前文說過，“鎖“ 是資料庫系統區別於檔案系統的一個關鍵特性，其物件是
事務
，用來鎖定的是資料庫中的物件，如表、頁、行等。鎖確實提高了併發性，但是卻不可避免地存在一些潛在的
併發一致性問題
。
不過好在鎖只會帶來四種問題（丟失更新、髒讀、不可重複讀、幻讀），如果可以防止這四種情況的發生，那將不會產生併發異常。為此，ISO 和 ANIS SQL 標準制定了四種
事務隔離級別標準
，用來對應地解決鎖帶來的幾種問題。
鎖帶來的四種併發一致性問題
丟失更新 Last To Modify
丟失更新非常好理解，簡單來說其就是
一個事務的更新操作會被另一個事務的更新操作所覆蓋
，從而導致資料的不一致。
舉個例子：
1）事務 T1 將行記錄 r 更新為 v1，但是事務 T1 並未提交
2）與此同時，事務 T2 將行記錄 r 更新為 v2，事務 T2 未提交
3）事務 T1 提交
4）事務 T2 提交
如下圖所示，顯然，事務 T1 丟失了自己的修改。
但是，事實上，這種情況準確來講並不會發生。
因為我們說過對於行進行更新操作的時候，需要對行或其他粗粒度級別的物件加鎖，因此當事務 T1 修改行 r 但是沒提交的時候，事務 T2 對行 r 進行更新操作的時候是會被阻塞住的，直到事務 T1 提交釋放鎖。
所以，
從資料庫層面來講，資料庫本身是可以幫助我們阻止丟失更新問題的發生的
。
不過，在真實的開發環境中，我們還經常會遇到
邏輯意義上的丟失更新
。舉個例子：
1）事務 T1 查詢一行資料 r，放入本地記憶體，並顯示給一個使用者 User1
2）事務 T2 也查詢該行資料，並將取得的資料顯示給另一個使用者 User2
3）User1 修改了行記錄 r 為 v1，更新資料庫並提交
4）User2 修改了行記錄 r 為 v2，更新資料庫並提交
顯然，最終這行記錄的值是 v2，User1 的更新操作被 User2 覆蓋掉了，丟失了他的修改。
可能還是雲裡霧裡，我來舉個
更現實點的例子
吧，一個部門共同檢視一個線上文件，員工 A 發現自己的性別資訊有誤，於是將其從 “女” 改成了 “男”，就在這時，HR 也發現了員工 A 的部門資訊有誤，於是將其從 ”測試“ 改成了 ”開發“，然後，員工 A 和 HR 同時點了提交，但是 HR 的網路稍微慢一點，再次重新整理，員工 A 就會發現，擦，我的性別怎麼還是 ”女“？
髒讀 Dirty Read
所謂髒讀，就是說
一個事務讀到了另外一個事務中的 ”髒資料“，髒資料就是指事務未提交的資料
如下圖所示，在事務並沒有提交的前提下，事務 T1 中的兩次 SELECT 操作取得了不同的結果：
注意，如果想要再現髒讀這種情況，需要把隔離級別調整在 Read UnCommitted（讀取未提交）。所以事實上髒讀這種情況基本不會發生，因為現在大部分資料庫的隔離級別都至少設定成 READ COMMITTED
不可重複讀 Unrepeatableread
不可重複讀是指在一個事務內多次讀取同一資料集合。在這個事務還沒有結束時，另外一個事務也訪問該同一資料集合，並做了一些修改操作。因此，
在第一個事務中的兩次讀資料之間，由於第二個事務的修改，那麼第一個事務兩次讀到的資料可能是不一樣的
。
舉個例子：事務 T1 讀取一行資料 r，T2 將該行資料修改成了 v1。如果 T1 再次讀取這行資料，此時讀取的結果和第一次讀取的結果是不同的
不可重複讀和髒讀的區別是：髒讀是讀到未提交的資料，而不可重複讀讀到的卻是已經提交的資料，但是其違反了事務一致性的要求。
幻讀 Phantom Read
幻讀本質上是屬於不可重複讀的一種情況，區別在於，不可重複讀主要是針對資料的更新（即事務的兩次讀取結果值不一樣），而幻讀主要是針對資料的增加或減少（即事務的兩次讀取結果返回的數量不一樣）
舉個例子：事務 T1 讀取某個範圍的資料，事務 T2 在這個範圍內插入了一些新的資料，然後 T1 再次讀取這個範圍的資料，
此時讀取的結果比第一次讀取的結果返回的記錄數要多
四種事務隔離級別標準
SQL 標準定義了四種越來越嚴格的事務隔離級別，用來解決我們上述所說的四種事務的併發一致性問題。
1）
READ UNCOMMITTED
讀取未提交：事務中的修改，即使沒有提交，對其它事務也是可見的。
上面提到過，資料庫本身其實已經具備阻止丟失更新的能力，也就是說，即使是最低的隔離級別也可以阻止丟失更新問題。所以：
這個隔離級別可以阻止
丟失更新
2）
READ COMMITTED
讀取已提交：一個事務只能讀取已經提交的事務所做的修改。換句話說，一個事務所做的修改在提交之前對其它事務是不可見的。
這個隔離級別可以阻止
丟失更新 + 髒讀
3）
REPEATABLE READ
可重複讀（InnoDB 儲存引擎預設的隔離級別）：保證在同一個事務中多次讀取同一資料的結果是一樣的
這個隔離級別可以阻止
丟失更新 + 髒讀 + 不可重複讀
4）
SERIALIZABL
可序列化：強制事務序列執行（需要使用鎖機制來實現），這樣多個事務互不干擾，不會出現併發一致性問題。
這個隔離級別可以阻止
丟失更新 + 髒讀 + 不可重複讀 + 幻讀
可以看到四種隔離級別能阻止的併發一致性問題越來越多，但並不代表越高的隔離級別就越好，因為事務隔離級別越高，資料庫付出的效能代價也就相應地越大。
另外，多提一嘴，InnoDB 儲存引擎在 REPEATABLE READ 事務隔離級別下，使用 Next-Key Lock 鎖的演算法避免了幻讀的產生。也就是說，InnoDB 儲存引擎在其預設的 REPEATABLE READ 事務隔離級別下就已經能完全保證事務的隔離性要求了，即達到了 SQL 標準的 SERIALIZABLE 隔離級別。
