隔离级别（isolation）定义了事务并发的隔离程度。
数据隔离级别分为不同的四种：
- Serializable ：最严格的级别，事务串行执行，资源消耗最大；
- REPEATABLE READ ：保证了一个事务不会修改已经由另一个事务读取但未提交（回滚）的数据。避免了“脏读取”和“不可重复读取”的情况，但是带来了更多的性能损失。
- READ COMMITTED :大多数主流数据库的默认事务等级，保证了一个事务不会读到另一个并行事务已修改但未提交的数据，避免了“脏读取”。该级别适用于大多数系统。
- Read Uncommitted ：保证了读取过程中不会读取到非法数据。
上面的解释其实每个定义都有一些拗口，其中涉及到几个术语：脏读、不可重复读、幻读。
这里解释一下：
- 脏读（Dirty reads）——脏读发生在一个事务读取了另一个事务改写但尚未提交的数据时。如果改写在稍后被回滚了，那么第一个事务获取的数据就是无效的。
- 不可重复读（Nonrepeatable read）——不可重复读发生在一个事务执行相同的查询两次或两次以上，但是每次都得到不同的数据时。这通常是因为另一个并发事务在两次查询期间进行了更新。
- 幻读（Phantom read）——幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录。
不可重复读的重点是修改:
- 同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了。
读的重点在于新增或者删除：
- 同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样。
从控制的角度来看, 两者的区别就比较大：
- 对于前者, 只需要锁住满足条件的记录。
- 对于后者, 要锁住满足条件及其相近的记录。
一个对照关系表：Dirty reads non-repeatable reads phantom readsSerializable 不会 不会 不会REPEATABLE READ 不会 不会 会READ COMMITTED 不会 会 会Read Uncommitted 会 会 会
所以最安全的，是Serializable，但是伴随而来也是高昂的性能开销。另外，事务常用的两个属性：readonly和timeout一个是设置事务为只读以提升性能。另一个是设置事务的超时时间，一般用于防止大事务的发生。还是那句话，事务要尽可能的小！
最后引入一个问题：一个逻辑操作需要检查的条件有20条，能否为了减小事务而将检查性的内容放到事务之外呢？
很多系统都是在DAO的内部开始启动事务，然后进行操作，最后提交或者回滚。这其中涉及到代码设计的问题。小一些的系统可以采用这种方式来做，但是在一些比较大的系统，逻辑较为复杂的系统中，势必会将过多的业务逻辑嵌入到DAO中，导致DAO的复用性下降。所以这不是一个好的实践。
来回答这个问题：能否为了缩小事务，而将一些业务逻辑检查放到事务外面？
答案是：对于核心的业务检查逻辑，不能放到事务之外，而且必须要作为分布式下的并发控制！
一旦在事务之外做检查，那么势必会造成事务A已经检查过的数据被事务B所修改，导致事务A徒劳无功而且出现并发问题，直接导致业务控制失败。
所以，在分布式的高并发环境下，对于核心业务逻辑的检查，要采用加锁机制。比如事务开启需要读取一条数据进行验证，然后逻辑操作中需要对这条数据进行修改，最后提交。这样的一个过程，如果读取并验证的代码放到事务之外，那么读取的数据极有可能已经被其他的事务修改，当前事务一旦提交，又会重新覆盖掉其他事务的数据，导致数据异常。所以在进入当前事务的时候，必须要将这条数据锁住，使用for update就是一个很好的在分布式环境下的控制手段。
一种好的实践方式是使用编程式事务而非生命式，尤其是在较为规模的项目中。对于事务的配置，在代码量非常大的情况下，将是一种折磨，而且人肉的方式，绝对不能避免这种问题。
将DAO保持针对一张表的最基本操作，然后业务逻辑的处理放入manager和service中进行，同时使用编程式事务更精确的控制事务范围。特别注意的，对于事务内部一些可能抛出异常的情况，捕获要谨慎，不能随便的catch Exception 导致事务的异常被吃掉而不能正常回滚。