隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、虚读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
根据sqlserver支持的四种事物隔离级别，分别开两个客户端，按照4种问题的现象描述构造sql语句，很容易重现的。自己动手实践一下，对事物的理解很有帮助。建议楼主自己做。
数据库锁的产生原因及解决办法
数据库和 *** 作系统一样，是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发 *** 作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况，当两个事务需要一组有冲突的锁，而不能将事务继续下去的话，就会出现死锁，严 重影响应用的正常执行。
在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（Exclusive Locks，即X锁）和共享锁（Share Locks，即S锁）。当数据对象被加上排它锁时，其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。
死锁的第一种情况
一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B；另一个用户B 访问表B(锁住了表B)，然后企图访问表A；这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B才能继续，同样用户B要等用户A释放表A才能继续，这就死锁就产生了。
解决方法：
这种死锁比较常见，是由于程序的BUG产生的，除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑，对于数据库的多表 *** 作时，尽量按照相同的顺序进 行处理，尽量避免同时锁定两个资源，如 *** 作A和B两张表时，总是按先A后B的顺序处理， 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。
死锁的第二种情况
用户A查询一条纪录，然后修改该条纪录；这时用户B修改该条纪录，这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁，而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽，但在稍大点的项 目中经常发生。如在某项目中，页面上的按钮点击后，没有使按钮立刻失效，使得用户会多次快速点击同一按钮，这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次 *** 作，很容易就出现这种死锁的情况。
解决方法：
1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录 *** 作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户B *** 作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户更新 *** 作不受我们系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，如Oracle的Select … for update语句，以保证 *** 作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统， 当某个 *** 作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时（如更改用户账户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个 *** 作过程中（从 *** 作员读 出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括 *** 作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对成百上千个并发，这 样的情况将导致灾难性的后果。所以，采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。
死锁的第三种情况
如果在事务中执行了一条不满足条件的update语句，则执行全表扫描，把行级锁上升为表级锁，多个这样的事务执行后，就很容易产生死锁和阻塞。类似的情 况还有当表中的数据量非常庞大而索引建的过少或不合适的时候，使得经常发生全表扫描，最终应用系统会越来越慢，最终发生阻塞或死锁。
解决方法：
SQL语句中不要使用太复杂的关联多表的查询；使用“执行计划”对SQL语句进行分析，对于有全表扫描的SQL语句，建立相应的索引进行优化。
5．小结
总体上来说，产生内存溢出与锁表都是由于代码写的不好造成的，因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现，有BUG时再在测试阶段进 行修正，这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的，而不是质量检测时决定的，软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了，测试只是 对软件质量的一个验证，因为测试不可能找出软件中所有的BUG。
不会的。脏数据最多会导致数据库越来越大，不会导致阻塞，基于锁的并发系统才会引起阻塞、当一个连接控制了一个锁，而另一个连接需要冲突的锁类型时，将发生阻塞。其结果是强制第二个连接等待，或在第一个连接上阻塞。
众所周知，Mysql在InnoDB下有四种隔离级别：
未提交读（Read Uncommitted）
提交后读（Read Committed）
可重复读（Repeatable Read）
串行化（Serializable）
其中可重复读（RR）可以避免脏读（ a事务读到b事务回滚前的数据）以及可不重复读（ a事务在b事务修改提交的前后，两次分别读到的数据不一致）。但是对于幻读（a事务在b事务insert提交前后，两次分别读到的数据不一致），却存在争议。
下面我们来做一个试验：
对于下面这张简单的数据表
id num
1 11
2 22
3 33
我们开启a、b两个事务
a事务 b事务
begin begin
select from tb ----
---- insert into tb (id,num)values(4,44)
---- commit
select from tb ----
commit
试验结果：a事务的两次select查询到的结果相同，在后一次查询中没有返回新插入id=4的那条记录。
据此，很多人判断说RR隔离级别下“不存在”幻读。
但果真如此吗？----
出现上面的试验结果，是因为在RR隔离级别事务下，Mysql会对前一次select的结果快照。所以第二次select其实是快照读（这也正是RR隔离级别下能够避免不可重复读的策略）。
如果我们把试验条件稍作修改，同样开启a、b两个事务：
a事务 b事务
begin begin
select from tb ----
---- insert into tb (id,num)values(5,55)
---- commit
update tb set num=num+1 ---- #此处a事务做一次修改 *** 作
select from tb ----
commit
试验结果：在a事务的第二次select中出现了b事务新插入的id=5的记录。
由于做了update *** 作，之前的快照失效了，所以说RR隔离级别下的快照策略并没能真正避免幻读。
ps 假如给第二次的select查询上锁（无论是共享锁还是排它锁），也会得到同样的结果，都会令快照失效。
错误的是C。
Read uncommitted (读未提交)：最低级别。
Read committed (读已提交)：读已提交，可避免脏读情况发生。
Repeatable Read（可重复读）：确保事务可以多次从一个字段中读取相同的值，在此事务持续期间，禁止其他事务对此字段的更新，可以避免脏读和不可重复读，仍会出现幻读问题。
Serializable （串行化）：最严格的事务隔离级别，要求所有事务被串行执行，不能并发执行，可避免脏读、不可重复读、幻读情况的发生。
扩展资料：
数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上 “串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感，可能更关心数据并发访问的能力。
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