事物的传播行为:
事务传播行为用来描述由某一个事务传播行为修饰的方法被嵌套进另一个方法的时事务如何传播。
Spring中七种事务传播行为：
| 事务传播行为类型 | 说明 |
|---|---|
| PROPAGATION_REQUIRED | 如果当前没有事务，就新建一个事务，如果已经存在一个事务中，加入到这个事务中。这是最常见的选择。 |
| PROPAGATION_SUPPORTS | 支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。 |
| PROPAGATION_MANDATORY | 使用当前的事务，如果当前没有事务，就抛出异常。 |
| PROPAGATION_REQUIRES_NEW | 新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起。 |
| PROPAGATION_NOT_SUPPORTED | 以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。 |
| PROPAGATION_NEVER | 以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。 |
| PROPAGATION_NESTED | 如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则执行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。 |
事物的隔离级别：
ISOLATION_DEFAULT 这是一个PlatfromTransactionManager默认的隔离级别，使用数据库默认的事务隔离级别.另外四个与JDBC的隔离级别相对应；
ISOLATION_READ_UNCOMMITTED 这是事务最低的隔离级别，它充许别外一个事务可以看到这个事务未提交的数据。这种隔离级别会产生脏读，不可重复读和幻像读。
ISOLATION_READ_COMMITTED 保证一个事务修改的数据提交后才能被另外一个事务读取。另外一个事务不能读取该事务未提交的数据。这种事务隔离级别可以避免脏读出现，但是可能会出现不可重复读和幻像读。
ISOLATION_REPEATABLE_READ 这种事务隔离级别可以防止脏读，不可重复读。但是可能出现幻像读。它除了保证一个事务不能读取另一个事务未提交的数据外，还保证了避免下面的情况产生(不可重复读)。
ISOLATION_SERIALIZABLE 这是花费最高代价但是最可靠的事务隔离级别。事务被处理为顺序执行。除了防止脏读，不可重复读外，还避免了幻像读。
1）脏读：
脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。
例：
事务A修改num=123
------事务B读取num=123（A操作还未提交时）
事务A回滚
此时就会出现B事务读到的num并不是数据库中真正的num的值，这种情况就叫“脏读”。
2）不可重读：
不可重复读是指在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。
例：
事务A读取num=123（事务A并未结束）
------事务B修改num=321，并提交了事务
事务A再次读取num=321
此时就会出现同一次事务A中两次读取num的值不一样，这种情况就叫“不可重读”。
3）虚读/幻读：
是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。
例：
事务A查询或修改表中所有num=123的数据（事务A并未结束）
------事务B新增一条num=123的数据，并提交事务
事务A再次查询num=123的数据
此时就会出现两次查询到的数据条数不一致，或者存在还有数据没有被修改到，这种情况就叫“虚读/幻读”。
注：
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；（主要在于update和delete）
幻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。（主要在于insert）
为了解决以上事务并发时出现的一系列问题，就需要设置事务的隔离级别。
锁机制：
悲观锁：
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁:（不能解决脏读的问题）：
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制或CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。