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并发导致数据出现的问题
1.脏读(Drity Read)
释义：已知有两个事务A和B, A读取了已经被B更新但还没有被提交的数据，之后，B回滚事务，A读取的数据就是脏数据。
注：即事务b读取了事务a在内存中修改的数据（未提交写入数据库的磁盘）
即READ_UNCOMMITTED（读未提交隔离机制）即可发生的问题
场景：公司发工资了，领导把5000元打到Tom的账号上，但是该事务并未提交，而Tom正好去查看账户，发现工资已经到账，账户多了5000元，非常高兴，可是不幸的是，领导发现发给Tom的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，Tom再次查看账户时发现账户只多了2000元。
2. 不可重复读(Non-repeatable read)
释义：已知有两个事务A和B，A 多次读取同一数据，B 在A多次读取的过程中对数据作了修改并提交，导致A多次读取同一数据时，结果不一致。
注：即事务b在前后读取一个数据的期间，事务a对该数据进行了修改。
READ_COMMITED隔离机制即可发生该问题
场景：Tom拿着工资卡去消费，酒足饭饱后在收银台买单，服务员告诉他本次消费1000元，Tom将银行卡给服务员，服务员将银行卡插入POS机，POS机读到卡里余额为3000元，就在Tom磨磨蹭蹭输入密码时，他老婆以迅雷不及掩耳盗铃之势把Tom工资卡的3000元转到自己账户并提交了事务，当Tom输完密码并点击“确认”按钮后，POS机检查到Tom的工资卡已经没有钱，扣款失败。
3.幻读(Phantom Read)
释义：已知有两个事务A和B，A从一个表中读取了数据，然后B在该表中插入了一些新数据，导致A再次读取同一个表, 就会多出几行，简单地说，一个事务中
注：事务b前后读取的数据库期间，事务a对该数据库进行了增加操作
场景：om的老婆工作在银行部门，她时常通过银行内部系统查看Tom的工资卡消费记录。2019年5月的某一天，她查询到Tom当月工资卡的总消费额（select sum(amount) from record where card_id=‘6226090219290000’ and date_format(create_time,’%Y-%m’)=‘2019-05’）为80元，Tom的老婆非常吃惊，心想“老公真是太节俭了，嫁给他真好！”，而Tom此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录并提交了事务，沉浸在幸福中的老婆查询了Tom当月工资卡消费明细（select amount from record where card_id=‘6226090219290000’ and date_format(create_time,’%Y-%m’)=‘2019-05’）一探究竟，可查出的结果竟然发现有一笔1000元的消费。
4.总结
不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。
用数据库的事务隔离机制对数据问题进行解决
Read uncommitted（读未提交）：可能出现脏读、不可重复读和幻读。
Read committed（读提交）：可以避免脏读，但可能出现不可重复读和幻读。大多数数据库默认级别就是Read committed，比如Sql Server数据库和Oracle数据库。注意：该隔离级别在写数据时只会锁住相应的行。
Repeatable read（重复读）：可以避免脏读和不可重复读，但可能出现幻读。注意：事务隔离级别为可重复读时，如果检索条件有索引（包括主键索引）的时候，默认加锁方式是next-key 锁；如果检索条件没有索引，更新数据时会锁住整张表。一个间隙被事务加了锁，其他事务是不能在这个间隙插入记录的，这样可以防止幻读。
Serializable（序列化）：可以避免脏读、不可重复读和幻读，但是并发性极低，一般很少使用。注意：该隔离级别在读写数据时会锁住整张表。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zooni/p/12693888.html
