A (Atomicity) 原子性：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样
C (Consistency) 一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏
I (Isolation)隔离性：一个事务的执行不能其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰
D (Durability) 持久性：在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚
并发事务处理带来的问题
更新丢失（Lost Update)： 事务A和事务B选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于两个事务都不知道彼此的存在，就会发生丢失更新问题
脏读(Dirty Reads)：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
不可重复读（Non-Repeatable Reads)：事务 A 多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
幻读（Phantom Reads)：幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务A读取了几行数据，接着另一个并发事务B插入了一些数据时。在随后的查询中，事务A就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
幻读和不可重复读的区别：
不可重复读的重点是修改：在同一事务中，同样的条件，第一次读的数据和第二次读的数据不一样。（因为中间有其他事务提交了修改）
幻读的重点在于新增或者删除：在同一事务中，同样的条件,，第一次和第二次读出来的记录数不一样。（因为中间有其他事务提交了插入/删除）
并发事务处理带来的问题的解决办法：
“更新丢失”通常是应该完全避免的。但防止更新丢失，并不能单靠数据库事务控制器来解决，需要应用程序对要更新的数据加必要的锁来解决，因此，防止更新丢失应该是应用的责任。
“脏读” 、 “不可重复读”和“幻读” ，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决：
一种是加锁：在读取数据前，对其加锁，阻止其他事务对数据进行修改。
另一种是数据多版本并发控制（MultiVersion Concurrency Control，简称 MVCC 或 MCC），也称为多版本数据库：不用加任何锁， 通过一定机制生成一个数据请求时间点的一致性数据快照 （Snapshot)， 并用这个快照来提供一定级别 （语句级或事务级） 的一致性读取。从用户的角度来看，好象是数据库可以提供同一数据的多个版本。
事务隔离级别数据库事务的隔离级别有4种，由低到高分别为
READ-UNCOMMITTED(读未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
READ-COMMITTED(读已提交)： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
REPEATABLE-READ(可重复读)： 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。
查看当前数据库的事务隔离级别：
show variables like 'tx_isolation'下面通过事例一一阐述在事务的并发操作中可能会出现脏读，不可重复读，幻读和事务隔离级别的联系。
数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价就越大，因为事务隔离实质上就是使事务在一定程度上“串行化”进行，这显然与“并发”是矛盾的。同时，不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的，比如许多应用对“不可重复读”和“幻读”并不敏感，可能更关心数据并发访问的能力。
Read uncommitted读未提交，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。