第5章分布式数据库中的并发控制1PPT课件
分布式数据库系统中的事务管理与并发控制
分布式数据库系统中的事务管理与并发控制分布式数据库系统是由多个计算机和存储设备组成的系统，数据被分布在不同的节点上。
由于数据分散在各个节点上，事务管理与并发控制在分布式数据库系统中变得尤为重要。
本文将探讨事务管理和并发控制在分布式数据库系统中的重要性、挑战和解决方案。
事务管理是指确保数据库操作的一致性和原子性的过程。
在分布式环境中，由于多个节点之间存在网络延迟和不可靠性，事务管理变得更加复杂。
首先，分布式数据库系统需要处理事务的提交和回滚操作。
当一个事务涉及到多个节点时，需要保证所有节点的操作要么全部提交成功，要么全部回滚。
为了实现这个目标，可以使用两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）协议。
2PC协议通过协调器节点来管理事务的提交和回滚。
它首先向所有参与节点发送准备提交请求，如果所有节点都可以提交，则再向所有节点发送最终提交请求。
如果任何一个节点无法提交，则向所有节点发送回滚请求。
尽管2PC协议可以保证事务的一致性，但是它也存在着阻塞和单点故障的问题。
为了解决这些问题，可以使用多阶段提交（Multi-Phase Commit，MPC）协议。
MPC协议通过将事务分成多个阶段，并使用多个协调器节点来处理提交和回滚操作，从而减少了阻塞和故障的可能性。
其次，分布式数据库系统还需要处理并发事务之间的冲突。
在一个节点上并行执行多个事务时，可能会出现冲突的情况。
例如，两个事务同时修改相同的数据项，可能导致数据的不一致。
为了解决这个问题，可以使用锁机制来实现并发控制。
锁可以分为共享锁和排他锁。
共享锁允许多个事务同时读取相同的数据项，但是不允许其他事务修改该数据项。
排他锁只允许一个事务同时读取和修改数据项。
通过在事务执行之前获取所需的锁，并在事务完成后释放锁，可以确保并发事务之间的一致性。
然而，仅仅依靠锁来处理并发事务存在着性能瓶颈的问题。
为了提高系统的并发性能，可以使用乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）技术。
数据库原理并发控制
• 两种常用的预防死锁的方法
• 一次封锁法
• 要求每个事务必须一次将所要使用的数据全部加锁，否则不能继续执行。 • 优点：一次封锁法能够有效防止死锁的发生。缺点：降低了系统的并发度。
• 顺序封锁法
• 预先对数据对象规定一个封锁次序，所有事务都按这个顺序实行封锁。 • 特点：有效防止死锁的发生；封锁对象太多，维护成本高；事务的封锁请求是动态的，难以确定
Slock A X=R(A)=2 Unlock A Xlock B B=X+1=3 W(B)=3 Unlock B
Slock B Y=R(B)=2
Unlock B Xlock A A=Y+1=3 W(A)=3
Unlock A
Slock A X=R(A)=2 Unlock A
Xlock B B=X+1=3 W(B)=3 Unlock B
（a）活锁
（b）死锁
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活锁 • 活锁发生的情况
• 如果事务T1封锁了数据R，事务T2又请求封锁R，于是T2等待。事务T3也请求封锁 R，当T1释放以后首先批准T3的请求，T2仍然等待。然后事务T4也请求封锁R，当 T3释放以后首先批准T4的请求……这样，T2可能永远等待。
• 避免方法
所有锁，使其它事务得以继续进行下去。
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T2
T4
T1
T3
无环等待图
T2
T4
T1
T3
有环等待图
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？问题
• 对并发执行的事务，如何执行才能保证事务间的隔离性？保证事务执行的一致性？ • 对并发事务如何调度才能获得正确的执行结果呢？
数据库并发控制-PPT精选文档
死锁的诊断
方法一.等待图法 数据库周期性地生成事务等待关系有向图， 若图中存在有向回路，则表明产生死锁，如：
方法二.超时法
• 若一个事务的等待时间超过了规定的时限，则系统认为 产生了死锁
• 缺点： 规定时限设置过短，则容易误判； 设置过长，则不能及时处理死锁。
破除死锁方法
某些事务必须回滚以破除死锁，一般选择回滚 带来代价最小的事务，释放该事务所持有的全 部锁，并撤销其对数据的修改操作。
规则
• 事务T在执行其任何read_item(X)或write_item(X)操作之 前，必须先发出一个lock_item(X)操作
• 事务T中所有read_item(X)和write_item(X)操作执行完之 后，都必须发出一个unlock_item(X)操作
共享/排他（读/写）锁
• Read_lock(X) • Write_lock(X)
T1
read_item(X); X:=X-N;
Write_item(X); Read_item(Y);
Y:=Y-N; Write_item(Y)
T2
Read_item(X); X:=X+M;
Write_item(X)
事务的特性
•原子性 •一致性 •隔离性 •持久性
事务状态和附加操作
• BEGIN_TRANSACTION • READ或WRITE • END_TRANSACTION • COMMIT_TRANSACTION • ROLLBACK(ABORT)
并发控制的必要性
• 更新丢失 • 暂时更新（脏读） • 错误求和 • 不可重复读
项X的值是错误的， 因为T1对它的更新 丢失了
事务T1因故障而必 须将X值
分布式数据库讲义
5. DDBMS中的并发控制与冲突可串调度①基本概念——三类数据不一致性问题并发操作:通常，数据库总有若干个事务在运行，这些事务可能并发地存取相同的数据，称为事务的并发操作。
并发控制:并发控制就是负责正确协调并发事务的执行，保证这种并发的存取操作不至于破坏数据库的完整性和一致性，确保并发执行的多个事务能够正确地运行并获得正确的结果。
并发操作与数据一致性 :并发控制就是负责正确协调并发事务的执行，保证这种并发的存取操作不至于破坏数据库的完整性和一致性，确保并发执行的多个事务能够正确地运行并获得正确的结果。
分布式并发控制 :分布式数据库中的并发控制解决多个分布式事务对数据并发执行的正确性，保证数据库的完整性和一致性。
比集中式并发控制更复杂。
三类数据不一致性问题 :1.丢失更新 2.不可重复读:(1) 不一致分析(2)幻影消失(3)幻影增加 3.读“脏”数据②串行调度、可串调度、冲突操作③分布式事务的可串调度的判别与测试算法——优先图④并发控制的常用方法——两段封锁协议与死锁、时标技术、多版本技术2PL实现可串调度(1)可以负责产生读锁和写锁操作（以严格2PL协议为例）;(2)当事务T发出read_item(x)操作请求时，系统会代表T调用read_lock(x)操作;(3)如果Lock(x)的状态是被另外一个事务T’持有写锁，那么系统会把T放到数据项X的等待队列中；否则，系统同意read_lock(x)的请求，从而允许事务T执行read_item(x)操作;(4)另外一个方面，如果事务T发出write_item(x)操作请求时，系统会代表T调用write_lock(x)操作;(5)如果Lock(x)的状态是被另外一个事务T’持有读锁或写锁，那么系统会把T放到数据项X的等待队列中；(6)如果Lock(x)的状态是读锁，并且事务T本身就是持有x上的读锁的唯一事务，那么系统将该锁升级为写锁，并且允许T执行write_item(x)操作;(7)如果Lock(x)的状态是没有锁，那么系统同意write_lock(x)的请求，进而允许事务T执行write_item(x)操作。
数据库系统概论之并发控制
数据库系统概论之并发控制并发控制是数据库系统中一个重要的概念，它指的是同时运行的多个事务之间对共享资源的访问和操作的控制。
在数据库系统中，多个用户可能同时对数据库进行读操作或者写操作，为了保证数据的一致性和完整性，必须要对并发操作进行控制。
并发控制的目标是确保多个事务的执行在数据库系统中能够正确、有序地进行，而不会出现冲突、混乱等问题。
在实现并发控制的过程中，需要解决的主要问题有以下几个方面：1.数据库锁定机制：锁是最常用的控制并发的工具之一、通过对数据进行加锁，可以控制事务对数据的访问，保证了数据的一致性。
常见的锁有共享锁和排他锁，共享锁允许多个事务读取同一份数据，而排他锁只允许一个事务对数据进行修改。
通过合理的使用锁，可以提高并发处理的效率和性能。
2.事务隔离级别：事务隔离级别定义了多个事务之间的隔离程度，即一个事务对数据库所做的修改对其他事务是否可见。
常见的事务隔离级别有READUNCOMMITTED、READCOMMITTED、REPEATABLEREAD和SERIALIZABLE。
不同的隔离级别对并发控制的实现方式和性能有不同的影响。
3.死锁处理：死锁指的是多个事务互相等待对方释放资源，导致无法继续进行下去的情况。
数据库系统需要检测和处理死锁，以保证系统的正常运行。
常见的死锁处理方法有超时、死锁检测和死锁恢复等。
除了以上三个方面，还有其他一些并发控制的技术和策略可以提高系统的并发处理能力，例如多版本并发控制（MVCC）、时间戳、快照隔离等。
这些技术和策略可以根据不同的应用场景和需求来选择和应用。
在实际应用中，合理设计和使用并发控制机制可以提高数据库系统的性能和并发处理能力。
但是，过度的并发控制也可能导致系统性能下降。
因此，在设计数据库系统时，需要综合考虑并发控制的复杂性、性能和系统需求，做出合理的选择和权衡。
总之，并发控制是数据库系统中一个重要的概念，通过对多个事务的并发执行进行控制，保证了数据的一致性和完整性。
分布式数据库第五章
事务T1
Read(A) Write(A)
事务T2
Read(A) rollback
分布式数据库
不可重复的读
4
时间
事务T1
Read(A)
事务T2
Read(A) Write(A) Read(A)
分布式数据库
事务可串行化的基本概念
•
5
事务的定义
一个事务是一个偏序集：Ti = { i, i } 其中，
S3 = { R1(x); x := x +10; W1(x);
分布式数据库
R2(x); x := x – 20; W2(x);
R2(y); y := y * 2; W2(y); C2 R1(y); y := y –15; W1(y); C1 }
不可串行化 11 调度
一致性调度
S4 = { R2(x); x := x – 20; W2(x);
R1(x); x := x + 10; W1(x); T1、T2冲 突操作
R2(y); y := y * 2; W2(y); C2
T1、T2冲 突操作
R1(y); y := y –15; W1(y); C1 }
分布式数据库
14
W2,W1
W2, R1 R2,W1 R2,W1 W2 , R1
T1
T2
W2,W1
站点1的调度S1:R1(x) W1(x) R2(x) W2(x)
站点2的调度S2:R1(y) W1(y) R2(y) W2(y)
分布式数据库
分布式两段锁协议
n个分布式事务T1,T2….Tn在m个站点上执行，其全局
21
调度可以由一组局部调度序列S1,S2…Sm描述，每个局
《数据库并发控制》课件
• 数据库并发控制概述 • 数据库锁机制 • 数据库事务隔离级别 • 多版本并发控制 • 数据库并发控制的优化 • 数据库并发控制的案例分析
01
数据库并发控制概述
并发控制的定义
并发控制
在数据库系统中，并发控制用于协调多个事务的 执行，确保数据的一致性和完整性。
一致性
索引优化的方法
选择合适的索引类型、合理规划索引列、定期维护和重建索引等。
SQL语句优化
总结词
优化SQL语句可以提高数据库查询性能，减少并发控制时的 资源争用。
详细描述
通过编写高效的SQL语句，可以减少数据库的负载，降低并发控 制时的竞争。常见的SQL语句优化技巧包括使用连接代替子查询
、减少全表扫描等。
SQL语句优化的方法
分析查询执行计划、使用数据库提供的性能监控工具、编 写简洁高效的SQL语句等。
数据库设计优化
总结词
良好的数据库设计可以提高数据存储和访问的效率，降低 并发控制时的冲突。
详细描述
数据库设计包括表结构设计、关系设计、存储过程和触发 器设计等。通过合理设计，可以减少数据冗余、提高数据 一致性，从而降低并发控制时的竞争。
02
数据库锁机制
锁的分类
共享锁（Shared Lock）
允许事务读取一个资源，阻止其他事务获取独占锁。
排他锁（Exclusive Lock）
允许事务修改或删除一个资源，阻止其他事务获取共享锁或排他锁。
更新锁（Update Lock）
用于防止死锁，允许事务在资源上获得排他锁之前先获得一个较弱的 锁。
案例二：电商系统并发控制优化
总结词
利用乐观锁和事务隔离级别
《分布式数据库》课件
分布式数据库的实现过程
分布式数据库的实现过程包括架构设计、功能开发、性能测试和系统优化等 多个阶段。
分布式数据库的测试和调试
分布式数据库的测试和调试是为了验证系统的正确性、稳定性和性能，在发 现问题后进行修复和调优。
分布式数据库的未来展望
未来，分布式数据库将继续发展，成为支撑大规模应用的核心基础设施，为用户提供更稳定、高效和安全的数 据服务。
《分布式数据库》PPT课 件
探索分布式数据库的定义、优势、组成部分和数据分发策略，以及数据备份、 一致性协议、容错能力、性能优化等关键要素。共分20个主题，涉及应用场 景和发展趋势。
什么是分布式数据库
分布式数据库是指数据存储在多个计算机上，以便实现拓展性、容错性和高性能。
分布式数据库的优势
分布式数据库提供高性能、容错性、可扩展性和灵活性等优势，使得应用程序可以处理大规模数据和高并发访 问。
分布式数据库的组成部分
分布式数据库包括数据库节点、数据分片、数据复制、数据一致性协议等组成部分。
分布式数据库的数据分发策略
数据分发策略决定数据如何分布在不同节点上，包括分片键选择、数据迁移和负载均衡。
数据备份和恢复的实现
数据备份是为了保证数据安全性和防止数据丢失，数据恢复是在数据出现故障时恢复分布式数据库的一致性。
分布式数据库技术发展的挑战
分布式数据库技术发展面临数据一致性、性能扩展、可管理性和安全性等挑战。
分布式数据库的总体设计
分布式数据库的总体设计包括数据模型、分区策略、一致性协议和故障处理 等方面的考虑。
分布式数据库的部署和实践
分布式数据库的部署和实践涉及硬件配置、网络拓扑、数据分片和数据迁移等方面的问题。
分布式数据库的集中式管理和 维护
分布式数据库中的并发控制
t0
100
t1 FIND x
t2
FIND x
t3 x:=x-30
t4
x:=x * 2
t5 UPDATE x
t6
70
UPDATE x
t7
200
图5.1(a)在时间t7丢失了事务T1的更新
注：FIND表示从数据库中读值
UPDATE表示把值写回到数据库
2.不一致分析问题（不可重读）
时间 更新事务T1 数据库中x的值 更新事务T2
通常，以Ti表示某个事务，以Ri（x）表示i事 务对数据项x的读操作，以Wi（x）表示i事务对数 据项x的写操作.事务的一个操作序列称为一个调 度（schedule或history），一般以字母S表示。 例如：S： R1（x） R2（y） W2（y） R2（x）W1（x） W2（x）
S 是关于两个事务T1，T2的一个调度
如果有两个事务Ti和Tj，Ti 的所有操作都先于Tj 的操作，那么这两个事务为串行执行的，必定不
会有冲突。
2.串行调度
设有一组事务T={T1，T2， ···Tn}，如果事务Ti的 所有操作都先于事务Tj的操作，记为Ti<Tj。若一个调 度S，其每个事务的执行均有Ti<Tj，对所有的i≠j，记 为S={···<Ti<Tj<···}称S是一个串行调度。
4）调度S5和S4等价，所以S5是一致调度，也是可 串行化调度。
由此可见： 1）同一事务集上的可串行化调度，结果未必相同；
S5和S2 2）一个可串行化调度必定与某个串行调度等价，且
是一致调度； 3）一致调度不一定是可串行化调度；S3 4）同一事务集的几个可串行化调度，它们的结果未
必相同。
5.1.4 分布式事务的可串行化调度
分布式数据库考试总结-并发控制
第五章并发控制1、并发执行存在的问题丢失更新不一致分析依赖于未提交更新2、调度：指事务处理执行的一个操作序列… 事务的操作分为两类：Ri(x)、Wi(x)… 调度序列S1：Rj (x) Wj(y) Ri (x) Wi(x) Rk (y)… 一组事务的调度必须包含这些事务的所有操作… 调度中某个事务的操作顺序必须保持与该事务原有的顺序相同调度的操作之间可能存在冲突… 读-写冲突… 写-写冲3、串行调度设有一组事务T={T1, T2, …,Tn}, 如果事务Ti的所有操作都先于事务Tj的操作, 记为Ti < Tj。
若一个调度S, 其每个事务的执行对所有的i≠j，均有Ti < Tj或者是Tj<Ti，记为S={ …< Ti < Tj< …}, 称S 是一个串行调度。
… 一个事务的第一个动作是在另一个事务的最后一个动作完成后开始。
即调度中事务的各个操作不会交叉，每个事务相继执行。
… 串行调度总是可以正确执行，但是串行调度效率很低。
4、一致性调度如果调度可以使得数据库从一个一致性状态转变为另一个一致性状态，则称该调度为一致性调度。
… 串行调度总可以使数据库保持一致，属于一致性调度。
调度等价（冲突等价）… 不同调度S1和S2是等价的，其充分条件是：对任意一对冲突操作< Oi, Oj>，在调度S1中Oi优先Oj而在调度S2中Oi也优先Oj。
… 冲突操作两个对同一数据项进行的操作中，有一个写操作，两者即为冲突操作。
5、可串行化调度… 如果一个调度等价于某个串行调度，则该调度称为可串行化调度。
… 可串行化调度可以通过一系列非冲突操作的交换，调整为串行调度。
6、锁的类型… 共享锁：Share锁，S锁或者读锁… 排它锁：eXclusive锁，X锁，拒绝锁或写锁。
… 更新锁：Update锁，U锁（将被更新）读写锁并不能保证事务调度的可串行性。
7、封锁准则P1428、… 多粒度封锁协议1)必须遵守锁的相容性规则；2)必须首先封锁树的根节点，可以用任何一种方式的锁；3)只有节点N 的父节点以IS 或IX 方式封锁后, 节点N 才可以以S 或IS 方式封锁；4)只有当节点N 的父节点以IX 或SIX 方式封锁后,节点N 才可以以X、IX 或SIX方式封锁；5)为遵循2PL协议，事务T在释放任何节点前，必须获得所有的锁；6)在事务T为节点N 解锁前，必须先对其子节点解锁。
分布式数据库中的并发控制PPT课件
1.2 事务可串行化理论
例子
已知：站点1有数据X，站点2有数据Y
约束：X=Y
T1
T2
1
(T1) a X
5 (T2) c X
2
(T1) X a+100
6 (T2) X 2c
3
(T1) b Y
7 (T2) d Y
4
(T1) Y b+100
8 (T2) Y 2d
先序关系
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• 一致性调度
第15页/共110页
1 并发控制的概念和理论 1.2 事务可串行化理论
• 调度等价 • S1与S2等价, 也就是说, 对于冲突操作, <Oi, Oj>, Oi < Oj在S1中成立, 同时 Oi < Oj 在S2中也成立
• 可串行化调度 • 如果一个调度等价于某个串行调度，则该调度称为可串行化调度。 • 也就是说，该调度可以通过一系列非冲突动作的交换操作使其成为 串行调度
1 并发控制的概念和理论 1.2 事务可串行化理论
并发调度定义
令T= {T1,T2,…,Tn} 是一组事务. T上的调度 S 是具有如下顺序关系<T的偏序，
即S={ T ,<T} :
N
(1) T=
i=T1 i
N
(2) <T
< ii=1
(3) 对于任意一组冲突操作 p,q S, 存在 p < q 或 q < p关系
1.1 并发控制的概念
• 通常，数据库总有若干个事务在运行，这些事务可 能并发地存取相同的数据，称为事务的并发操作。
• 当数据库中有多个事务并发执行时，系统必须对并 发事务之间的相互作用加以控制，这是通过并发控 制机制来实现的。
《分布式并发》课件
分布式事务具有高可用性、高性能、一致性和可靠性等特点。
分布式系统的消息队列
1 2 3
消息队列的概念
在分布式系统中，各个节点之间需要进行通信和 数据传输，消息队列是一种重要的通信手段。
消息队列的实现方式
消息队列可以通过Kafka、RabbitMQ、 ActiveMQ等中间件来实现。其中，Kafka在大 数据和实时计算领域应用广泛。
缓存淘汰策略
根据系统负载和数据访问情况， 选择合适的缓存淘汰策略，如 LRU（Least Recently Used）、 LFU（Least Frequently Used） 等，可以提高缓存的利用率和系 统的性能。
06
分布式并发案例分析
案例一：高并发电商系统的架构设计
高并发电商系统的架构设计
随着互联网的发展，电商系统面临着高并发的挑 战。为了应对这种挑战，可以采用分布式架构、 缓存策略、负载均衡等技术手段，提高系统的并 发处理能力和稳定性。
并行编程模型
使用并行编程模型，如OpenMP、MPI等，可以简化并行编程 的复杂性，提高代码的可扩展性和可移植性。
分布式缓存技术
分布式缓存技术
通过将数据缓存在多个节点上， 以提高系统的响应速度和并发性 能。
缓存一致性协议
使用缓存一致性协议，如 Memcached协议、Redis协议等 ，可以保证缓存数据的实时性和 一致性。
感谢观看
锁与同步机制
在并发编程中，为了避免多个线程同时访问同一资源而引发的问题，需要使用锁和同步机 制来控制资源的访问。锁可以保证同一时间只有一个线程可以访问某个资源，而同步机制 则可以协调多个线程之间的执行顺序。
并发编程的常见模式与技术
生产者消费者模式
分布式数据库并发控制.ppt
分布式DB中2PL-cont.
• 术语
– 协调事务管理器(coordinating TM) 事务 原发站点
– 数据处理器(data processor DP) 其他参 与站点
– 中心站点LM 主站点锁管理器
参与站点的 数据处理器
协调 TM
中心站点 LM
操作
③ 操作结束
④
加锁请求 ① 允许加锁 ②
– 若无网络分割 多数Locking不如ROWA 读写锁的和 > Lock写全部+1
2PL技术讨论-续
– 只考虑数据报文时 多数Locking与ROWA 相同
修改的数据所有站点都要被修改, 所以数据 报文不变
– 主副本Locking 要在主副本处执行所有 Lock申请, Commit时, 在释放写Lock前要 更新全部副本.
Locking – 续
仅有Lock仍然不能保证事务调度的可串性, 因 为Lock技术仅只以语句为单位考虑, 而DB 中需要以事务为单位考虑, 所以要有一定的 协议保证事务的可串.
举例
T1: Read(x); x=x+1; Write(x); Read(y); y=y-1; Write(y); Commit;
概念
• 事务 读ri(x)和写wi(x)动作序列
• 冲突动作 r1(A) w2(A) w1(A) w2(A) r1(A) w2(A)
• 调度
事务动作的执行序列
举例
已知：站点1有数据X，站点2有数据Y 约束：X=Y
T1
T2
1
(T1) a X
5 (T2) c X
2
(T1) X a+100
6 (T2) X 2c
开始
第5章分布式并发-精品文档
⑶ 当T发出WRITE（X，VALUE）时，如果 私有工作区含有X则更新其值，否则建一个具有 此新值的X的副本，并放入工作区。 ⑷ 当一个事务T发出END操作时，TM为每一 个更新的逻辑数据项X发出DM-WRITE（X）， 使相应的DM对X所在的数据子集的X的值得到 更新。当所有的DM-WRITE处理后，T的执行完 成，撤销私有工作区。 在这种模式下，可以把READ和WRITE看 作是用户对数据库请求的事务级操作，而把 DM-READ和DM-WRITE看作是对数据库的内部 操作。
一、 集中式事务处理模式
一个集中式DBMS可以看作是在一个站点上的 只有一个TM机构的管理软件。 ⑴当一个事务T发出BEGIN操作时，TM给T初始 化一个私有工作区。 ⑵当T发出READ（X）时，TM检查私有工作区是 否包含X的一个副本。如果包含X的一个副本值 并返回到T，否则TM发命令到相应的DM，检索 X的一个副本值并返回到T，这个操作记为： DM-READ(X).
1． 关系（ ） 令E是由一组计程所表示的执行,在E中可能有 三种二元关系值得关注,分别记作 RW, WR， WW。对每一对事务Ti，Tj，他们的定 义为:
Ti RW Tj 当且仅当在E的某个计程中，Ti读某个数 据，随后Tj写此数据。 Ti WRTj, 当且仅当在E的某个计程中，Ti写某个数 据，随后Tj读此数据。 Ti WWTj当且仅当在E的某个计程中，Ti写某个数 据，随后Tj写此数据。 RWR用来标记 RW， WR的连续实施。
定理5-1 设T= {T1，T2，…Tn}是该事务的 集合，E是这些事务的一个执行，用计程集 合{L1，…..Ln}来表示，如果存在一种T的总 次序（称作串行性次序），使得对所有的 Ti和Tj的对应冲突操作Oi和Oj，保证在所有 计程中Oi和Oj遵循这个串行性次序，则E是 可串行的。
数据库系统的并发控制共32页
数据库系统的并发控制
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。- 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
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库
T1T2，结果140，T2T1,结果170，
16
得到结果是200，显然是不对的，T1在t7丢失更新操作。 软件学院
并 5.1
发 控
.1
时间
制并 问发
t0
题 之
控
二： 制
不的
一 致
概
t1 t2 t3 t4 t5
分念
更新事务T1
FIND x x:=x-30 UPDATE x
数据库中A的值 更新事务T2 100 FIND x
❖ 两提 交▪▪ 类第协代二调理阶者段(C：oo执rd行in阶at段or)：提交和撤销事务的决定权，一 协般是总代理 议▪ 参与者(Participants)：负责在本地数据库中执行写操
作，并且向协调者提出提交和撤销子事务的意向
软件学院
3
回
❖顾表-▪ 决目阶的是段形成一个共同的决定
两 基
▪ 首先，协调者给所有参与者发送“准备”消息，进入等待状态
阶 本
▪ 其次，参与者收到“准备”消息后，检查是否能够提交本地事务
思
• 如能，给协调者发送“建议提交”消息,进入就绪状态
段 想
• 如不能，给协调者发送“建议撤销”消息，可以单方面撤销
和 内 容
提▪ 第三，协调者收到所有参与者的消息后，他就做出是否提交事务 的决定，
交 • 只要有一个参与者投了反对票，就决定撤销整个事务，发送“全局撤 销”消息给所有参与者，进入撤销状态
快照与视图一样可以定义为一个或多个主副本的部
的 分或全部
数 ▪ 快照可以完成复杂的查询, 但又不阻止更新
据
▪
查询操作可使用快照，也可使用主文本，对更新操 作还是在主文本上进行
更
新 7
软件学院
教学内 容
1 并发控制的概念和理论 2 分布式数据库系统并发控制的封锁技术
软件学院
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重 点
难 点
9
教学目标
论
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5.1
❖ 操.2作符集
❖ 冲事 务读突R动i(x作)和写Wi(x)动作序列
可
串
R1(A)
W2(A) W1(A)
70
析
注：在时间t5事务T2仍认为x的值是100
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并 5.1时间
更新事务T1
数据库中A的值 更新事务T2
发 .1
控 制 问
并 t0 发 t1
FIND x
100
题 控 t2
x:=x-10
之 三： 读
制 的
脏概
数 据
念
t3 t4 t5 t6
UPDATE x ROLLBACK
90 100
FIND x
t1
t2
t3
t4
15
Time
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并 5.1 发 .1时间
更新事务T1
数据库中X的值
更新事务T2
控 制
并 t0
问 发 t1
控 题
t2
之
t3
制 一：
t4
丢 的 t5
FIND x x:=x-30 UPDATE x
100
FIND x x:=x*2
失 概 t6
70
UPDATE x
更 新
念 t7
200
注：其中FIND表示从数据库中读值，UPDATE表示把值写回到数据
DB (一致性 约束)
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5.1
.1
分并
T1
T2
布 式
发
DB控
环制
境的
X
Y
概
念
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Z
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5.1 .1 多处理器 并 发 控 并 CPU1 制 发 CPU2 执的 行概 念
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T1 T2
Time
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5.1
.1 单处理器 并
发
非 控 CPU 并制
发 执 行
的 概
念
T1
T2 T1
T2
理解并发控制的概念 掌握基于封锁的并发控制方法 理解2PL协议的实现方法
事务可串行化理论 多粒度封锁与意向锁
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5.1 并 发 控❖ 并发控制的概念 制❖ 事务可串行化理论 的 概❖ 分布式事务的可串行化调度测试 念❖ 并发控制机制的常用方法及其分类 和 理 论
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5.1 ❖.通并1常发，地数存据取库相总同有的若数干据个，事称务为在事运务行的，并这 发些操事作务。可能 ❖并当数据库中有多个事务并发执行时，系统必须对并发 ❖发 控事制并务来发之实控间现制的的就相。是互负作责用正加确以协控调制并，发这事是务通的过 执并行发，控保制证机这
协 • 否则，就决定提交整个事务，发行阶进段入提交状态
▪ 实现表决阶段的决定，提交或者撤销
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回
顾-
分
多 站
布 式▪
方法 ：站点A上有事务T对X更新, X在 B1,…Bn和C1,…Cm上有副本, 则也要对这些
数 副本更新
点 据▪ 问题
数 据 更
库 中
• 多个站点同时更新不现实(每一个站点某一时刻 与站点A连通的概率小于1）
制种并发的存取操作不至于破坏数据库的完整性和一致 的性正，确确的保结并果发。执行的多个事务能够正确地运行并获得 ❖概分布式数据库中的并发控制解决多个分布式事务对数 念据。并比发集执中行式的并正发确控性制，更保复证杂数。据库的完整性和一致性
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5.1
.1
集并
T1
中 式
发
DB控
环制
境的
概
念
T2 … Tn
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1
标题添加
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前言
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2
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❖ 基回本思想 顾▪ -将本地原子性提交行为的效果扩展到分布式事务, 保证 两了分布式事务提交的原子性, 并在不损坏Log的情况下, 阶实现快速故障恢复, 提高DDB系统的可靠性. 段▪ 第一阶段：表决阶段
注： 事务T2依赖于事务T1的未完成更新
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5.1
.2
❖事事务Ti
务
Ti= { i, <i }
其可中：
1.串 i : 操作符集合：{Ri(x), Wi(x) } U
2.行Ai, Ci 是最后的操作符，只能是其一
{Ai, Ci }
3化. <i : (冲突)操作有序执行，Ri(x) <i Wi(x) 或 理Wi(x) <i Ri(x)
新 的 • 对未连通站点上的副本更新增多时出错, 更新的
数 顺序也不一定是连通顺序
据
更 新 5
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回
顾-
分
布
式❖思想：指定主副本, 修改只对主副本进行, 修
主 文
数改辅助副本时, 也按在主副本上执行的更新顺
本 据序执行
更 新
库❖ 问题 中 • 修改传播必须在短时间内完成, 否则将获得
的 “过时”数据
数 ▪ 主副本不可用, 引得其他副本也不可用
据
更 新 6
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回
顾-
分
布❖ 例子
式 Define Snapshot HP-Book as
快 照
数
SELECT * FROM Book WHERE Price>$100 REFRESH Every day
方 据❖ 特点
法
库 中
▪ ▪
快照不考虑数据的辅助副本, 只关心主文本和这个 主本上定义的多个快照