Spring 中的事務隔離級別和數據庫中的事務隔離級別稍有不同，以 MySQL 為例，MySQL 的 InnoDB 引擎中的事務隔離級別有 4 種，而 Spring 中卻包含了 5 種事務隔離級別。

1、什么是事務隔離級別？

?事務隔離級別是對事務 4 大特性中隔離性的具體體現(xiàn)，使用事務隔離級別可以控制并發(fā)事務在同時執(zhí)行時的某種行為。

比如，有兩個事務同時操作同一張表，此時有一個事務修改了這張表的數據，但尚未提交事務，那么在另一個事務中，要不要（或者說能不能）看到其他事務尚未提交的數據呢？

這個問題的答案就要看事務的隔離級別了，不同的事務隔離級別，對應的行為模式也是不一樣的（有些隔離級別可以看到其他事務尚未提交的數據，有些事務隔離級別看不到其他事務尚未提交的數據），這就是事務隔離級別的作用。

2、Spring 事務隔離級別

Sping 中的事務隔離級別有 5 種，它們分別是：

1. DEFAULT：Spring 中默認的事務隔離級別，以連接的數據庫的事務隔離級別為準。
2. READ_UNCOMMITTED：讀未提交，也叫未提交讀，該隔離級別的事務可以看到其他事務中未提交的數據。該隔離級別因為可以讀取到其他事務中未提交的數據，而未提交的數據可能會發(fā)生回滾，因此我們把該級別讀取到的數據稱之為臟數據，把這個問題稱之為臟讀。
3. READ_COMMITTED：讀已提交，也叫提交讀，該隔離級別的事務能讀取到已經提交事務的數據，因此它不會有臟讀問題。但由于在事務的執(zhí)行中可以讀取到其他事務提交的結果，所以在不同時間的相同 SQL 查詢中，可能會得到不同的結果，這種現(xiàn)象叫做不可重復讀。
4. REPEATABLE_READ：可重復讀，它能確保同一事務多次查詢的結果一致。但也會有新的問題，比如此級別的事務正在執(zhí)行時，另一個事務成功的插入了某條數據，但因為它每次查詢的結果都是一樣的，所以會導致查詢不到這條數據，自己重復插入時又失敗（因為唯一約束的原因）。明明在事務中查詢不到這條信息，但自己就是插入不進去，這就叫幻讀 （Phantom Read）。
5. SERIALIZABLE：串行化，最高的事務隔離級別，它會強制事務排序，使之不會發(fā)生沖突，從而解決了臟讀、不可重復讀和幻讀問題，但因為執(zhí)行效率低，所以真正使用的場景并不多。

所以，相比于 MySQL 的事務隔離級別，Spring 中多了一種 DEFAULT 的事務隔離級別。

事務隔離級別與問題的對應關系如下：

• 臟讀：一個事務讀取到了另一個事務修改的數據之后，后一個事務又進行了回滾操作，從而導致第一個事務讀取的數據是錯誤的。
• 不可重復讀：一個事務兩次查詢得到的結果不同，因為在兩次查詢中間，有另一個事務把數據修改了。
• 幻讀：一個事務兩次查詢中得到的結果集不同，因為在兩次查詢中另一個事務有新增了一部分數據。

3、設置事務隔離級別

在 Spring 中，事務的隔離級別有 2 種設置方法，一種是在編程式事務中，可以通過以下代碼來設置事務隔離級別：

另一種是在聲明式事務中設置事務隔離級別，設置方法如下：

總結

Spring 中的事務隔離級別比 MySQL 中的事務隔離級別多了一種，它包含的 5 種隔離級別分別是：

1. Isolation.DEFAULT：默認的事務隔離級別，以連接的數據庫的事務隔離級別為準。
2. Isolation.READ_UNCOMMITTED：讀未提交，可以讀取到未提交的事務，存在臟讀。
3. Isolation.READ_COMMITTED：讀已提交，只能讀取到已經提交的事務，解決了臟讀，存在不可重復讀。
4. Isolation.REPEATABLE_READ：可重復讀，解決了不可重復讀，但存在幻讀（MySQL 數據庫默認的事務隔離級別）。
5. Isolation.SERIALIZABLE：串行化，可以解決所有并發(fā)問題，但性能太低。

但需要注意是 Spring 是事務隔離級別是建立在連接的數據庫支持事務的基礎上的，如果 Spring 項目連接的數據庫不支持事務（或事務隔離級別），那么即使在 Spring 中設置了事務隔離級別，也是無效的設置。