資料庫事務及並發控制

㈠ 資料庫並發控制中使用什麼可以獲得更高的並發度

資料庫並發控制中使用可以獲得更高的並發度好像沒有，只有鎖這種方式。可以用樂觀鎖。當發生死鎖時，可以使用等待圖法，消除死鎖。

並發控制保證事務4個特性，acid：A:原子性(Atomicity) 事務是資料庫的邏輯工作單位，事務中包括的諸操作要麼全做，要麼全不做。C:一致性(Consistency) 事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。

資料庫管理系統中的並發控制：

資料庫管理系統（DBMS）中的並發控制的任務是確保在多個事務同時存取資料庫中同一數據時不破壞事務的隔離性和統一性以及資料庫的統一性。

資料庫並發控制現有兩處火車票售票點，同時讀取某一趟列車車票資料庫中車票余額為X。兩處售票點同時賣出一張車票，同時修改余額為X -1寫回資料庫，這樣就造成了實際賣出兩張火車票而資料庫中的卻記錄只少了一張。

資料庫並發控制產生這種情況的原因是因為兩個事務讀入同一數據並同時修改，其中一個事務提交的結果破壞了另一個事務提交的結果，導致其數據的修改被丟失，破壞了事務的隔離性。並發控制要解決的就是這類問題。

㈡ sql資料庫中事務的並發控制問題 克服兩階段封鎖協議的問題是採用變體嚴格兩階段封鎖協議或者強兩階段

嚴格兩階段封鎖協議不僅要求封鎖是兩階段，還要求事務持有的所有排他鎖必須在事務提交後方可釋放。這個要求保證未提交事務所寫的任何數據在該事務提交之前均已排他方式加鎖，防止了其他事務讀這些數據。

強兩階段封鎖協議。它要求事務提交之前不釋放任何鎖。在該條件下，事務可以按其提交的順序串列化。

㈢ 資料庫詳解之事務

究竟什麼是資料庫的事務，為什麼資料庫需要支持事務，為了實現資料庫事務各種資料庫的是如何設計的。還是只談理解，歡迎大家來討論。

1. 資料庫事務是什麼

事務的定義，已經有太多文章寫過，我就不重復了。我理解的事務就是用來保證數據操作符合業務邏輯要求而實現的一系列功能。換句話說，如果資料庫不支持事務，上面業務系統的程序員就需要自己寫代碼保證相關數據處理邏輯的正確性。而資料庫事務就是把一系列保證資料庫處理邏輯正確性的通用功能在資料庫內實現，並且盡量提高效率。

舉個例子，資料庫最開始普及就是在金融業，銀行的存取款場景就是一個最典型的OLTP資料庫場景，而事務就是設計用來保證類似場景的業務邏輯正確性的。


**原子性**，如果你要給家人轉賬，必須在你的賬戶里扣掉100塊，在家人賬戶里加上100塊，這兩筆操作需要一起完成，業務邏輯才是正確的。但是程序在做修改的時，肯定會有先後順序，試想一下程序扣了你的錢，這個時候程序崩潰了，家人賬戶的錢沒有加上。那這100塊是不是消失了？你是不是要發瘋？那麼，就把這兩筆操作放進一個事務里，通過原子性保證，這兩筆操作要麼都成功，要麼都失敗。這樣才能保證業務邏輯的正確性。

**一致性**，有很多文章講過一致性，但是很多人會把一致性跟原子性混在一起說。事務的一致性指的是指每一個事務必須保證執行之後所有庫內的規則依舊成立。比如內外鍵，constraint，觸發器等。舉例來說，你在儲蓄卡里有100元，理財賬戶里有100元，基金賬戶有100元，那麼你在資產總和里會看到300元，這個300元必須是其他三個賬戶余額加在一起得到的。你在給家人轉帳100元是從儲蓄卡里轉出去了100元，那麼在資料庫上可以通過創建觸發器的方式，當儲蓄卡余額賬戶減100元的同時，把資產總和也同步減去100，不然的話，就會出現邏輯上的錯誤，因為你已經轉走了100塊儲蓄卡余額，實際資產總和應該是200，如果還是300，資料庫狀態就不一致了。所以實現事務的時候，必須要保證相關聯的觸發器以及其他所有的內部規則都執行成功，事務才能算執行成功。如果在減去資產總時出錯，那麼這筆轉帳交易也不能成功。因為這樣資料庫就會進入不一致的狀態。

那麼這里跟原子性的區別到底在哪裡呢？原子性是指個多個用戶指令之間必須作為一個整體完成或失敗，而一致性更多是資料庫內的相關數據規則必須同時完成或失敗。

**持久性**，最容易理解的一個，事務只要提交了，那麼對資料庫的修改就會保存下來不會丟了。簡單來說，只要提交了，資料庫就算崩潰了，重啟之後你剛存的100塊依然在你的賬戶里。

**隔離性**，每個事務相對於其他的事務是有一定獨立性的，不能互相影響。因為資料庫需要支持並發的操作來提高效率。在並發操作時，一定要通過操作之間的隔離來保證業務邏輯的正確性。比如，你轉帳100塊給家人，一系列操作的最後一步可能是輸入驗證碼，這個時候轉帳還沒有完成，但是在資料庫里你的賬戶對應的記錄中已經減去100塊，家人賬戶也加了100塊，就等著驗證碼輸入以後，事務提交，完成操作。那麼，這個時候，家人通過手機銀行能夠查到這100塊么？你的答案可能是不能，因為這樣才符合業務邏輯，因為你的轉帳操作還沒有提交，事務還沒有完成。那麼資料庫就應該保證這兩個並發操作之間具有一定的隔離性。

那麼到底應該隔離到什麼程度呢？隔離性又分為4個等級：由低到高依次為Read uncommitted(讀未提交)、Read committed（讀提交）、Repeatable read（可重復讀取）、Serializable（序列化），這四個級別可以逐個解決臟讀、不可重復讀、幻象讀這幾類問題。這些東西是什麼意思？請有興趣的小夥伴自行網路，很多文章都寫的很清楚。

那麼怎麼理解不同的隔離等級呢，首先要理解並發操作，並發操作就是指有不同的用戶同時對一個數據進行讀、寫操作，那麼在這個過程中，每個用戶應該看到什麼數據才能保證業務邏輯的正確性呢？ 如果是前面存取款的場景，我必須看到的是已經存進來的錢，也就是必須是已經提交的事務。而12306刷火車票呢，你可以看到有10張余票，但是在下單的時候告訴你票賣完了，因為同時有10個用戶把票買掉了，你需要重新刷余票，這個也是可以接受的，也就是說我可以讀到一些虛假的余票，這樣在業務上也沒有什麼問題。那麼在設計這兩個不同系統時，就可以選擇不同的事務隔離級別來實現不同的並發效果。不同的隔離等級就是要在系統的並發性和數據邏輯的嚴謹性之間做出的平衡。

2. 資料庫如何實現事務

資料庫實現事務會有多種不同的方式，但基本的原理類似，比如都需要對事務進行統一的編號處理，都需要記錄事務的狀態（是成功了還是失敗了），都需要在數據存儲的層面對事務進行支持，以明確哪些數據是被哪些事務、插入、修改和刪除的。同時還會記錄事務日誌等，對事務進行系統化的管理以實現數據的原子性，一致性和持久性。

要實現事務的隔離性，最基礎的就是通過加鎖機制把並發操作適當的串列化來保證數據操作的正確邏輯。但是為了要保證系統具有良好的並發性能，必須要在實現事務隔離性時需要找到合理的平衡點。大部分資料庫（包括Oracle，MySQL，Postgres在內）在做並發控制的時候都會採用MVCC（多版本並發控制）的機制來保證系統具有較高的並發性，不同資料庫實現MVCC的具體方案也不盡相同，但其基本原理類似。

3. MVCC實現原理

所謂MVCC，就是資料庫中的同一查詢根據相關事務執行的先後順序以及隔離級別的不同，可能會存在不同版本的結果，通過這樣的手段來保證大部分查詢操作不會被修改操作阻塞並保證數據邏輯的正確性。也就是資料庫通過保存多個版本的數據（ 歷史 數據）來提高系統的並發查詢能力。簡單來說就是用存儲空間來交換並發能力。下面以Postgres為例介紹一下MVCC的一種實現方式幫助大家理解這個重要的資料庫概念。通過下面的圖來解釋Posrgres里最基本的數據可見性是如何實現多版本控制的。


首先，Postgres里的每一個事務都有編號，這里可以簡單理解為時間順序編號，編號越大的事務發生越晚。然後，資料庫里的每一行記錄都會保存創建這條記錄的事務號（Cre），也會在記錄刪除時保存刪除這條記錄的事務號（Exp），換句話說，只要Exp這里一列里記錄了事務編號，就說明這條記錄被刪除了。那麼一個事務應該能看見那些記錄呢？Postgres里每一個事務都會保存一個當前系統的事務快照（Snapshot），這個快照里會保存事務創建時當前系統的最高（最晚）事務編號，以及目前還在進行中的事務編號。那麼如上圖所示的一個事務的快照里最高事務編號為100，目前正在進行的事務有25，50和75。那麼對應左邊數據記錄，這6行數據的可見性就如同標注的一般：

第一行，Cre 30，沒有刪除，在100這個時間點，應該能看到。

第二行，Cre 50，沒有刪除，但是50這個事務還沒有提交，正在進行中，所以看不見。

第三行，Cre 110，沒有刪除，但是100這個時間點110事務還沒有發生，所以看不見。

第四行，Cre 30，Exp 80，在80的時候數據被刪掉了，所以看不見。

第五行，Cre 30，Exp 75，在30的時候被創建，75時候被刪掉了，但是75這個事務在100的時候還沒有提交，所以這條記錄在100的時候還沒有刪掉，所以看得見。

第六行，Cre30，Exp 110，在30的時被創建，110時候被刪掉，但是在100時候，110還沒有發生，所以看得見。

綜上，就是這個事務對這六條記錄的可見性，也就是一個數據版本。那麼大家可以看一下如果另一個事務的快照里存的是最高事務編號為110，正在進行的事務為50，那麼它能看到的數據應該是哪幾行呢？同時大家也看到，Postgres里刪除一行數據其實就是在這一行的Exp這個列記錄一個刪除事務的編號，相當於做了一個刪除標記，而數據沒有真正被刪除，因此Postgres資料庫需要定期做數據清理操作（Vacuum）。Pstgres的在現實場景里會比這里介紹的要復雜，因為我們這里假定所有的事務最終都是正確提交了，如果存在某些事務沒有提交的情況，那麼可見性就會更加復雜，這里不再展開了。

資料庫事務是基本的資料庫概念，之前已經有很多很好文章做過介紹，這里希望能把自己的理解用比較通俗的描述分享給大家，歡迎來討論交流。

㈣ 在資料庫中為什麼要並發控制並發控制技術可以保證事務的哪些特徵

不並發控制的話會帶來一系列問題：數據冗餘、更新異常、插入異常、刪除異常等
並發控制保證事務4個特性，acid：A:原子性(Atomicity) 事務是資料庫的邏輯工作單位，事務中包括的諸操作要麼全做，要麼全不做。C:一致性(Consistency) 事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。I:隔離性 (Isolation) 一個事務的執行不能被其他事務干擾。 D:持續性/永久性(Durability) 一個事務一旦提交，它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。

㈤ 在資料庫中為什麼要並發控制並發控制技術能保證事物的哪些特徵

因為並發操作帶來了數據的不一致性：
主要有三種：
1 丟失修改
2 不可重復讀
3 讀「臟」數據
並發控制保證了事務的
一致性 原子性 隔離性 持續性

㈥ 如何處理資料庫並發問題

想要知道如何處理數據並發，自然需要先了解數據並發。

什麼是數據並發操作呢？
就是同一時間內，不同的線程同時對一條數據進行讀寫操作。

在互聯網時代，一個系統常常有很多人在使用，因此就可能出現高並發的現象，也就是不同的用戶同時對一條數據進行操作，如果沒有有效的處理，自然就會出現數據的異常。而最常見的一種數據並發的場景就是電商中的秒殺，成千上萬個用戶對在極端的時間內，搶購一個商品。針對這種場景，商品的庫存就是一個需要控制的數據，而多個用戶對在同一時間對庫存進行重寫，一個不小心就可能出現超賣的情況。

針對這種情況，我們如何有效的處理數據並發呢？

第一種方案、資料庫鎖
從鎖的基本屬性來說，可以分為兩種：一種是共享鎖（S），一種是排它鎖（X）。在MySQL的資料庫中，是有四種隔離級別的，會在讀寫的時候，自動的使用這兩種鎖，防止數據出現混亂。

這四種隔離級別分別是：

讀未提交（Read Uncommitted）
讀提交（Read Committed）
可重復讀（Repeated Read）
串列化（Serializable）
當然，不同的隔離級別，效率也是不同的，對於數據的一致性保證也就有不同的結果。而這些可能出現的又有哪些呢？

臟讀（dirty read）

當事務與事務之間沒有任何隔離的時候，就可能會出現臟讀。例如：商家想看看所有的訂單有哪些，這時，用戶A提交了一個訂單，但事務還沒提交，商家卻看到了這個訂單。而這時就會出現一種問題，當商家去操作這個訂單時，可能用戶A的訂單由於部分問題，導致數據回滾，事務沒有提交，這時商家的操作就會失去目標。

不可重復讀（unrepeatable read）

一個事務中，兩次讀操作出來的同一條數據值不同，就是不可重復讀。

例如：我們有一個事務A，需要去查詢一下商品庫存，然後做扣減，這時，事務B操作了這個商品，扣減了一部分庫存，當事務A再次去查詢商品庫存的時候，發現這一次的結果和上次不同了，這就是不可重復讀。

幻讀（phantom problem）

一個事務中，兩次讀操作出來的結果集不同，就是幻讀。

例如：一個事務A，去查詢現在已經支付的訂單有哪些，得到了一個結果集。這時，事務B新提交了一個訂單，當事務A再次去查詢時，就會出現，兩次得到的結果集不同的情況，也就是幻讀了。

那針對這些結果，不同的隔離級別可以干什麼呢？

「讀未提（Read Uncommitted）」能預防啥？啥都預防不了。

「讀提交（Read Committed）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，避免「臟讀」，但是可能出現「不可重復讀」和「幻讀」。

「可重復讀（Repeated Red）」能預防啥？使用「快照讀（Snapshot Read）」方式，鎖住被讀取記錄，避免出現「臟讀」、「不可重復讀」，但是可能出現「幻讀」。

「串列化（Serializable）」能預防啥？有效避免「臟讀」、「不可重復讀」、「幻讀」，不過運行效率奇差。

好了，鎖說完了，但是，我們的資料庫鎖，並不能有效的解決並發的問題，只是盡可能保證數據的一致性，當並發量特別大時，資料庫還是容易扛不住。那解決數據並發的另一個手段就是，盡可能的提高處理的速度。

因為數據的IO要提升難度比較大，那麼通過其他的方式，對數據進行處理，減少資料庫的IO，就是提高並發能力的有效手段了。

最有效的一種方式就是：緩存
想要減少並發出現的概率，那麼讀寫的效率越高，讀寫的執行時間越短，自然數據並發的可能性就變小了，並發性能也有提高了。

還是用剛才的秒殺舉例，我們為的就是保證庫存的數據不出錯，賣出一個商品，減一個庫存，那麼，我們就可以將庫存放在內存中進行處理。這樣，就能夠保證庫存有序的及時扣減，並且不出現問題。這樣，我們的資料庫的寫操作也變少了，執行效率也就大大提高了。

當然，常用的分布式緩存方式有：Redis和Memcache，Redis可以持久化到硬碟，而Memcache不行，應該怎麼選擇，就看具體的使用場景了。

當然，緩存畢竟使用的范圍有限，很多的數據我們還是必須持久化到硬碟中，那我們就需要提高資料庫的IO能力，這樣避免一個線程執行時間太長，造成線程的阻塞。

那麼，讀寫分離就是另一種有效的方式了
當我們的寫成為了瓶頸的時候，讀寫分離就是一種可以選擇的方式了。

我們的讀庫就只需要執行讀，寫庫就只需要執行寫，把讀的壓力從主庫中分離出去，讓主庫的資源只是用來保證寫的效率，從而提高寫操作的性能。

㈦ 資料庫原理並發控制問題

並發（concurrent）和並行（parallel）這兩個概念，在資料庫系統的資料中經常出現，然而有關它們的定義和區別卻沒有明確的說法。這里，我們根據這兩個概念在資料中的使用，對它們的不同做一個說明。

並發是指多個任務的同時執行，任務與任務之間沒有聯系。由於資料庫系統要同時為許多用戶提供服務，每個用戶都可以發出自己的訪問請求，一個請求就是一個任務。在一個時間點，資料庫系統可能要同時處理多個任務。因此，資料庫系統一定要具備並發處理能力。

並行是指將一個任務劃分為多個子任務，這些子任務同時執行。在所有子任務處理完成後，將它們的結果進行合並，就得到該任務的最終處理結果。在資料庫系統中，如果要執行一個大的數據查詢，為了提高速度、降低響應時間，用戶可以通過系統配置或者在命令中，要求對該大數據量查詢進行並行處理，將該查詢劃分成多個子查詢。這些子查詢同時執行，最後系統將所有子查詢的處理結果進行合並，作為該查詢處理的最終結果。現有的大型資料庫系統都支持並行處理。

需要說明的是，並發和並行與資料庫系統採用多進程還是多線程體系結構無關。對採用多進程結構的資料庫系統，所有的任務、子任務通過進程來處理；而對採用多線程結構的資料庫系統，這些工作是由線程來完成。

資料庫系統的並發控制，涉及到任務的調度、數據的一致性及可靠性等，而資料庫系統的並行處理，主要涉及任務的處理速度、系統性能等方面。

㈧ 什麼是資料庫事務

資料庫事務（簡稱：事務）是資料庫管理系統執行過程中的一個邏輯單位，由一個有限的資料庫操作序列構成。
一個資料庫事務通常包含了一個序列的對資料庫的讀/寫操作。它的存在包含有以下兩個目的：
為資料庫操作序列提供了一個從失敗中恢復到正常狀態的方法，同時提供了資料庫即使在異常狀態下仍能保持一致性的方法。
當多個應用程序在並發訪問資料庫時，可以在這些應用程序之間提供一個隔離方法，以防止彼此的操作互相干擾。
當事務被提交給了DBMS（資料庫管理系統），則DBMS（資料庫管理系統）需要確保該事務中的所有操作都成功完成且其結果被永久保存在資料庫中，如果事務中有的操作沒有成功完成，則事務中的所有操作都需要被回滾，回到事務執行前的狀態;同時，該事務對資料庫或者其他事務的執行無影響，所有的事務都好像在獨立的運行。
但在現實情況下，失敗的風險很高。在一個資料庫事務的執行過程中，有可能會遇上事務操作失敗、資料庫系統/操作系統失敗，甚至是存儲介質失敗等情況。這便需要DBMS對一個執行失敗的事務執行恢復操作，將其資料庫狀態恢復到一致狀態（數據的一致性得到保證的狀態）。為了實現將資料庫狀態恢復到一致狀態的功能，DBMS通常需要維護事務日誌以追蹤事務中所有影響資料庫數據的操作。

㈨ 資料庫並發控制的主要方法

MVCC：多版本並發控制。

㈩ 在資料庫中為什麼要並發控制並發控制技術可以保證事務的哪些特徵

不並發控制的話會帶來一系列問題：數據冗餘、更新異常、插入異常、刪除異常等
並發控制保證事務4個特性，acid：A:原子性(Atomicity)
事務是資料庫的邏輯工作單位，事務中包括的諸操作要麼全做，要麼全不做。C:一致性(Consistency)
事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。I:隔離性
(Isolation)
一個事務的執行不能被其他事務干擾。
D:持續性/永久性(Durability)
一個事務一旦提交，它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。