面试中常被问到事务，这儿应是spring 事务，悲观锁与乐观锁。
Spring事务类型详解：
PROPAGATION_REQUIRED--支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。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--支持当前事务，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，则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。
采用注解的方式，需要注意的是，使用注解的方式需要在Spring的配置文件中加入一句话：<context:annotation-config />，其作用是开启注解的方式。
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，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block直到它拿到锁。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。
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。
1.悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系 统不会修改数据）。
数据库锁机制:
1 未提交读（read uncommitted）
2 提交读（read committed）
3 重复读（repeatable read）
4 序列化（serializable）
锁机制：
共享锁：其他事务可以读，但不能修改。
排他锁：其他事务不能读取。
锁粒度：一般分为：行锁、表锁、库锁
解释：
1 未提交读（read uncommitted）
一个更新数据库的事务A在未commit的情况下，另一个事务B正在读取事务A更新的记录，会产生脏读现象，这是因为A事务在开启 DB Transaction后，做一些DML操作时，记录会保存在内存中，这时B事务读取了A事务提交在内存中的数据，产生了脏读。
2 提交读（read committed）
数据的修改只有在commit之后，才回被读取。和1 相反。
3 重复读（repeatable read）
当数据库隔离级别设置成 repeatable read后，事务A中的select 的过程中事务B可以修改A读取部分的数据，当A第2次执行同样的sql时，返回和上次相同的数据 ，消除不可重复读。
注：个人认为只是应为A事务采用这种隔离级别后，读取的是数据库在事务开始时间点的映象，在这个时间点后的所有操作都不会对A事务中的查询产生影响，依据是本文后续的实验，如果有疑问，请指出。
4 序列化（serializable）
当数据库隔离级别设置成Serializeable后，事务A中的select 会以共享锁锁定相关的数据（在select 返回的数据结果集），这些数据不可以被修改（可以被读取），若事务B对这些数据做UPDATE操作，会处于等待状态，消除幻读。
注：事务B可以UPDATE 事务A中为锁定的数据，后面的实验可以证明。
2、乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。 而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。