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大家都知道，数据 库 事 务 的四大特性 ACID （ Atomic, Consistency, Isolation, Durability ）， 这 里主要考 虑 一致性和隔离性。 为 了提高事 务 的 处 理效率，通常并 发 的 执 行多个事 务 ， 这 就是数据 库 中非常重要的 ‘ 并 发 控制 ’ 。 简单 说 ，并 发 的 执 行事 务 ，会有以下 问题 ：

• 写 丢 失(Write Lost) ：比如事 务 A 将x 的 值 更新 为 10 ，然后事 务 A 将y 的 值 更新 为 20 ， 这时 A 重新 读 取x 发现 自己更新 过 的数据似乎不 见 了。
• 脏读 (Dirty Read) ：比如事 务 A 的未提交（ 还 依然 缓 存）的数据被事 务 B 读 走，如果事 务 A 失 败 回 滚 ，会 导 致事 务 B 所 读 取的的数据是 错误 的；
• 不可重复 读 (Non-repeatable Read) ：比如事 务 A 中两 处读 取数据 total 的 值 。在第一 读 的 时 候， total 是 100 ，然后事 务 B 就把 total 的数据改成 200 ，事 务 A 再 读 一次， 结 果就 发现 ， total 竟然就 变 成 200 了，造成事 务 A 数据混乱。
• 幻象 (Phantom Read) ：和 Non-Repeatable Read 相似，也是同一个事 务 中多次 读 不一致的 问题 。但是 Non-Repeatable Read 的不一致是因 为 他所要取的数据集被改 变 了（比如 total 的数据），但是 Phantom Read 所要 读 的数据的不一致却不是他所要 读 的数据集改 变 ，而是他的条件数据集改 变 。比如 Select account.id where account.name="ppgogo*", 第一次 读 去了 6 个符合条件的 id ，第二次 读 取的 时 候，由于事 务 b 把一个 帐 号的名字由 "dd" 改 成 "ppgogo1" ， 结 果取出来了 7 个数据。