提交级别一样，但是在读取的时候会保持共享锁，一直到事务结束。也就是说只要一个事务没有结束，锁就不会释放。其他的事务无法更新数据，保证了不会出现不可重复读的情况。最后是可串行读，它是在可重复读的基础上进一步加强了隔离性。在事务进行当中，不仅会锁定受影响的数据本身，而且还会锁定整个范围。这就阻止了其他事务影响整体的情况出现。在这个隔离级别下，保证了事务之间不会有任何踩踏。到这里，数据库事务四大原则当中的三个就介绍完了，内容看起来不少，但其实还没有结束，关于隔离的实现会牵扯到锁的使用，这块深挖下去，又会牵扯许多内容。不过对于我们算法从业者而言，能够了解到这一层，也差不多够了。四原则当中还剩下一个一致性原则，一致性这个单词在很多地方都出现过，比如分布式存储系统、多副本的一致性等等。但是这些概念的意思并不相同，不可以简单地理解成同一回事。数据库的一致性表示数据的状态是正确的，在转移的时候，是从一个正确的状态转移到了另一个正确的状态。正确的状态其实就是指不出错的状态，也就是和程序员预期一致的状态。之前在介绍隔离性时谈到的种种问题，总结起来都是数据和程序员的预期不一致。也就是说如果和程序员的预期一致，就可以认为满足了一致性。虽然一致性是数据库的四原则之一，但数据库系统当中并没有专门针对一致性的部分。其实在数据库眼中，满足了其他三原则，那么自然也就达成了一致性。一致性是目的，并不是手段。举个例子，还是以刚刚转账的情景距离。A向B转账100，我们都知道，前提条件是A的账户里的金额大于等于100，如果A账户里小于100，我们开发的时候没有做校验还强行转账成功。那么这个结果显然是错误的，也是和我们预期不一致的，但是这个问题发生的原因并不是因为数据库没有做好一致性，而是开发人员忽略了限制条件。所以数据库的教材上才会写着“Ensuring the consistency is the responsibility of user, not DBMS.", "DBMS assumes that consistency holds for each transaction”。“保证一致性是开发的责任，而不是数据库的，数据库假设每一个事务都符合 一致性。”到这里，数据库事务的四原则就介绍完了，衷心祝大家，日拱一卒，每天都有收获。
