《数据库管理与并发控制》课件

数据库管理与并发控制欢迎学习数据库管理与并发控制课程数据库系统作为现代信息系统的核心组件，其稳定性和性能直接影响着应用系统的整体质量本课程将深入探讨数据库系统的核心组成部分，特别聚焦于并发控制这一关键技术课程简介课程定位主要内容适用对象本课程是数据库系统理论与实践的进阶课程涵盖事务概念、并发问题分析、封内容，主要聚焦于数据库管理系统的核锁机制、时间戳排序、多版本并发控心功能之一并发控制通过理论讲解制、隔离级别等核心知识点同时结合与实例分析相结合的方式，帮助学习者实际案例，介绍各种并发控制技术在不深入理解并发控制的原理、方法及其在同数据库系统中的具体实现与应用场实际应用中的意义景教学目标分析与解决实际并发问题培养解决复杂场景下并发控制问题的能力掌握主要控制方法与实现熟练应用各种并发控制技术理解并发控制基本理论掌握基础概念与理论框架数据库管理系统概述数据模型与存储引擎负责数据的物理组织和存储，包括文件系统、索引结构、缓冲管理等，是数据库系统的基础层查询处理与优化引擎负责解析SQL语句，生成查询计划，并通过优化提高查询效率，是数据库性能的关键部分事务管理与并发控制确保数据一致性和完整性，处理多用户并发访问的核心功能，是本课程的重点内容安全与权限管理控制用户对数据的访问权限，防止未授权访问，保障数据安全，体现数据库系统的保护能力并发控制基本概念并发操作的本质并发控制的定义及作用并发操作是指多个用户或应用程序同时访问和修改数据库中的数并发控制是数据库管理系统中用于协调并发操作、保证数据正确据在现代信息系统中，并发操作是常态而非例外例如，电子性的机制它通过一系列技术和策略，确保多个事务并发执行商务系统中，多个用户可能同时查询或购买同一商品；银行系统时，最终结果与这些事务按某种顺序依次执行的结果相同中，多个交易可能同时涉及同一账户并发操作能够提高系统资源利用率和响应效率，但同时也带来了数据一致性和完整性方面的挑战事务的定义什么是事务事务的四要素事务（Transaction）是数据库•原子性事务是不可分割的管理系统中的一个操作序列，这工作单位些操作要么全部执行成功，要么•一致性事务执行前后数据全部不执行，是数据库并发控制状态保持一致的基本单位事务代表了一个完•隔离性多个事务互不干扰整的业务逻辑处理过程，例如银•持久性事务完成后结果永行转账、机票预订等久保存事务在数据库中的作用事务的特性ACID原子性（）一致性（）Atomicity Consistency事务是不可分割的最小操作单位，要么事务执行前后，数据库必须从一个一致全部成功执行，要么全部失败回滚例性状态转换到另一个一致性状态例如，银行转账必须完成借方账户扣款和如，转账前后，两个账户余额之和应保贷方账户入账两个操作，不能只完成其持不变，确保满足预定义的完整性约中之一束持久性（）隔离性（）Durability Isolation多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行隔离性通过事务隔离级别来控制，不同级别提供不同程度的隔离保证和性能特征事务调度与并发操作事务调度的概念多事务并发执行的需求事务调度是指多个事务并发执行时，数据库系统安排各个事务操在实际应用中，数据库系统需要同时服务多个用户和应用程序，作执行顺序的过程一个合理的调度策略能够在保证数据正确性每个用户可能发起多个事务并发执行能够提高系统资源利用的前提下，最大化系统的并发度和吞吐量率、减少用户等待时间、提升系统整体性能事务调度器需要分析事务之间可能的冲突，并采取适当的策略来避免或解决这些冲突，同时尽可能允许非冲突操作并行执行并发操作产生的问题脏读（）Dirty Read事务A读取了事务B未提交的数据，如果事务B回滚，则事务A读取的数据是无效的例如，用户A查询到用户B正在修改但尚未提交的余额信息，而用户B最终取消了修改操作不可重复读（）Non-repeatable Read事务A多次读取同一数据，但在这期间事务B修改了该数据并提交，导致事务A两次读取结果不一致例如，用户在查看商品价格后下单时，发现价格已被修改幻读（）Phantom Read事务A执行两次查询，第二次查询返回了第一次查询中未出现的行，这些幻影行是由事务B插入并提交的例如，库存管理系统在检查库存后准备出货，却发现新增了订单导致库存不足丢失更新（）Lost Update典型场景举例银行转账示例票务与库存管理系统酒店预订系统张先生向李女士转账1000元，系统需要从一个热门演唱会的门票开售，成千上万的多个客户同时查询并预订同一房间，系统张先生账户扣除1000元，并将1000元存入用户同时在线抢票系统必须准确追踪剩需要确保每个房间只能被预订一次，同时李女士账户这两个操作必须作为一个原余票数，确保不会超售，同时要保证高并避免在高峰期出现响应迟缓的情况这需子单位执行，不能只完成其中一个同发下的系统响应速度类似地，电商平台要精确的并发控制机制来协调多个预订事时，如果多个转账事务并发执行，系统必的秒杀活动也面临同样的库存并发控制挑务须确保账户余额的正确性战数据一致性的需求强一致性（）Strong Consistency所有节点在同一时间看到的数据完全一致最终一致性（）Eventual Consistency系统保证在没有新更新的前提下，最终所有节点数据一致因果一致性（）Causal Consistency因果相关的操作按照因果顺序对所有节点可见在分布式系统中，一致性模型的选择直接影响系统的可用性和性能强一致性提供最高级别的数据正确性保证，但可能影响系统响应速度和可用性；最终一致性则在一定时间窗口内允许数据不一致，换取更高的系统可用性和性能数据库系统会根据业务需求实现相应的一致性校验机制，如完整性约束、唯一性检查、引用完整性等，确保数据始终满足预定义的规则和要求并发控制的核心目标保证数据一致性实现高效事务隔离提高系统吞吐量确保在并发环境下，数据在多事务并发执行时，为在满足一致性和隔离性要库始终保持在一个符合所每个事务提供一个独立的求的前提下，通过优化并有完整性约束和业务规则执行环境，使其感觉不到发控制策略，提高系统处的状态无论多少事务同其他事务的存在同时，理事务的能力，减少事务时执行，系统都能维护数采用适当的隔离级别，在等待时间，最大化系统资据的正确性和有效性，防保证正确性的前提下最大源利用率止出现数据不一致的情况化系统并发度减少事务冲突通过合理的调度策略和锁管理机制，减少事务之间的冲突，避免不必要的阻塞和回滚，提高事务成功率和系统整体效率并发控制的主要方法概述封锁机制（）Locking最传统也最广泛使用的并发控制方法，通过对数据对象加锁来控制并发访问事务在访问数据前先获取锁，操作完成后释放锁，从而防止其他事务同时修改同一数据代表性实现包括两阶段锁协议时间戳排序（）Timestamp Ordering为每个事务分配一个唯一的时间戳，根据时间戳确定事务的执行顺序较早的事务具有较高的优先级，系统根据先来先服务原则解决冲突，避免了死锁问题多版本并发控制（）MVCC为数据对象维护多个版本，每个事务只能看到特定版本的数据，从而允许读操作和写操作并发执行而不发生冲突PostgreSQL、Oracle和MySQL InnoDB等都采用了MVCC技术乐观并发控制假设冲突很少发生，事务先执行操作而不获取锁，只在提交前检查是否有冲突，发现冲突则回滚重试适用于读多写少、冲突概率低的场景，如网页浏览封锁机制基础封锁的定义与作用适用场景及分类封锁（Locking）是数据库系统用于控制并发访问的基本机制，封锁机制适用于大多数数据库应用场景，特别是事务处理系统通过限制用户对数据的访问，防止多个事务同时修改同一数据项（OLTP）中的并发控制根据锁的作用范围和限制程度，可以而导致的不一致问题当一个事务获得了对某数据项的锁后，其将锁分为不同类型他事务对该数据的访问将受到限制，直到锁被释放•按操作类型读锁（共享锁）和写锁（排他锁）封锁机制实质上是一种互斥控制手段，它能够保证数据的完整性•按粒度数据库锁、表锁、页锁、行锁等和一致性，是实现事务隔离性的重要工具•按获取方式显式锁和隐式锁•按锁定策略悲观锁和乐观锁封锁类型共享锁（锁）排他锁（锁）S X也称为读锁，允许多个事务同时读取同一数据，但阻止其他事务获取排他也称为写锁，授予事务独占对数据的访问权，防止其他事务同时读取或修锁修改数据多个事务可以同时持有对同一数据项的共享锁，体现了读-改该数据一个数据项上如果已经有排他锁，则其他事务无法获取该数据读操作的并发性项的任何类型的锁，直到排他锁释放意向锁（）其他特殊锁类型Intention Lock用于表示事务有意在更细粒度级别上加锁，辅助实现多粒度锁定例如，•更新锁先获取共享锁读取数据，后升级为排他锁更新数据在表级别上的意向共享锁表明事务打算在表中的某些行上加共享锁，避免•谓词锁锁定满足特定条件的所有数据行了不必要的锁冲突检查•范围锁锁定一个范围内的所有数据锁的兼容性矩阵锁类型IS（意向共IX（意向排S（共享锁）X（排他锁）享锁）他锁）IS（意向共兼容兼容兼容不兼容享锁）IX（意向排兼容兼容不兼容不兼容他锁）S（共享锁）兼容不兼容兼容不兼容X（排他锁）不兼容不兼容不兼容不兼容锁兼容性矩阵表示不同类型的锁是否可以同时应用于同一数据对象如果两种锁类型兼容，则一个事务持有的锁不会阻止另一个事务获取相应类型的锁；如果不兼容，则一个事务必须等待另一个事务释放锁例如，共享锁与共享锁兼容，表示多个事务可以同时读取同一数据；而排他锁与任何类型的锁都不兼容，确保一次只有一个事务可以修改数据理解锁兼容性对于分析和解决锁冲突至关重要封锁协议与调度严格两阶段锁协议两阶段锁协议（）2PL在标准2PL基础上增加限制事务持有的排他锁必一级锁协议分为锁增长阶段和锁释放阶段在增长阶段，事务须在事务提交后才能释放这种协议可以防止级联最基本的封锁协议，规定事务在修改数据前必须先只能获取锁不能释放；在释放阶段，事务只能释放回滚问题，提高了事务恢复的效率，是实际系统中获得排他锁，并在事务结束时释放此协议可以防锁不能获取2PL保证了可串行化，是最常用的封的常见选择止丢失更新问题，但不能避免脏读、不可重复读和锁协议，但可能导致死锁问题幻读适用于对一致性要求较低的场景封锁协议是事务在访问数据库对象时必须遵循的规则，它们定义了锁的获取和释放时机，目的是确保并发执行的事务能够产生正确的结果不同的封锁协议提供不同级别的并发控制和隔离保证两阶段锁协议原理详解锁点（）Lock Point事务获取最后一个锁的时刻，标志着从获取锁阶段向释放锁阶段的转变锁点是事获取锁阶段（）Growing Phase务执行过程中的一个重要时间点，它确定了事务在并发环境中的序列化点事务可以获取所需的所有锁，但不能释放任何锁这个阶段从事务开始一直持续到释放锁阶段（）获取最后一个锁为止系统会根据事务的Shrinking Phase操作需求，自动或按照显式请求为事务分事务只能释放已获取的锁，不能再获取新配共享锁或排他锁锁这个阶段从释放第一个锁开始，一直持续到事务结束在严格两阶段锁协议中，所有锁都要等到事务提交或回滚后才能释放两阶段锁协议的核心思想是将锁操作分为两个明确的阶段，通过这种方式防止并发异常它能够保证事务调度的可串行化，即并发执行的结果与某种串行执行的结果等价然而，2PL可能导致死锁问题，需要配合死锁检测和预防机制使用封锁机制案例让我们通过一个银行转账的例子来展示封锁机制的工作流程假设用户A要从账户1转1000元到账户2，同时用户B要从账户2转500元到账户1在两阶段锁协议下，事务执行过程如下事务T1（用户A的转账）首先获取账户1的排他锁，读取并更新余额；然后尝试获取账户2的排他锁，如果账户2没有被其他事务锁定，则获取锁，更新余额，最后提交事务并释放所有锁如果事务T2（用户B的转账）已经持有账户2的锁，那么T1将等待T2释放锁如果T2同时也在等待T1释放账户1的锁，就会形成死锁数据库系统需要通过死锁检测算法识别这种情况，并强制回滚其中一个事务来解除死锁封锁机制的常见问题死锁（）活锁与饥饿问题Deadlock死锁是指两个或多个事务互相等待对方释放锁，导致所有相关事活锁是指事务虽然没有被阻塞，但由于某些原因（如持续冲突和务都无法继续执行的情况例如，事务T1持有资源R1并请求资回滚）而无法完成的情况与死锁不同，活锁中的事务状态在不源R2，同时事务T2持有R2并请求R1，两个事务相互等待，形成断变化，但无法取得实质性进展死锁饥饿是指某个事务由于优先级较低或资源竞争激烈，长时间无法死锁是封锁机制最严重的问题之一，它会导致系统资源浪费和事获取所需锁而无法执行的情况例如，如果系统总是优先处理短务响应时间增加数据库系统通常通过死锁检测和超时机制来解事务，长事务可能会被无限期推迟为解决这些问题，数据库系决死锁问题统通常会实现公平调度策略和资源分配机制死锁检测与处理死锁检测数据库系统通过构建和分析等待图（Wait-for Graph）来检测死锁在等待图中，节点表示事务，边表示一个事务等待另一个事务释放锁如果图中存在环路，则表明发生了死锁系统定期运行死锁检测算法，识别潜在的死锁情况超时机制为每个事务设置最长等待时间，如果事务在指定时间内无法获取所需的锁，系统会假设可能发生了死锁，并强制回滚该事务这种方法简单但可能导致误判，适用于死锁发生频率较低的系统死锁解除策略一旦检测到死锁，系统必须选择一个或多个事务进行回滚以打破循环等待选择牺牲事务的标准包括事务年龄、已完成工作量、持有锁数量等回滚代价最小的事务通常是优先选择的目标死锁预防通过预先分配所有资源、按固定顺序请求资源等策略来避免死锁的发生例如，要求所有事务按照数据项的全局唯一顺序请求锁，可以有效防止循环等待条件的形成封锁粒度数据库级锁锁定整个数据库，并发度最低1表级锁锁定整个表，并发度较低页级锁锁定数据页，并发度中等行级锁锁定单个数据行，并发度高字段级锁锁定单个字段，并发度最高封锁粒度是指锁定的数据单位大小，它直接影响并发控制的效率和系统性能粒度越小，并发度越高，但锁开销也越大；粒度越大，锁开销小，但并发度降低在实际应用中，需要根据数据访问模式和系统需求选择适当的锁粒度例如，OLTP系统通常采用行级锁以支持高并发，而批处理或报表系统可能使用表级锁以减少开销多粒度锁定允许在不同级别上加锁，提供了灵活性和效率的平衡封锁升级与降级锁升级（）锁降级（）Lock EscalationLock De-escalation锁升级是指系统将多个细粒度的锁（如行锁）转换为较粗粒度的锁降级是锁升级的反向过程，将粗粒度锁转换为多个细粒度锁锁（如表锁）的过程当一个事务持有的锁数量超过系统设定的这种操作在实际数据库系统中较为罕见，因为维护多个细粒度锁阈值时，数据库系统可能自动执行锁升级以减少锁管理开销通常比维护一个粗粒度锁消耗更多资源然而，某些特殊场景下确实需要锁降级，例如，事务获取了表的锁升级的优点是减少了系统维护锁的资源消耗；缺点是可能降低排他锁进行批量更新后，需要释放对已处理数据的锁定以允许其并发度，因为粗粒度锁会锁定更多不相关的数据，阻止其他事务他事务访问，同时继续持有对未处理数据的锁SQL Server和访问例如，SQL Server可能在事务锁定表中大量行时将行锁Oracle等数据库系统在某些情况下支持锁降级操作升级为表锁意向锁与多粒度封锁意向锁的作用意向锁是一种特殊类型的锁，用于指示事务打算在更细粒度级别上获取某种类型的锁例如，意向共享锁（IS）表示事务计划在某个表的行上获取共享锁；意向排他锁（IX）表示事务计划在表的行上获取排他锁意向锁的信号作用意向锁充当信号，告知其他事务某个资源的下级资源已经被锁定例如，如果一个表上有意向排他锁，那么任何试图在整个表上获取共享锁或排他锁的事务都会被阻塞，无需检查表中的每一行是否已被锁定多粒度锁协议多粒度锁协议规定了在不同粒度级别上获取锁的规则1事务必须首先获取父对象的意向锁，然后才能获取子对象的锁；2锁的获取必须遵循自顶向下的顺序；3锁的释放必须遵循自底向上的顺序多粒度锁的优势多粒度锁定允许在同一数据库中同时存在不同粒度的锁，提高了系统的灵活性和效率它既能支持高并发的细粒度操作，又能减少大规模操作的锁开销，是现代数据库系统的重要特性并发控制之时间戳排序时间戳的定义与分配时间戳（Timestamp）是一个唯一的标识符，用于确定事务的顺序系统可以使用系统时钟、逻辑计数器或两者的组合来生成时间戳每个事务开始时被分配一个唯一的时间戳，较早的事务具有较小的时间戳值基本时间戳排序协议在基本时间戳排序协议中，系统为每个数据项维护两个时间戳最后读取时间戳（Read_TS）和最后写入时间戳（Write_TS）当事务尝试访问数据项时，系统根据事务时间戳与数据项时间戳的比较结果决定是允许操作、拒绝操作还是延迟操作写规则ThomasThomas写规则是基本时间戳排序协议的一种优化，允许忽略过时的写操作，即如果一个事务尝试写入的数据已经被更新的事务修改过，系统可以安全地忽略这个写操作而不是回滚事务这种优化可以减少不必要的事务回滚时间戳排序是一种基于乐观假设的并发控制方法，它不使用锁，而是通过比较时间戳来检测并解决冲突与封锁机制相比，时间戳排序可以避免死锁问题，但可能导致更多的事务回滚，特别是在高冲突环境中许多现代数据库系统将时间戳技术与其他并发控制方法结合使用，以获得更好的性能和可靠性时间戳排序机制详细流程读操作处理当事务T尝试读取数据项D时，系统比较T的时间戳TST与D的写时间戳Write_TSD•如果TSTWrite_TSD，表示T尝试读取一个由更新事务写入的值，违反时间顺序，T必须回滚并重启•如果TST≥Write_TSD，允许读操作，并更新Read_TSD=maxRead_TSD,TST写操作处理当事务T尝试写入数据项D时，系统进行以下比较•如果TSTRead_TSD，表示有更新事务已经读取了D，T的写入会导致读-写冲突，T必须回滚•如果TSTWrite_TSD，表示有更新事务已经写入了D，根据Thomas写规则，系统可以忽略T的写操作•否则，允许写操作，并更新Write_TSD=TST回滚与重启策略当事务因违反时间戳顺序而被回滚时，系统通常会为其分配一个新的时间戳并重新启动为了避免事务反复回滚，一些系统采用延迟执行策略，将事务放入等待队列，直到冲突解决后再执行数据项时间戳维护系统需要为每个数据项维护最后读取时间戳和最后写入时间戳，这些信息通常存储在数据字典或特殊的系统表中时间戳信息的管理是时间戳排序方法的关键部分，对系统性能有直接影响多版本并发控制（）原理MVCC概念与优点典型实现方式MVCC多版本并发控制（MVCC）是一种并发控制技术，它通过维护数不同数据库系统对MVCC有不同实现据的多个版本来实现事务隔离在MVCC中，读操作不会被写操•PostgreSQL使用快照隔离实现MVCC，每行数据包含创作阻塞，反之亦然，因为读取的是数据的旧版本，而写入创建新建时间戳和失效时间戳版本•MySQL InnoDB结合undo日志实现MVCC，每行数据包MVCC的主要优点包括提高并发度，特别是读-写并发；避免含事务ID和回滚指针锁等待和死锁问题；支持读一致性视图，使查询能够看到事务开•Oracle使用回滚段记录数据的旧版本，支持读一致性始时的一致数据状态尽管实现细节不同，但基本原理相似系统保留数据的多个版本，并使用某种机制（如时间戳或事务ID）来决定每个事务可见的版本工作流程MVCC数据版本管理写时复制机制MVCC系统为每个数据项维护多个版当事务修改数据时，系统不会覆盖原有本，每个版本与创建它的事务关联版数据，而是创建一个新版本原始版本本通常包含数据值、创建事务ID、删除仍然保留，供其他并发事务读取这种1事务ID等信息系统根据一定规则定期写时复制（Copy-On-Write）机制避清理不再需要的旧版本，以避免存储空免了读写冲突，大幅提高了并发性间无限增长快照隔离实现版本可见性判断在快照隔离级别下，事务开始时会创建系统需要判断哪些版本对特定事务可一个数据库快照，事务只能看到该快见通常的规则是版本的创建事务已照中可见的数据版本快照通常基于事提交且早于当前事务开始时间，同时版务开始时的系统状态定义，包括所有已本的删除事务（如果有）要么未提交，提交事务的结果，但不包括并发未提交要么晚于当前事务开始时间事务的修改并发场景分析MVCCMVCC在处理各种并发场景时具有独特优势对于读-写冲突，MVCC允许读操作访问数据的旧版本，而写操作创建新版本，两者不会相互阻塞例如，当用户A正在修改商品价格时，用户B仍然可以查看原价，系统不会因为写锁而阻塞读操作对于不可重复读问题，MVCC通过快照隔离确保事务在整个生命周期内看到一致的数据视图即使其他事务修改并提交了数据，当前事务仍然能够看到它开始时的数据状态，保证了查询结果的一致性然而，标准MVCC在处理幻读问题时可能不够完善，因为新插入的行不在原始快照中一些系统采用谓词锁或范围锁来解决这个问题，防止其他事务插入满足查询条件的新行PostgreSQL的可串行化快照隔离（SSI）是解决这类问题的先进方案乐观并发控制读阶段事务读取所需的所有数据，不获取任何锁系统记录事务读取的数据项及其版本信息，以便后续验证这个阶段假设不会发生冲突，允许最大程度的并发验证阶段事务准备提交时，系统检查事务读取的数据是否被其他已提交事务修改过验证方法包括基于时间戳的验证和基于版本号的验证如果验证失败，表明发生了冲突，事务必须回滚写阶段验证成功后，事务将所有修改一次性写入数据库，完成提交写操作通常很快，因为所有检查都在验证阶段完成一些系统在此阶段会短暂获取写锁，以防止其他事务同时修改相同数据乐观并发控制基于冲突很少发生的假设，适用于读多写少、冲突概率低的场景它的优点是避免了锁开销，提高了系统吞吐量；缺点是在高冲突环境下会导致大量事务回滚和重试，浪费系统资源乐观并发控制常见于分布式数据库、内存数据库和Web应用程序中例如，许多ORM框架和应用层面的并发控制机制采用版本号或时间戳来实现乐观锁定，防止并发更新冲突隔离级别简介读未提交（）Read Uncommitted最低隔离级别，允许脏读、不可重复读和幻读读已提交（）Read Committed防止脏读，但允许不可重复读和幻读可重复读（）Repeatable Read防止脏读和不可重复读，但允许幻读串行化（）Serializable最高隔离级别，防止所有并发问题SQL标准定义了四种事务隔离级别，它们提供不同程度的数据一致性保证和并发性能隔离级别越高，一致性保证越强，但并发性能可能越低；隔离级别越低，并发性能越好，但可能出现更多的数据不一致问题实际数据库系统通常支持全部或部分标准隔离级别，并可能提供自定义的隔离级别例如，Oracle的默认隔离级别是读已提交，而MySQL InnoDB的默认是可重复读系统管理员和开发人员需要根据应用需求选择适当的隔离级别，平衡数据一致性和系统性能隔离级别的行为举例隔离级别脏读不可重复读幻读示例场景读未提交可能发生可能发生可能发生报表查询，对一致性要求极低读已提交不会发生可能发生可能发生大多数OLTP应用程序可重复读不会发生不会发生可能发生需要一致读取的业务流程串行化不会发生不会发生不会发生金融交易，要求最高数据完整性在读未提交级别下，事务可以看到其他未提交事务的修改例如，用户A查询到用户B正在修改但尚未提交的数据，如果用户B最终回滚，用户A看到的将是无效数据在读已提交级别下，事务只能看到已提交的修改，避免了脏读但如果用户A两次查询同一数据，而用户B在两次查询之间修改并提交了该数据，用户A的两次查询结果将不同，产生不可重复读问题在可重复读级别下，事务在整个生命周期内看到的数据保持一致，解决了不可重复读问题但如果用户B插入了新行并提交，用户A再次执行相同的范围查询可能会看到这些新行，导致幻读现象各种数据库隔离级别实现数据库OracleOracle默认使用读已提交隔离级别，通过多版本并发控制实现Oracle的可串行化实际上是基于快照隔离实现的，提供了写跳过串行化而非完全串行化Oracle不支持读未提交级别，并使用独特的读一致性机制确保查询结果的一致性（引擎）MySQL InnoDBInnoDB默认使用可重复读隔离级别，结合MVCC和间隙锁实现其可重复读实际上能够防止大多数幻读情况，这超出了标准定义的要求InnoDB支持所有四个标准隔离级别，在串行化级别下使用共享锁进行读操作，类似于传统的锁机制SQL ServerSQL Server默认使用读已提交隔离级别，主要基于锁机制实现，但也提供了基于行版本控制的隔离级别SQL Server的快照隔离是一种类似于Oracle可串行化的实现，提供基于版本的一致性视图SQLServer支持所有标准隔离级别，并允许在会话级别更改设置PostgreSQLPostgreSQL默认使用读已提交隔离级别，完全基于MVCC实现所有隔离级别PostgreSQL提供了创新的可串行化快照隔离（SSI），这是一种真正可串行化的实现，但性能优于传统基于锁的串行化PostgreSQL支持除读未提交（实际表现为读已提交）外的所有标准隔离级别并发控制的理论基础可串行性（）理论冲突可串行化与视图可串行化Serializability可串行性是并发控制的核心理论基础，它定义了正确并发执行的冲突可串行化（Conflict Serializability）是可串行性的一种强标准如果并发事务的执行结果与这些事务按某种串行顺序执行形式，要求在事务间的所有冲突操作都按照与某个串行执行相同的结果相同，则称该并发执行是可串行化的可串行性保证了数的顺序执行两个操作冲突是指它们来自不同事务、访问同一数据库的一致性，是评判并发控制机制正确性的关键标准据项、且至少一个是写操作冲突可串行化可以通过冲突图或前驱图检测可串行性理论提供了一个形式化框架，用于证明并发控制算法的视图可串行化（View Serializability）是一种更弱的形式，它正确性，并帮助理解不同隔离级别之间的区别和联系在实际系只要求事务的视图（即每个读操作读到的值）与某个串行执行统中，完全可串行化的实现可能带来性能开销，因此需要在正确相同视图可串行化比冲突可串行化更难检测，但允许更多合法性和性能之间找到平衡点的并发执行大多数实际数据库系统实现的是冲突可串行化或其近似形式并发调度算法调度的定义与目标并发调度是指确定多个并发事务中操作的执行顺序一个调度由来自不同事务的操作组成，包括读操作和写操作调度的主要目标是在保证正确性的前提下，最大化系统吞吐量和资源利用率，同时减少事务响应时间基于锁的调度基于锁的调度算法通过锁管理器控制事务对数据的访问当事务请求访问数据时，锁管理器根据数据的锁状态和请求类型决定是授予访问权、拒绝请求还是使事务等待锁管理器负责维护锁兼容性表，检测和解决死锁，以及优化锁请求的处理顺序基于时间戳的调度基于时间戳的调度算法为事务分配全局唯一的时间戳，并根据时间戳的先后顺序解决冲突这类算法通常不使用锁，而是在操作时检查数据项的时间戳信息，确保事务按照时间戳顺序访问数据，从而实现可串行性多版本调度多版本调度算法维护数据的多个版本，允许读操作访问旧版本，写操作创建新版本这种方法显著提高了读-写并发度，特别适合读操作占主导的工作负载多版本调度通常与快照隔离或类似机制结合使用，提供高性能的事务处理能力可串行性调度的检测冲突图（前驱图）法冲突图是检测调度是否冲突可串行化的有效工具在冲突图中，节点表示事务，边表示事务间的冲突关系如果从事务Ti到Tj有一条边，表示Ti中的某个操作与Tj中的操作冲突，且Ti的操作在调度中先于Tj的操作执行检测算法步骤•确定所有事务间的冲突操作对•构建冲突图（前驱图）•检查图中是否存在环路如果冲突图中没有环路，则调度是冲突可串行化的，可以通过拓扑排序得到等价的串行调度；如果存在环路，则调度不是冲突可串行化的示例说明考虑两个事务T1和T2，T1读取并修改数据项A，T2读取并修改数据项B假设调度为T1读A，T2读B，T1写A，T2写B分析冲突操作T1的操作和T2的操作访问不同数据项，不存在冲突，因此冲突图中没有边，该调度是冲突可串行化的实用工具与应用实际数据库系统很少直接使用冲突图检测可串行性，而是通过预防性机制（如两阶段锁协议）确保生成的调度是可串行化的但冲突图分析在学术研究、调度优化和调试工具中有重要应用，帮助理解和验证并发控制算法的正确性恢复机制简介为什么需要恢复数据库恢复机制是确保数据持久性（Durability）的关键组件，能够在各种故障情况下恢复数据库到一致状态没有恢复机制，系统故障可能导致数据丢失或损坏，事务的原子性和一致性也无法保证恢复机制与并发控制密切相关，共同维护ACID特性事务故障事务在执行过程中可能因逻辑错误（如除零）、死锁检测、资源限制等原因中止事务故障要求系统能够撤销（Undo）事务已执行的所有操作，恢复到事务开始前的状态，即实现事务的原子性系统故障系统故障包括软件崩溃、操作系统错误、断电等导致内存内容丢失的情况系统故障要求数据库能够在重启后恢复到崩溃前的一致状态，撤销未完成事务的操作，重做已提交事务的操作介质故障介质故障指磁盘或存储设备的物理损坏，可能导致部分或全部数据永久丢失介质故障恢复通常依赖于数据备份和归档日志，通过重新应用自上次备份以来的所有事务来恢复数据日志与检查点技术日志（）原理检查点作用与实现WAL预写日志（Write-Ahead Logging，WAL）是现代数据库系统检查点（Checkpoint）是数据库周期性地将内存中的脏页（已广泛采用的恢复技术WAL原则要求在数据页被修改并写入磁修改但未写入磁盘的数据页）写入磁盘的过程检查点有两个主盘之前，必须先将描述这些修改的日志记录写入持久存储这确要作用缩短系统恢复时间和控制日志大小没有检查点，系统保了即使在系统崩溃时，也能通过日志恢复数据在崩溃后需要重新应用自数据库创建以来的所有日志记录日志记录通常包含以下信息事务标识符、操作类型（如插入、更新、删除）、受影响的数据项、操作前值（用于撤销）和操作检查点的实现方式包括后值（用于重做）日志可以是物理的（记录页面级别的更改）•定期检查点按时间或事务数量触发或逻辑的（记录高级操作），或两者的结合•模糊检查点允许在检查点期间继续处理事务•增量检查点分批写出脏页，减少I/O峰值检查点发生时，系统会在日志中记录检查点标记，包含活动事务列表和最近的日志位置等信息，用于恢复过程崩溃恢复流程分析阶段（）Analysis崩溃恢复的第一步是分析日志，确定系统崩溃时的状态系统从最近的检查点开始扫描日志，重建活动事务表和脏页表活动事务表记录崩溃时尚未完成的事务，脏页表标识可能未写入磁盘的修改页面分析阶段的目标是确定需要重做（Redo）和撤销（Undo）的操作范围重做阶段（）Redo重做阶段重新应用所有必要的更新操作，确保已提交事务的持久性系统从分析阶段确定的最早LSN（日志序列号）开始，按照日志中的记录重新执行操作，将数据库恢复到崩溃前的最新一致状态重做不仅应用已提交事务的操作，也包括未提交但已记录在日志中的操作撤销阶段（）Undo撤销阶段回滚所有在崩溃时未完成的事务，确保事务的原子性系统使用活动事务表中的信息，按照日志中的记录逆序撤销未提交事务的操作撤销完成后，数据库恢复到一个一致状态，所有已提交事务的效果保留，未提交事务的效果被消除ARIES（Algorithms forRecovery andIsolation ExploitingSemantics）是一种广泛使用的崩溃恢复算法，由IBM研发它基于WAL机制，使用物理重做和逻辑撤销，支持细粒度锁定和高并发ARIES的核心原则是先重做历史，再撤销未完成，这确保了恢复过程的正确性和效率分布式系统中的并发控制分布式事务管理的挑战分布式系统中的并发控制面临独特挑战数据分布在多个节点，网络通信引入延迟和不确定性，节点可能独立故障，全局时钟难以维护这些因素使得传统的并发控制机制难以直接应用，需要特殊的分布式事务协议两阶段提交协议（）2PC两阶段提交是最基本的分布式事务协议，分为准备阶段和提交阶段在准备阶段，协调者询问所有参与者是否准备好提交，参与者执行事务但不提交，回复准备好或拒绝在提交阶段，如果所有参与者都准备好，协调者发送提交命令；否则发送回滚命令三阶段提交协议（）3PC三阶段提交通过增加一个预提交阶段来解决2PC的阻塞问题三个阶段分别是预备询问（CanCommit）、预提交（PreCommit）和提交（DoCommit）3PC在参与者和协调者超时时有更明确的行为规则，降低了系统阻塞的可能性，但增加了消息交换量分布式锁服务现代分布式系统经常使用专门的分布式锁服务（如ZooKeeper、etcd）来协调并发访问这些服务提供全局一致的锁视图，使分布式应用能够实现互斥访问共享资源，避免冲突与传统数据库锁不同，分布式锁需要处理网络分区和节点故障等问题分布式一致性问题一致性（）可用性（）Consistency Availability在分布式系统中，一致性指所有节点在同一可用性指系统能够持续响应客户端请求的能时间看到相同的数据强一致性要求任何读力，即使部分节点发生故障高可用系统通操作都能获取最近一次写操作的结果，而弱常通过冗余和复制来实现，确保在面对节点12一致性允许在一定条件下看到旧数据不同失效、网络问题或维护操作时仍能提供服的应用场景需要不同级别的一致性保证务定理CAP分区容忍性（PartitionCAP定理指出，在分布式系统中，一致性、）Tolerance可用性和分区容忍性三者无法同时满足，最分区容忍性指系统在网络分区（即节点之间多只能同时满足其中两个在发生网络分区通信中断）情况下仍能继续运行的能力在时，系统必须在一致性和可用性之间做出选实际分布式环境中，网络分区不可避免，系择要么返回可能过时的数据（牺牲一致统必须能够处理节点间通信失败的情况性），要么等待网络恢复（牺牲可用性）数据库的并发控制NoSQL常见并发模型理论最终一致性冲突解决NoSQL BASENoSQL数据库采用多种并发控BASE（基本可用、软状态、最最终一致性是一种弱一致性保证，在允许并发写入的NoSQL系统制模型，不同于传统关系型数据终一致性）是ACID的替代理论，表示在没有新更新的情况下，经中，数据冲突不可避免常见的库的ACID事务键值存储（如适用于分布式系统与追求即时过足够长的时间后，所有副本最冲突解决策略包括基于时间戳Redis）通常使用单线程模型避一致性的ACID不同，BASE接受终将收敛到相同的值这允许系的最后写入获胜、客户端解决免并发问题；文档数据库（如短期的数据不一致，但保证数据统在面对网络分区时继续提供服（将冲突数据返回给应用程序决MongoDB）支持文档级原子操最终达到一致状态这种折衷提务，但客户端可能暂时看到过时定）、向量时钟（追踪因果关系）作；列族存储（如Cassandra）高了系统的可用性和分区容忍性，数据常见实现包括反熵协议、和自定义合并函数（如计数器的使用最后写入获胜策略；图数适合大规模分布式应用读修复和版本向量加法合并）据库根据具体实现可能支持不同级别的事务能力并发控制工具与调试数据库系统提供多种工具监控和调试并发控制问题锁监视器显示当前系统中的锁状态，包括锁类型、持有者、等待队列等信息，帮助识别潜在的阻塞和死锁事务监视器跟踪活动事务的状态、持续时间和资源使用情况，对于发现长时间运行或问题事务非常有用死锁检测工具自动识别循环等待情况，并生成死锁图和详细报告，便于分析死锁原因查询分析器显示并发查询的执行计划和资源争用情况，帮助优化并发性能性能计数器和历史日志提供长期趋势分析，用于系统调优和容量规划调试并发问题的常用技巧包括隔离复现问题、分析锁等待链、检查事务隔离级别设置、模拟高并发负载测试、使用诊断查询脚本等掌握这些工具和技巧对于解决复杂的并发控制问题至关重要，是数据库管理员和开发人员的必备技能实战案例分析1银行转账场景描述客户A从账户1向账户2转账1000元，同时客户B从账户2向账户3转账500元这两个操作需要并发执行，同时保证账户余额的正确性和一致性转账操作必须是原子的要么完全成功（扣款和入账都成功），要么完全失败（余额保持不变）基于锁的实现使用两阶段锁协议，事务在读取账户余额前获取共享锁，在更新余额前升级为排他锁，事务提交后释放所有锁为防止死锁，可以采用按账户ID升序获取锁的策略这种方法提供强一致性保证，但可能导致高并发时的性能瓶颈基于的实现MVCC使用MVCC，读操作可以访问账户余额的一致快照，不被写操作阻塞更新操作创建新版本，系统在事务提交时检查是否有冲突这种方法提高了并发度，特别是在读多写少的场景下，但在高冲突环境中可能导致更多事务回滚性能与可靠性对比锁方案在冲突少时性能好，但高并发时可能出现锁争用；MVCC方案读并发性好，但复杂度和内存需求更高；乐观并发控制适合冲突率低的环境，但冲突多时回滚成本高实际选择应根据具体业务特点、并发量和硬件资源综合考虑实战案例分析2电商秒杀挑战多层防护策略电商平台限时秒杀活动面临极高并发压力成功的秒杀系统通常采用多层防护前端成千上万用户同时抢购限量商品，系统需限流（控制请求进入速率）、中间层排队要精确控制库存，防止超卖和重复下单，（将并发请求转为串行处理）、后端数据同时保证高性能和良好用户体验秒杀场库层并发控制（确保数据一致性）这种1景的特点是写冲突高、时间窗口短、用户分层架构能够在保证正确性的同时提高系期望即时反馈统承载能力数据库层并发控制系统架构优化数据库层面可采用多种并发控制策略悲除并发控制外，秒杀系统还需要多方面优4观锁（SELECT FORUPDATE）确保库存化使用缓存减少数据库访问；异步处理更新的互斥性；乐观锁（版本号或条件更3非核心流程；分库分表水平扩展；限制秒新）减少长时间锁定；原子操作（如杀商品种类减少热点；预热和过载保护机Redis的DECR）简化并发控制；库存预制确保系统稳定性这些措施共同构成完扣减结合异步确认，减轻数据库压力整的高并发解决方案最新研究与发展趋势新型事务模型研究界和工业界正在探索超越传统ACID模型的新型事务概念Saga模式将长事务分解为一系列短事务，每个短事务都有对应的补偿事务用于回滚；SALT事务（单应用逻辑事务）通过分层设计提高扩展性；可交换事务通过识别操作间的交换性提高并行度云原生数据库创新云原生数据库为并发控制带来新挑战和机遇全球分布式数据库使用复制延迟感知的调度算法；自适应并发控制根据工作负载特征动态调整策略；无服务器数据库需要更灵活的资源管理和事务隔离机制Aurora、Spanner、CockroachDB等系统展示了这些创新的实际应用人工智能辅助并发控制机器学习技术正被应用于并发控制优化自学习索引结构减少锁冲突；预测性负载均衡避免热点；智能死锁预防系统识别潜在死锁模式；自适应调度器学习最佳事务执行顺序这些技术有望提高系统在复杂动态环境中的性能面向海量数据的新技术传统并发控制方法在处理海量数据时面临挑战混合逻辑和物理时钟提高分布式系统的时序一致性；确定性数据库通过预先规划执行顺序消除非确定性；细粒度多版本控制和部分可见性模型在保持隔离性的同时提高并发度这些技术为下一代数据系统奠定基础经典面试考试题精选/12并发问题识别锁兼容性分析给定一个并发调度，识别其中可能出现的问题（脏读、不可重复读、幻读、丢失更新等），给定一组事务和它们请求的锁操作序列，判断是否会出现死锁，如果会，说明死锁形成的原并解释为什么会出现这些问题这类题目考察对并发异常的理解和分析能力因和解决方法这类题目考察对锁机制和死锁问题的掌握程度34隔离级别效果优化策略设计在不同隔离级别下，分析给定的事务调度会产生什么结果，以及如何修改隔离级别或事务代针对特定应用场景（如高并发电商、金融交易系统等），设计适合的并发控制策略，并说明码来避免数据不一致问题这类题目考察对隔离级别实际效果的理解为什么这种策略是合适的这类题目考察综合运用知识解决实际问题的能力课后实践练习基础实验锁机制观察使用数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）创建简单表格，编写并执行多个并发事务，观察不同隔离级别下的行为差异使用系统工具查看锁的获取和释放过程，理解锁机制的实际工作方式实验中应尝试复现脏读、不可重复读和幻读等现象进阶实验死锁模拟与分析设计并实现能够触发死锁的事务序列，使用数据库提供的监控工具观察死锁的形成过程和系统的自动检测与处理机制分析死锁图，理解死锁形成的原因，并尝试通过修改事务逻辑或使用不同的锁策略来避免死锁综合实验高并发场景模拟实现一个模拟电商库存管理的简单系统，设计表结构和事务逻辑，使用多线程或分布式客户端模拟高并发访问，测试系统在不同并发控制策略下的性能和正确性比较悲观锁、乐观锁、MVCC等方法的效果，分析各种策略的优缺点这些实践练习旨在加深对并发控制理论的理解，培养实际操作和问题分析能力学生应独立完成实验，记录观察结果和遇到的问题，形成实验报告报告中应包含实验设计、代码实现、结果分析和思考总结等内容鼓励学生在基本要求之外进行创新，探索不同场景和优化方法课程小结与本章重点理解并发控制的重要性保障数据库多用户环境下的数据一致性和完整性掌握基础概念和理论事务、ACID特性、可串行性、并发异常熟悉主要并发控制方法封锁、时间戳排序、MVCC、乐观并发控制理解隔离级别的选择权衡数据一致性与系统性能的需求应用到实际场景中分析和解决具体应用中的并发问题本课程系统地介绍了数据库管理系统中并发控制的基本概念、理论基础、主要技术方法和实际应用我们从事务和ACID特性出发，分析了并发操作可能引发的问题，详细讨论了封锁机制、时间戳排序、多版本并发控制等主要并发控制方法的原理和实现通过学习本课程，学生应当能够理解并发控制在数据库系统中的重要性，掌握各种并发控制技术的优缺点和适用场景，具备分析和解决实际并发问题的能力这些知识和技能对于设计高性能、高可靠性的数据库应用系统至关重要展望与思考题分布式数据库的挑战随着分布式系统和云计算的普及，传统并发控制面临新挑战全球分布式数据库如何在保证一致性的同时提供高性能？边缘计算环境下的数据一致性如何保障？这些问题需要新型并发控制理论和技术来解决人工智能与并发控制人工智能和机器学习技术有望为并发控制带来革命性变化自适应并发控制算法能否根据工作负载特征自动调整策略？预测性技术能否提前发现并避免冲突？智能索引和数据结构如何减少并发瓶颈？这些研究方向充满潜力新型计算范式下的并发控制量子计算、内存计算等新型计算范式将如何影响数据库系统设计？传统并发控制理论是否适用于这些新环境？我们需要重新思考数据一致性模型和并发控制算法，以适应技术的快速发展数据库并发控制技术正处于快速发展阶段，面临诸多机遇和挑战学生应保持对新技术和研究进展的关注，培养创新思维和问题解决能力建议从以下方向深入学习和研究1）分布式一致性算法和实现；2）高性能事务处理系统设计；3）实时数据库的并发控制优化；4）特定应用领域（如IoT、区块链）的定制并发控制方案。