摘要: serverStatus.pdf原文：https://docs.mongodb.com/v3.0/reference/command/serverStatus/定義serverStatusserverStatus命令用于返回數據庫進程狀態的概述文檔. 大部分監控程序都會定期運行此命令來收集實例相關的統計信息:{ serverStatus: 1 } 其值（即上面的1）不影響命令的操作。2.4版本中修...  閱讀全文

SQL標準定義了4類隔離級別，包括了一些具體規則，用來限定事務內外的哪些改變是可見的，哪些是不可見的。低級別的隔離級一般支持更高的并發處理，并擁有更低的系統開銷。
Read Uncommitted（讀取未提交內容）

       在該隔離級別，所有事務都可以看到其他未提交事務的執行結果。本隔離級別很少用于實際應用，因為它的性能也不比其他級別好多少。讀取未提交的數據，也被稱之為臟讀（Dirty Read）。
Read Committed（讀取提交內容）

       這是大多數數據庫系統的默認隔離級別（但不是MySQL默認的）。它滿足了隔離的簡單定義：一個事務只能看見已經提交事務所做的改變。這種隔離級別 也支持所謂的不可重復讀（Nonrepeatable Read），因為同一事務的其他實例在該實例處理其間可能會有新的commit，所以同一select可能返回不同結果。
Repeatable Read（可重讀）

       這是MySQL的默認事務隔離級別，它確保同一事務的多個實例在并發讀取數據時，會看到同樣的數據行。不過理論上，這會導致另一個棘手的問題：幻讀 （Phantom Read）。簡單的說，幻讀指當用戶讀取某一范圍的數據行時，另一個事務又在該范圍內插入了新行，當用戶再讀取該范圍的數據行時，會發現有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存儲引擎通過多版本并發控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）機制解決了該問題。

Serializable（可串行化） 
       這是最高的隔離級別，它通過強制事務排序，使之不可能相互沖突，從而解決幻讀問題。簡言之，它是在每個讀的數據行上加上共享鎖。在這個級別，可能導致大量的超時現象和鎖競爭。

         這四種隔離級別采取不同的鎖類型來實現，若讀取的是同一個數據的話，就容易發生問題。例如：

         臟讀(Drity Read)：某個事務已更新一份數據，另一個事務在此時讀取了同一份數據，由于某些原因，前一個RollBack了操作，則后一個事務所讀取的數據就會是不正確的。

         不可重復讀(Non-repeatable read):在一個事務的兩次查詢之中數據不一致，這可能是兩次查詢過程中間插入了一個事務更新的原有的數據。

         幻讀(Phantom Read):在一個事務的兩次查詢中數據筆數不一致，例如有一個事務查詢了幾列(Row)數據，而另一個事務卻在此時插入了新的幾列數據，先前的事務在接下來的查詢中，就會發現有幾列數據是它先前所沒有的。

         在MySQL中，實現了這四種隔離級別，分別有可能產生問題如下所示：

下面，將利用MySQL的客戶端程序，分別測試幾種隔離級別。測試數據庫為test，表為tx；表結構：

id	int
num	int

兩個命令行客戶端分別為A，B；不斷改變A的隔離級別，在B端修改數據。

（一）、將A的隔離級別設置為read uncommitted(未提交讀)

 在B未更新數據之前：

客戶端A：

B更新數據：

客戶端B：

客戶端A：

        經過上面的實驗可以得出結論，事務B更新了一條記錄，但是沒有提交，此時事務A可以查詢出未提交記錄。造成臟讀現象。未提交讀是最低的隔離級別。

（二）、將客戶端A的事務隔離級別設置為read committed(已提交讀)

 在B未更新數據之前：

客戶端A：

B更新數據：

客戶端B：

客戶端A：

       經過上面的實驗可以得出結論，已提交讀隔離級別解決了臟讀的問題，但是出現了不可重復讀的問題，即事務A在兩次查詢的數據不一致，因為在兩次查詢之間事務B更新了一條數據。已提交讀只允許讀取已提交的記錄，但不要求可重復讀。

(三)、將A的隔離級別設置為repeatable read(可重復讀)

 在B未更新數據之前：

B更新數據：

客戶端B：

客戶端A：

B插入數據：

客戶端B：

客戶端A：

       由以上的實驗可以得出結論，可重復讀隔離級別只允許讀取已提交記錄，而且在一個事務兩次讀取一個記錄期間，其他事務部的更新該記錄。但該事務不要求與其他事務可串行化。例如，當一個事務可以找到由一個已提交事務更新的記錄，但是可能產生幻讀問題(注意是可能，因為數據庫對隔離級別的實現有所差別)。像以上的實驗，就沒有出現數據幻讀的問題。

(四)、將A的隔離級別設置為 可串行化 (Serializable)

A端打開事務，B端插入一條記錄

事務A端：

事務B端：

因為此時事務A的隔離級別設置為serializable，開始事務后，并沒有提交，所以事務B只能等待。

事務A提交事務：

事務A端

事務B端

      
 serializable完全鎖定字段，若一個事務來查詢同一份數據就必須等待，直到前一個事務完成并解除鎖定為止 。是完整的隔離級別，會鎖定對應的數據表格，因而會有效率的問題。