前置重要知识点：行锁是加在索引上的，如果字段没有索引，或者有索引，没有命中，会变成表锁，所以测试之前先保证对应字段有索引哦，避免测试结果有偏差
事务最高级别： serializable
设置当前会话级别：
set session transaction isolation level serializable
查询当前事务等级
select @@transaction_isolation;
一写一读加锁情况1：只要有session对同一行数据 更新，就会立刻加锁，其它事务等放锁
以下假设session1 先 update：
并行请求：session1
begin;
直接对[当前行]加写锁
update think_user set name = "301" where phone = "xxxxxxxxxxx";
并行请求：session2
begin;
这里被 session1 阻塞， 等 session1 commit 放锁
select * from think_user where phone = "xxxxxxxxxxx";
同时写加锁情况2：先拿锁的，先执行，另外一个等待放锁
以下假设session1 先 update：
并行请求：session1
begin;
直接对[当前行]加写锁
update think_user set name = "301" where phone = "xxxxxxxxxxx";
提交放锁
commit;
并行请求：session2
begin;
阻塞：等待session1 commit 提交放锁
update think_user set name = "301" where phone = "xxxxxxxxxxx";
同时读写加锁情况3：都执行查询，查询不会立刻加锁，会加一个共享读锁。谁先拿锁，谁就有更新权，后拿锁的也想更新当前行就会触发死锁退出（都有读锁，session1 要加写锁等 session2 释放读锁，这个时候如果session2 也要加写锁，就会导致互等对方放读锁，造成死锁退出），谁后拿锁，谁退出，另外一个业务正常继续执行
以下假设session1 先 select， 先update：
并行请求：session1
begin;
上读锁，可查出数据
select * from think_user where phone = "xxxxxxxxxxx";
执行到这 -> 等待，因为被 session2 加了读锁， 写操作不能执行，得等session2放锁
update think_user set name = "301" where phone = "xxxxxxxxxxx";
session2 死锁退出，自动放锁，session1 业务正常往下执行
commit;
并行请求：session2
begin;
上读锁，可查出数据
select * from think_user where phone = "xxxxxxxxxxx";
执行到这 -> 死锁退出，自动回滚并放锁
update think_user set name = "302" where phone = "xxxxxxxxxxx";
表格演示下更清晰：
先读后写加锁情况4：先拿锁的业务，不受影响，后拿锁的自动死锁退出
以下假设session1 先 select， session12：后update：
并行请求：session1
begin;
上读锁，可查出数据
select * from think_user where phone = "xxxxxxxxxxx";
执行到这 -> 无阻塞，直接成功。 session2 自动死锁退出
update think_user set name = "301" where phone = "xxxxxxxxxxx";
commit;
并行请求：session2
begin;
执行到这 -> 等待 session1 放读锁
update think_user set name = "302" where phone = "xxxxxxxxxxx";
session1 中有写操作，直接让 session2 死锁退出
思考：上面
同时写加锁情况2 是排队等待拿锁，这里为什么不是等待放锁而是死锁退出呢？
回复上面思考结论：
同时写没触发死锁是因为他们没有互相等，你等我放，我等你放，是触发死锁的因素
session1 先上读锁， session2 上了写锁，然后阻塞等 session1放读锁。 这时候session1 往下又执行了 写操作上了一把写锁，这时候session1的写锁 又被 session2的写锁阻塞了， 造成你等我放锁，我等你放锁，结果就是 后拿锁的 session2直接被判定死锁退出
总结：serializable安全在哪？select语句会加锁,保证并行场景先查询后更新的业务只有一个能更新。 我们具体到业务场景： 你和女朋用同一个账号在不同设备上计划抢购买东西，账户余额1000买了2个商品, 女朋友付款800块，你付款10块，假设前后2次同时并行快速付款，业务处理逻辑很慢的场景。
如图，如果让后面覆盖掉前面结果，会导致花了 10块买了2件商品，产生事故
serializable 事务等级：处理这个场景结果就是 session2的购买会失败，死锁退出，重新购买
所以：涉及到钱的我觉得一定要用最高事务等级
来对比一下repeatable-read这种情况会怎么样？
事务级别： repeatable-read
set session transaction isolation level repeatable read;
查询当前事务等级
select @@transaction_isolation;
同时读写：serializable 会死锁退出， 而repeatable-read 就会锁等待
这个案例让repeatable-read 碰到就出问题了，它会后面事务结果覆盖前面结果
repeatable-read 的查询默认是不上锁的，所以并不会造成死锁，排队顺序拿锁。
可以手动加锁来解决这种问题：for update
依赖写业务人的约束，如果另外一个业务不加 for update ,依然可能会出问题
总结：特别重要的数据更新，涉及到钱或其它不能接受一点可能性差错的，最好都用serializable事务等级。
