事务并发带来的数据不一致有几类？如何避免

事务并发带来的数据不一致主要有以下几类：

1. 丢失修改：当两个或多个事务同时修改同一数据时，后提交的事务会覆盖先提交的事务的修改，导致先提交的事务的修改被丢失。

2. 脏读：当一个事务读取了另一个事务未提交的数据时，如果另一个事务回滚了，则读取的数据就是无效的，这种情况称为脏读。

3. 不可重复读：当一个事务多次读取同一数据时，如果另一个事务在这期间修改了该数据并提交，那么第一个事务多次读取的结果就不一致了，这种情况称为不可重复读。

4. 幻读：当一个事务多次读取同一范围的数据时，如果另一个事务在这期间插入了一些数据并提交，那么第一个事务多次读取的结果就会出现不一致的情况，这种情况称为幻读。

为了避免这些问题，可以采取以下措施：

1. 加锁：通过对共享数据进行加锁，可以保证同一时间只有一个事务对其进行操作，从而避免并发带来的数据不一致问题。

2. 串行化：将并发执行的事务串行化，也就是让每个事务等待前一个事务执行完成后再执行，这样可以避免并发带来的数据不一致问题，但会降低系统的并发性能。

3. 乐观锁：在读取共享数据时，先获取一个版本号或时间戳，然后在提交修改时检查该版本号或时间戳是否被修改过，如果没有修改，则提交成功，否则回滚。

4. 快照隔离级别：使用数据库的快照隔离级别，可以避免脏读和不可重复读问题，但不能完全避免幻读问题。

5. 分布式事务：对于分布式系统中的事务，可以使用分布式事务管理器来保证事务的一致性，如XA协议、BASE理论等