面试题答案
一键面试读未提交（Read Uncommitted）
- 定义：一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。这是最低的隔离级别，会导致脏读问题，即一个事务读取到了另一个事务未提交的数据，如果未提交事务回滚，那么读取的数据就是无效的。
- 适用场景：在一些对数据一致性要求不高，但是追求极致性能的场景中可能适用，例如某些监控系统，快速获取最新数据，即使数据可能不准确也无妨，像实时统计网站的访问量等，偶尔获取到不准确的瞬时数据对整体分析影响不大。
读已提交（Read Committed）
- 定义：一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改，避免了脏读。但可能会出现不可重复读问题，即同一事务内多次读取同一数据时，由于其他事务对该数据进行了提交修改，导致每次读取结果不一致。
- 适用场景：大多数业务场景适用，比如电商系统中查询商品库存，允许在事务执行过程中库存数据的实时更新可见，虽然在事务内多次读取库存可能不一致，但这种实时性更符合实际业务需求，库存的最新状态对于订单处理等后续操作很重要。
可重复读（Repeatable Read）
- 定义：在同一个事务内，多次读取同一数据的结果是一致的，解决了不可重复读问题。不过，可能会出现幻读问题，即当一个事务按照某个条件多次读取数据时，另一个事务插入了符合该条件的新数据，导致第一个事务再次读取时发现多了一些“幻影”数据。
- 适用场景：适用于对数据一致性要求较高，且事务内多次读取相同数据进行业务处理的场景，例如银行转账事务，在一个转账事务中，多次读取账户余额进行计算，需要保证余额数据在事务内不发生变化，以确保转账逻辑的正确性。
串行化（Serializable）
- 定义：最高的隔离级别，所有事务按照顺序依次执行，避免了脏读、不可重复读和幻读问题。通过强制事务串行执行，每个事务会获得一把锁，确保在其他事务完成之前，不会被其他事务干扰。
- 适用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，如涉及金融交易结算等核心业务场景，任何数据的不一致都可能导致严重后果，比如证券交易系统中的资金清算，必须保证事务的绝对一致性。