作为单个逻辑工作单位的一系列操作，要么完全成功，要么完全失败。  

       是最低的隔离级别，其含义是允许一个事务读取另外一个事务没有提交的数据。未提交读是一种危险  
    的隔离级别，所以一般在我们实际的开发中应用不广，但是它的优点在于并发能力高，适合那些对数据  
    一致性没有要求而追求高并发的场景，它的最大坏处是出现脏读。让我们看看可能发生的脏读场景，  
    如表所示。  

    T3时刻，因为采用未提交读，所以事务2可以读取事务l未提交的库存数据为1,这里当它扣减  
    库存后则数据为0，然后它提交了事务，库存就变为了。，而事务l在TS时刻回滚事  
    务，因为第一类丢失更新已经被克服，所以它不会将库存回滚到2，那么最后的结果就变为了  
    0，这样就出现了错误。脏读一般是比较危险的隔离级别，在我们实际应用中采用得不多。  
    为了克服脏读的问题，数据库隔离级别还提供了读已提交（readcommited）的级别，  
    下面我们时论它。  

    读已提交： 是指一个事务只能读取另外一个事务已经提交的数据，不能读取未提交的数据。  

    在T3时刻事务2读取库存的时候，因为事务l未提交事务，所以读出的库存为l，于是事务2  
    认为当前可扣减库存；在T4时刻，事务l己经提交事务，所以在TS时刻，它扣减库存的时候  
    就发现库存为0，于是就无法扣减库存了。这里的问题在于事务2之前认为可以扣减，而到扣    
    减那一步却发现已经不可以扣减，于是库存对于事务2而言是一个可变化的值，这样的现象  
    我们称为不可重复读，这就是读写提交的一个不足。为了克服这个不足，数据库的隔离级别  
    还提出了可重复读的隔离级别，它能够消除不可重读的问题。  

    可以看到，事务2在T3时刻尝试读取库存，但是此时这个库存己经被事务1事先读取，所以这  
    个时候数据库就阻塞它的读取，直至事务1提交，事务2才能读取库存的值。此时己经是TS时  
    刻，而读取到的值为0，这时就已经无法扣减了，显然在读写提交中出现的不可重复读的场  
    景被消除了。但是这样也会引发新的问题的出现，这就是幻读。   

    串行化（Serializable):是数据库最高的隔离级别，它会要求所有的SQL都会按照顺序执  
    行，这样就可以克服上述隔离级别出现的各种问题，所以它能够完全保证数据的一致性。

        Spring数据库事务的约定，其实现原理是AOP，而AOP的原理是动态代理，在自调用的过程中，是类自身的调用，  
        而不是代理对象去调用，那么就不会产生AOP，这样Spring就不能把你的代码织入到约定的流程中，于是就产生  
        了现在看到的失败场景。为了克服这个问题，用一个Service去调用另一个Service，这样就是代理对象的调用，  
        Spring才会将你的代码织入事务流程。当然也可以从SpringIoC容器中获取代理对象去启用AOP，  

        /**
         * @author ZhangRongJun
         * @version 1.0
         * @date 2020/9/5 10:03
         * @description:TODO
         */
        @Service
        public class UserServiceImpl implements UserService,ApplicationContextAware   {

            @Autowired
            private UserMapper userMapper = null;
            ApplicationContext applicationContext;

            @Override
            @Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ,propagation = Propagation.REQUIRED,rollbackFor = RuntimeException.class)
            public int inserts(List<Users> users) {
                UserService userService = applicationContext.getBean(UserService.class);
                int count = 0;
                for (Users u:users){
                    count += userService.insert(u);
                }
                return 0;
            }
            @Override
            @Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ,propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,rollbackFor = RuntimeException.class)
            public int insert(Users users) {
                return userMapper.insert(users);
            }

            @Override
            public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
                this.applicationContext = applicationContext;
            }
        }