事务处理与并发控制机制
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为每个事务分配一个唯一的时间戳，根据时间戳决定事务 的执行顺序。
要点二
多版本并发控制（MVCC, MultiVersion…
通过保存数据在某个时间点的快照来实现并发控制。每个 读操作都会看到一个一致的数据库版本，而写操作则会创 建新的版本。这样可以避免读写和写写冲突，提高并发性 能。
03
数据库事务处理技术
塞，直到锁被释放。
死锁处理
03
通过死锁预防、死锁避免、死锁检测和恢复等策略，处理可能
出现的死锁情况。
乐观并发控制算法
版本号机制
为每个数据对象设置一个版本号 ，事务在读取数据时获取版本号 ，在提交更新时检查版本号是否 发生变化。
冲突检测
在事务提交更新时，比较当前数 据版本号与事务开始时的版本号 ，若不一致则认为存在冲突。
隔离性（Isolation）
持久性（Durability）
事务是一个不可分割的工作单 位，事务中的操作要么都发生 ，要么都不发生。
事务必须使数据库从一个一致 性状态变换到另一个一致性状 态。
一个事务的执行不能被其他事 务干扰。即一个事务内部的操 作及使用的数据对并发的其他 事务是隔离的，并发执行的各 个事务之间不会互相干扰。
02
并发控制机制原理
并发访问问题
01
脏读（Dirty Read）：一个事务读取了另一个未提交事务 的修改。
02
不可重复读（Non-repeatable Read）：在同一事务中， 多次读取同一数据返回的结果有所不同。
03
幻读（Phantom Read）：一个事务在执行过程中读取了 几行记录后，接着另一个并发事务插入了一些记录，先前
05
典型应用场景分析
电子商务系统中的应用
订单处理
在电子商务系统中，用户下单购买商品涉及多个步骤，如生成订单、扣减库存 、支付等。这些步骤需要作为一个整体事务进行处理，确保数据的一致性和完 整性。
并发访问控制
在高并发的电子商务系统中，多个用户可能同时访问和修改同一数据。通过并 发控制机制，如锁或乐观锁等，可以确保数据在并发访问时的正确性。
提高系统可靠性
通过并发控制机制，可以避免多个事务同时操作 同一数据对象而产生的冲突，确保系统的稳定性 和可靠性。
优化系统性能
合理的事务处理和并发控制机制可以提高系统的 吞吐量和响应时间，提升用户体验和系统性能。
未来发展趋势及挑战
分布式事务处理
随着分布式数据库和微服务架构的普及，如何实现跨节点 、跨服务的事务一致性成为未来发展的重要方向。
分布式事务处理技术
两阶段提交（2PC）协议
分布式事务的原子提交协议，用于确 保所有参与者在全局事务中的操作要 么全部提交，要么全部回滚。
三阶段提交（3PC）协议
在2PC的基础上引入预提交阶段，以 减少阻塞和提高可靠性。
基于日志的恢复技术
通过记录事务操作日志来实现故障恢 复，保证事务的原子性和持久性。
2024-01-16
事务处理与并发控制机制
汇报人：停云
contents
目录
• 事务处理概述 • 并发控制机制原理 • 数据库事务处理技术 • 并发控制算法与优化策略 • 典型应用场景分析 • 实践案例与经验分享 • 总结与展望
01
事务处理概述
事务定义与特性
原子性（Atomicity）
一致性（Consistency）
锁机制
采用乐观锁、悲观锁等策略，控制对共享资源的 并发访问，确保数据完整性。
队列控制
通过消息队列实现请求排队，避免大量请求同时 冲击数据库，保证系统稳定性。
负载均衡
利用负载均衡技术，将并发请求分发到多个处理 节点，提高系统处理能力。
某制造业企业ERP系统优化经验分享
长事务拆分
将长时间运行的事务拆分为多个短事务，减少锁持有 时间，提高系统并发能力。
金融交易系统中的应用
转账交易
金融交易系统中的转账功能涉及从一个账户扣款和向另一个 账户入账两个步骤。这两个步骤必须作为一个原子事务执行 ，以确保资金的正确转移。
数据一致性
金融交易系统对数据的一致性要求极高，任何不一致都可能 导致资金损失或纠纷。事务处理机制可以确保即使在系统故 障或网络中统一的分布式事务管理接口和协 调机制，支持多种分布式事务处理技 术。
04
并发控制算法与优化策略
悲观并发控制算法
锁定机制
01
通过锁定被访问的数据对象，确保同一时间只有一个事务可以
访问，从而避免数据不一致的问题。
阻塞与等待
02
当数据对象被其他事务锁定时，申请访问该数据的事务将被阻
THANKS
感谢观看
优化性能
通过合理地划分事务，可以优化数据库的性能。例如，将多个相关的操作放在同一个事务 中，可以减少数据库的锁竞争和I/O操作，提高执行效率。
常见事务处理场景
01
银行转账
在银行转账场景中，需要确保转账操作的原子性和一致性。如果转账操
作失败，需要回滚到转账前的状态，避免资金丢失或错误转账的情况。
02 03
数据库事务概念及ACID属性
原子性（Atomicity）
一致性（Consistency）
事务是一个原子操作单元，其对数据的修 改要么全都执行，要么全都不执行。
事务必须使数据库从一个一致性状态变换 到另一个一致性状态。
隔离性（Isolation）
持久性（Durability）
事务的执行不受其他事务的干扰，事务执 行的中间结果对其他事务是不可见的。
• 可重复读（Repeatable Read）：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。
• 串行化（Serializable）：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。
回滚与重试
当检测到冲突时，乐观并发控制 通常采取回滚事务并重新执行的 方式解决冲突。
多版本并发控制算法
版本链
允许多个事务同时读取同一数据对象的不同版本，形成一个版本链 ，每个版本对应一个事务的修改。
读不阻塞写和写不阻塞读
通过维护不同版本的数据，实现读写操作之间的非阻塞并发执行。
垃圾回收
定期清理不再需要的旧版本数据，释放存储空间。
某大型电商平台事务处理实践
01
分布式事务处理
采用两阶段提交、三阶段提交等 分布式事务协议，确保跨多个服 务的数据一致性。
02
数据库事务优化
03
柔性事务处理
利用数据库提供的事务隔离级别 ，合理设置隔离级别以减少锁竞 争，提高系统吞吐量。
引入补偿机制，对失败的事务进 行回滚或重试，保证最终一致性 。
某银行核心系统并发控制机制设计
持续性也称永久性（ Permanence），指一个事务 一旦提交，它对数据库中数据 的改变就应该是永久性的。接 下来的操作或故障不应该对其 有任何影响。
事务处理重要性
数据完整性保障
通过事务处理，可以确保数据库中的数据在多个操作中保持一致性，避免数据出现不一致 或错误的情况。
提高系统可靠性
事务处理可以确保在系统故障或异常情况下，数据库能够恢复到一致的状态，从而提高系 统的可靠性。
数据库连接池管理
建立数据库连接池，复用数据库连接，降低连接创建 和销毁的开销。
并发控制策略
根据业务特点，制定合理的并发控制策略，如基于时 间戳的版本控制、读写分离等，提高系统性能。
07
总结与展望
事务处理与并发控制机制重要性总结
1 2 3
保障数据一致性
事务处理机制确保数据库在多个操作过程中的数 据一致性，防止因部分操作失败而导致的数据不 一致问题。
企业资源规划系统中的应用
库存管理
企业资源规划系统中，库存的变动需 要与订单、采购等业务流程同步。通 过事务处理，可以确保库存数据的实 时性和准确性。
数据完整性
企业资源规划系统涉及多个部门和业 务流程的数据整合。事务处理机制可 以确保在多个操作之间保持数据完整 性，避免数据不一致或丢失。
06
实践案例与经验分享
不会直接使用数据库的行锁系统，而是在数据读取时增加版本号，写入时检查版本号是否变更，如果变更则认 为数据已经被其他事务修改，返回写入失败。 • 悲观锁（Pessimistic Locking）：假定会发生并发冲突，阻塞掉其他所有事务，直到该事务完成。
时间戳排序方法
要点一
时间戳（Timestamp Ordering ）
一旦事务完成，则其结果就是永久的，即 使系统发生崩溃也不会丢失。
隔离级别与性能权衡
• 读未提交（Read Uncommitted）：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的 事务中的数据变更，可能会导致脏读、不可重复读或幻读。
• 读已提交（Read Committed）：允许读取并发事务已经提交的数据，可以 阻止脏读，但是不可重复读和幻读仍有可能发生。
实时并发控制
对于实时性要求较高的应用场景，如何设计高效的并发控 制算法以减少事务等待时间和冲突成为挑战。
智能事务处理
结合人工智能和机器学习技术，实现自适应的事务处理和 并发控制机制，根据系统运行状态和历史数据自动调整策 略，提高系统性能和稳定性。
数据安全与隐私保护
在事务处理和并发控制过程中，如何保障数据安全和隐私 不泄露也是未来需要关注的重要问题。
并发控制优化策略
减少锁粒度
通过降低锁的粒度，如使用行级锁代替 表级锁，提高系统的并发性能。
使用索引
合理创建和使用索引，减少数据扫描 范围，提高查询效率，降低锁的竞争
程度。
读写分离
将数据库的读写操作分散到不同的节 点上执行，减轻单个节点的负载压力 。
事务拆分
将大事务拆分成多个小事务执行，减 少锁的持有时间，降低系统阻塞风险 。
电商交易
在电商交易场景中，需要确保订单生成、支付、发货等操作的原子性和 一致性。如果其中任何一个操作失败，需要回滚到交易前的状态，避免 订单状态不一致或数据错误的情况。
库存管理
在库存管理场景中，需要确保库存数量的准确性和一致性。当多个用户 同时操作库存时，需要通过事务处理来避免数据冲突或不一致的情况。
的事务再次读取时，发现多了一些“幻影”记录。
锁机制原理及类型
• 共享锁（Shared Lock）：允许多个事务同时读取同一资源。 • 排他锁（Exclusive Lock）：防止其他事务修改或删除某一资源。 • 乐观锁（Optimistic Locking）：假设多个事务在同一时间对同一数据进行操作的可能性比较小，因此原则上
要点二
多版本并发控制（MVCC, MultiVersion…
通过保存数据在某个时间点的快照来实现并发控制。每个 读操作都会看到一个一致的数据库版本，而写操作则会创 建新的版本。这样可以避免读写和写写冲突，提高并发性 能。
03
数据库事务处理技术
塞，直到锁被释放。
死锁处理
03
通过死锁预防、死锁避免、死锁检测和恢复等策略，处理可能
出现的死锁情况。
乐观并发控制算法
版本号机制
为每个数据对象设置一个版本号 ，事务在读取数据时获取版本号 ，在提交更新时检查版本号是否 发生变化。
冲突检测
在事务提交更新时，比较当前数 据版本号与事务开始时的版本号 ，若不一致则认为存在冲突。
隔离性（Isolation）
持久性（Durability）
事务是一个不可分割的工作单 位，事务中的操作要么都发生 ，要么都不发生。
事务必须使数据库从一个一致 性状态变换到另一个一致性状 态。
一个事务的执行不能被其他事 务干扰。即一个事务内部的操 作及使用的数据对并发的其他 事务是隔离的，并发执行的各 个事务之间不会互相干扰。
02
并发控制机制原理
并发访问问题
01
脏读（Dirty Read）：一个事务读取了另一个未提交事务 的修改。
02
不可重复读（Non-repeatable Read）：在同一事务中， 多次读取同一数据返回的结果有所不同。
03
幻读（Phantom Read）：一个事务在执行过程中读取了 几行记录后，接着另一个并发事务插入了一些记录，先前
05
典型应用场景分析
电子商务系统中的应用
订单处理
在电子商务系统中，用户下单购买商品涉及多个步骤，如生成订单、扣减库存 、支付等。这些步骤需要作为一个整体事务进行处理，确保数据的一致性和完 整性。
并发访问控制
在高并发的电子商务系统中，多个用户可能同时访问和修改同一数据。通过并 发控制机制，如锁或乐观锁等，可以确保数据在并发访问时的正确性。
提高系统可靠性
通过并发控制机制，可以避免多个事务同时操作 同一数据对象而产生的冲突，确保系统的稳定性 和可靠性。
优化系统性能
合理的事务处理和并发控制机制可以提高系统的 吞吐量和响应时间，提升用户体验和系统性能。
未来发展趋势及挑战
分布式事务处理
随着分布式数据库和微服务架构的普及，如何实现跨节点 、跨服务的事务一致性成为未来发展的重要方向。
分布式事务处理技术
两阶段提交（2PC）协议
分布式事务的原子提交协议，用于确 保所有参与者在全局事务中的操作要 么全部提交，要么全部回滚。
三阶段提交（3PC）协议
在2PC的基础上引入预提交阶段，以 减少阻塞和提高可靠性。
基于日志的恢复技术
通过记录事务操作日志来实现故障恢 复，保证事务的原子性和持久性。
2024-01-16
事务处理与并发控制机制
汇报人：停云
contents
目录
• 事务处理概述 • 并发控制机制原理 • 数据库事务处理技术 • 并发控制算法与优化策略 • 典型应用场景分析 • 实践案例与经验分享 • 总结与展望
01
事务处理概述
事务定义与特性
原子性（Atomicity）
一致性（Consistency）
锁机制
采用乐观锁、悲观锁等策略，控制对共享资源的 并发访问，确保数据完整性。
队列控制
通过消息队列实现请求排队，避免大量请求同时 冲击数据库，保证系统稳定性。
负载均衡
利用负载均衡技术，将并发请求分发到多个处理 节点，提高系统处理能力。
某制造业企业ERP系统优化经验分享
长事务拆分
将长时间运行的事务拆分为多个短事务，减少锁持有 时间，提高系统并发能力。
金融交易系统中的应用
转账交易
金融交易系统中的转账功能涉及从一个账户扣款和向另一个 账户入账两个步骤。这两个步骤必须作为一个原子事务执行 ，以确保资金的正确转移。
数据一致性
金融交易系统对数据的一致性要求极高，任何不一致都可能 导致资金损失或纠纷。事务处理机制可以确保即使在系统故 障或网络中统一的分布式事务管理接口和协 调机制，支持多种分布式事务处理技 术。
04
并发控制算法与优化策略
悲观并发控制算法
锁定机制
01
通过锁定被访问的数据对象，确保同一时间只有一个事务可以
访问，从而避免数据不一致的问题。
阻塞与等待
02
当数据对象被其他事务锁定时，申请访问该数据的事务将被阻
THANKS
感谢观看
优化性能
通过合理地划分事务，可以优化数据库的性能。例如，将多个相关的操作放在同一个事务 中，可以减少数据库的锁竞争和I/O操作，提高执行效率。
常见事务处理场景
01
银行转账
在银行转账场景中，需要确保转账操作的原子性和一致性。如果转账操
作失败，需要回滚到转账前的状态，避免资金丢失或错误转账的情况。
02 03
数据库事务概念及ACID属性
原子性（Atomicity）
一致性（Consistency）
事务是一个原子操作单元，其对数据的修 改要么全都执行，要么全都不执行。
事务必须使数据库从一个一致性状态变换 到另一个一致性状态。
隔离性（Isolation）
持久性（Durability）
事务的执行不受其他事务的干扰，事务执 行的中间结果对其他事务是不可见的。
• 可重复读（Repeatable Read）：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。
• 串行化（Serializable）：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。
回滚与重试
当检测到冲突时，乐观并发控制 通常采取回滚事务并重新执行的 方式解决冲突。
多版本并发控制算法
版本链
允许多个事务同时读取同一数据对象的不同版本，形成一个版本链 ，每个版本对应一个事务的修改。
读不阻塞写和写不阻塞读
通过维护不同版本的数据，实现读写操作之间的非阻塞并发执行。
垃圾回收
定期清理不再需要的旧版本数据，释放存储空间。
某大型电商平台事务处理实践
01
分布式事务处理
采用两阶段提交、三阶段提交等 分布式事务协议，确保跨多个服 务的数据一致性。
02
数据库事务优化
03
柔性事务处理
利用数据库提供的事务隔离级别 ，合理设置隔离级别以减少锁竞 争，提高系统吞吐量。
引入补偿机制，对失败的事务进 行回滚或重试，保证最终一致性 。
某银行核心系统并发控制机制设计
持续性也称永久性（ Permanence），指一个事务 一旦提交，它对数据库中数据 的改变就应该是永久性的。接 下来的操作或故障不应该对其 有任何影响。
事务处理重要性
数据完整性保障
通过事务处理，可以确保数据库中的数据在多个操作中保持一致性，避免数据出现不一致 或错误的情况。
提高系统可靠性
事务处理可以确保在系统故障或异常情况下，数据库能够恢复到一致的状态，从而提高系 统的可靠性。
数据库连接池管理
建立数据库连接池，复用数据库连接，降低连接创建 和销毁的开销。
并发控制策略
根据业务特点，制定合理的并发控制策略，如基于时 间戳的版本控制、读写分离等，提高系统性能。
07
总结与展望
事务处理与并发控制机制重要性总结
1 2 3
保障数据一致性
事务处理机制确保数据库在多个操作过程中的数 据一致性，防止因部分操作失败而导致的数据不 一致问题。
企业资源规划系统中的应用
库存管理
企业资源规划系统中，库存的变动需 要与订单、采购等业务流程同步。通 过事务处理，可以确保库存数据的实 时性和准确性。
数据完整性
企业资源规划系统涉及多个部门和业 务流程的数据整合。事务处理机制可 以确保在多个操作之间保持数据完整 性，避免数据不一致或丢失。
06
实践案例与经验分享
不会直接使用数据库的行锁系统，而是在数据读取时增加版本号，写入时检查版本号是否变更，如果变更则认 为数据已经被其他事务修改，返回写入失败。 • 悲观锁（Pessimistic Locking）：假定会发生并发冲突，阻塞掉其他所有事务，直到该事务完成。
时间戳排序方法
要点一
时间戳（Timestamp Ordering ）
一旦事务完成，则其结果就是永久的，即 使系统发生崩溃也不会丢失。
隔离级别与性能权衡
• 读未提交（Read Uncommitted）：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的 事务中的数据变更，可能会导致脏读、不可重复读或幻读。
• 读已提交（Read Committed）：允许读取并发事务已经提交的数据，可以 阻止脏读，但是不可重复读和幻读仍有可能发生。
实时并发控制
对于实时性要求较高的应用场景，如何设计高效的并发控 制算法以减少事务等待时间和冲突成为挑战。
智能事务处理
结合人工智能和机器学习技术，实现自适应的事务处理和 并发控制机制，根据系统运行状态和历史数据自动调整策 略，提高系统性能和稳定性。
数据安全与隐私保护
在事务处理和并发控制过程中，如何保障数据安全和隐私 不泄露也是未来需要关注的重要问题。
并发控制优化策略
减少锁粒度
通过降低锁的粒度，如使用行级锁代替 表级锁，提高系统的并发性能。
使用索引
合理创建和使用索引，减少数据扫描 范围，提高查询效率，降低锁的竞争
程度。
读写分离
将数据库的读写操作分散到不同的节 点上执行，减轻单个节点的负载压力 。
事务拆分
将大事务拆分成多个小事务执行，减 少锁的持有时间，降低系统阻塞风险 。
电商交易
在电商交易场景中，需要确保订单生成、支付、发货等操作的原子性和 一致性。如果其中任何一个操作失败，需要回滚到交易前的状态，避免 订单状态不一致或数据错误的情况。
库存管理
在库存管理场景中，需要确保库存数量的准确性和一致性。当多个用户 同时操作库存时，需要通过事务处理来避免数据冲突或不一致的情况。
的事务再次读取时，发现多了一些“幻影”记录。
锁机制原理及类型
• 共享锁（Shared Lock）：允许多个事务同时读取同一资源。 • 排他锁（Exclusive Lock）：防止其他事务修改或删除某一资源。 • 乐观锁（Optimistic Locking）：假设多个事务在同一时间对同一数据进行操作的可能性比较小，因此原则上