Delphi分布式数据库中的事务处理
分布式事务的实现方法
分布式事务的实现方法
分布式事务的实现方法有多种,以下是其中几种常见的方案:
1. 两阶段提交(XA 方案):事务管理器先询问各个数据库是否准备好了,每个要操作的数据库都回复事务管理器ok,那么就正式提交事务。
2. TCC方案:TCC的全称是:Try、Confirm、Cancel。
Try阶段是对各个服务的资源做检测以及对资源进行锁定或者预留;Confirm阶段是在各个服务中执行实际的操作;Cancel阶段是如果任何一个服务的业务方法执行出错,那么就需要进行补偿,即执行已经执行成功的业务逻辑的回滚操作。
一般来说,支付、交易等需要严格保证资金正确性的场景会使用TCC方案。
3. 可靠消息最终一致性方案:通过消息队列将分布式事务中的操作进行异步解耦,从而实现最终的一致性。
这种方式能够处理大量并发操作,但是可能会存在数据不一致的风险。
4. 最大努力通知方案:通过最大努力的方式将通知发送给其他服务,以实现分布式事务的一致性。
这种方式简单易行,但是可能会因为网络问题或者服务不可用等原因导致通知失败。
5. SAGA方案:SAGA是一种基于事务的分布式事务处理模型,它将一个分布式事务视为一系列本地事务的组合。
每个本地事务在一个单独的节点上执行,并且通过消息传递进行通信。
SAGA能够保证全局事务的最终一致性,同时具有较好的容错性和可恢复性。
以上是分布式事务的几种常见实现方案,每种方案都有其优缺点,需要根据具体的业务场景和需求来选择适合的方案。
如何进行分布式事务处理和一致性保证
如何进行分布式事务处理和一致性保证分布式事务是指在分布式系统中多个节点之间进行的一组操作,为了确保这些操作的一致性和原子性,需要采用一致性保证的机制。
本文将主要介绍分布式事务处理和一致性保证的一些常见方法和技术。
1.事务概述分布式事务是指跨多个节点的一组操作,这些操作要么全部成功,要么全部失败。
分布式事务处理主要面临两个挑战:一是数据的一致性问题,即保证不同节点的数据在事务执行前后保持一致;二是并发冲突问题,即多个节点同时访问共享资源时的并发控制。
2. ACID原则ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)是一组保证事务的关键特性。
原子性指事务在执行过程中要么全部成功,要么全部失败;一致性指事务前后数据库的状态必须保持一致;隔离性指并发事务之间要相互隔离,互不干扰;持久性指事务一旦提交,其结果就应该永久保存。
3.两阶段提交(2PC)两阶段提交是最常见的实现分布式事务的协议。
它基本上是一个分布式的锁定协议,包括协调者和参与者两种角色。
第一阶段,协调者询问所有参与者是否可以提交事务;第二阶段,根据所有参与者的回复,协调者决定是提交还是中止事务。
4.补偿事务(TCC)补偿事务是另一种常见的实现分布式事务的方法。
它将事务分为三个阶段:Try、Confirm和Cancel。
Try阶段进行预处理,如果所有的Try操作都成功,事务进入Confirm阶段,执行真正的业务操作;如果任何一个Try操作失败,事务进入Cancel阶段,进行回滚操作。
5.最大努力通知(BCC)最大努力通知也是一种常用的分布式事务处理的机制,它基于消息传递。
在这种模式下,事务的参与者不会被直接调用来执行事务,而是通过消息发送来通知参与者执行事务。
这种模式下无法保证所有参与者的一致性,需要通过额外的机制来解决。
6.分布式共识算法分布式共识算法是一种用于解决分布式系统中一致性问题的算法。
最著名的分布式共识算法是Paxos和Raft。
这些算法通过选出一个领导者来确保系统的一致性,领导者负责接受和处理客户端的请求,并传播给其他参与者。
分布式数据库事务处理的并发控制与恢复技术
分布式数据库事务处理的并发控制与恢复技术随着云计算和大数据技术的迅速发展,分布式数据库系统正在成为处理大规模数据的主流解决方案。
在分布式数据库系统中,事务处理是保证数据一致性和数据完整性的关键。
然而,分布式环境中的并发控制和故障恢复问题对于分布式数据库系统的性能和可用性至关重要。
本文将深入探讨分布式数据库事务处理的并发控制与恢复技术。
在分布式数据库系统中,多个事务可能会同时对相同的数据进行读写操作,这就引发了并发控制的问题。
并发控制的目标是保证事务的隔离性和原子性,即每个事务在操作数据时都应该感知不到其他事务的存在。
为了实现并发控制,通常采用锁机制、时间戳机制和多版本并发控制(MVCC)等技术。
首先,锁机制是一种基本的并发控制技术。
它通过在数据项上加锁来实现互斥访问。
当一个事务想要获取锁时,如果该锁已经被其他事务持有,则该事务必须等待直到锁释放。
然而,锁机制可能导致死锁问题,即多个事务相互持有对方需要的锁而无法继续执行。
为了解决死锁问题,可以采用死锁检测和死锁恢复机制。
其次,时间戳机制是一种基于时间戳的并发控制技术。
在该机制中,每个事务被赋予一个唯一的时间戳,用于标识该事务的开始时间。
当事务请求对数据进行读写时,系统会检查该事务的时间戳是否大于或等于其他事务的时间戳,从而决定是否允许该操作。
时间戳机制可以保证事务的隔离性和原子性,但可能会导致事务无效化和丢弃问题。
为了解决这些问题,可以采用时间戳重新分配和事务重启等策略。
另外,多版本并发控制(MVCC)是一种不需加锁的并发控制技术。
它通过为每个事务创建多个版本的数据来实现并发访问。
每个事务在读取数据时只能看到自己开始之前提交的事务的数据版本,并且在写入数据时也是创建新的版本而不是直接更新原有的数据。
MVCC的优点是不需要加锁,从而避免了死锁问题,并且提供了更高的并发性能。
但是,MVCC也可能导致数据一致性和存储空间浪费的问题。
为了解决这些问题,可以采用快照隔离和垃圾收集等技术。
解析分布式事务的四种解决方案
解析分布式事务的四种解决方案分布式事务指事务的操作位于不同的节点上,需要保证事务的 AICD 特性。
例如在下单场景下,库存和订单如果不在同一个节点上,就涉及分布式事务。
在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交(2PC)两阶段提交(Two-phase Commit,2PC),通过引入协调者(Coordinator)来协调参与者的行为,最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
1、运行过程①准备阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功,参与者发回事务执行结果。
②提交阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,事务协调者发送通知让参与者提交事务;否则,协调者发送通知让参与者回滚事务。
需要注意的是,在准备阶段,参与者执行了事务,但是还未提交。
只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后,才进行提交或者回滚。
2、存在的问题①同步阻塞:所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态,无法进行其它操作。
②单点问题:协调者在 2PC 中起到非常大的作用,发生故障将会造成很大影响。
特别是在阶段二发生故障,所有参与者会一直等待状态,无法完成其它操作。
③数据不一致:在阶段二,如果协调者只发送了部分 Commit 消息,此时网络发生异常,那么只有部分参与者接收到 Commit 消息,也就是说只有部分参与者提交了事务,使得系统数据不一致。
④太过保守:任意一个节点失败就会导致整个事务失败,没有完善的容错机制。
二、补偿事务(TCC)TCC 其实就是采用的补偿机制,其核心思想是:针对每个操作,都要注册一个与其对应的确认和补偿(撤销)操作。
它分为三个阶段:①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。
②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交,Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时,默认 Confirm阶段是不会出错的。
即:只要Try成功,Confirm一定成功。
③Cancel 阶段主要是在业务执行错误,需要回滚的状态下执行的业务取消,预留资源释放。
分布式事务测试方法
分布式事务测试方法分布式事务是指分布式系统中多个操作需要保持一致性的情况下所采用的一种协调机制。
由于分布式环境的复杂性和不可预测性,分布式事务的正确性和可靠性是必须要保障的。
在开发分布式系统时,必须进行全面的测试以验证系统的正确性和可靠性。
本文将介绍分布式事务测试的方法。
1. 构建测试用例在测试分布式事务时,需要构建全面的测试用例,包括正常情况下的操作,异常情况下的操作以及边界情况下的操作。
测试用例应该覆盖所有的操作场景,包括多节点并发操作、单节点操作、网络异常操作、数据库异常操作等。
2. 模拟分布式环境在测试时需要模拟分布式环境,以验证在真实环境下的正确性和可靠性。
可以使用容器化技术来模拟多个节点和数据库,可以使用网络模拟工具来模拟不同的网络情况,也可以使用负载测试工具来模拟并发操作。
3. 验证系统的一致性在测试分布式事务时,需要验证系统的一致性是否得到了保障。
可以通过比较不同节点上的数据是否一致来验证系统的一致性。
如果系统的一致性得到了保障,那么测试就可以通过。
4. 验证系统的可靠性在测试分布式事务时,需要验证系统的可靠性是否得到了保障。
可以通过模拟网络异常或数据库异常等情况来验证系统的可靠性。
如果系统在异常情况下能够保持正常的运行,那么测试就可以通过。
5. 测试结果的分析和总结在测试分布式事务时,需要对测试结果进行分析和总结。
需要找出测试中出现的问题和不足,并提出相应的优化和改进措施。
同时,需要总结出测试结果,以供参考和借鉴。
总之,测试分布式事务是非常重要的,需要进行全面的测试以保证系统的正确性和可靠性。
通过构建测试用例、模拟分布式环境、验证系统的一致性和可靠性以及对测试结果进行分析和总结,可以有效地测试分布式事务。
多数据源事务控制解决方案(分布式事务控制)
多数据源事务控制解决方案(分布式事务控制)在分布式系统中,多数据源事务控制是一个常见的挑战。
分布式系统中的数据通常存储在不同的数据库中,每个数据库都有自己的事务管理机制。
在跨多个数据源执行事务时,确保数据的一致性和正确性变得非常重要。
为了解决这个问题,可以采用以下几种多数据源事务控制解决方案。
两阶段提交是一种经典的分布式事务控制协议。
它通过协调者(coordinator)和参与者(participant)之间的通信来实现多数据源事务的一致性。
协议的执行过程分为两个阶段:准备阶段和提交阶段。
在准备阶段,协调者向所有参与者发送准备请求,询问它们是否可以执行事务。
如果所有参与者都同意,则进入提交阶段,并向所有参与者发送提交请求。
否则,协调者会向所有参与者发送回滚请求,取消事务的执行。
尽管两阶段提交能够确保事务的一致性,但它的缺点是协调者的单点故障和阻塞问题。
三阶段提交是对两阶段提交的改进。
它引入了超时机制来应对协调者的单点故障和阻塞问题。
三阶段提交的执行过程分为准备阶段、提交前准备阶段和提交阶段。
在准备阶段,协调者向所有参与者发送准备请求,询问它们是否可以执行事务。
如果所有参与者都同意,则进入提交前准备阶段,并向所有参与者发送预提交请求。
在预提交阶段,参与者将事务写入日志,并等待协调者的最终决策。
如果参与者在预提交阶段发生故障,则会进入回滚状态。
最后,在提交阶段,协调者向所有参与者发送提交请求,参与者根据日志的状态来确定是否提交或回滚事务。
三阶段提交相对于两阶段提交,能够减少长时间的阻塞情况,但仍然存在协调者故障时的一致性问题。
3. 可靠消息服务(Reliable message service)可靠消息服务是一种解耦发送方和接收方的通信机制。
在多数据源事务控制中,可靠消息服务可以用来确保不同数据源之间的事务操作的一致性。
发送方将事务消息发送到消息队列中,并等待确认。
接收方从消息队列中接收消息进行处理,并给发送方发送一个确认消息。
分布式事务解决方案3--本地消息表(事务最终一致方案)
分布式事务解决⽅案3--本地消息表(事务最终⼀致⽅案)⼀、本地消息表原理1、本地消息表⽅案介绍本地消息表的最终⼀致⽅案采⽤BASE原理,保证事务最终⼀致在⼀致性⽅⾯,允许⼀段时间内的不⼀致,但最终会⼀致。
在实际系统中,要根据具体情况,判断是否采⽤。
(有些场景对⼀致性要求较⾼,谨慎使⽤)2、本地消息表的使⽤场景基于本地消息表的⽅案中,将本事务外操作,记录在消息表中其他事务,提供操作接⼝定时任务轮询本地消息表,将未执⾏的消息发送给操作接⼝。
操作接⼝处理成功,返回成功标识,处理失败,返回失败标识。
定时任务接到标识,更新消息的状态定时任务按照⼀定的周期反复执⾏对于屡次失败的消息,可以设置最⼤失败次数超过最⼤失败次数的消息,不进⾏接⼝调⽤等待⼈⼯处理例如使⽤⽀付宝的⽀付场景,系统⽣成订单,⽀付宝系统⽀付成功后,调⽤我们系统提供的回调接⼝,回调接⼝更新订单状态为已⽀付。
回调通知执⾏失败,⽀付宝会过⼀段时间再次调⽤。
3、本地消息表架构图4、优缺点优点:避免了分布式事务,实现了最终⼀致性缺点:注意重试时的幂等性操作⼆、本地消息表数据库设计整体⼯程复⽤前⾯的my-tcc-demo1、两台数据库 134和129。
user_134 创建⽀付消息表payment_msg, user_129数据库创建订单表t_order2、使⽤MyBatis-generator ⽣成数据库映射⽂件,⽣成后的结构如下图所⽰三、⽀付接⼝1、创建⽀付服务PaymentService@Servicepublic class PaymentService {@Resourceprivate AccountAMapper accountAMapper;@Resourceprivate PaymentMsgMapper paymentMsgMapper;/*** ⽀付接⼝* @param userId ⽤户Id* @param orderId 订单Id* @param amount ⽀付⾦额* @return 0: 成功; 1:⽤户不存在 2:余额不⾜*/public int payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){//⽀付操作AccountA accountA = accountAMapper.selectByPrimaryKey(userId);if(accountA == null){return 1;}if(accountA.getBalance().compareTo(amount) < 0){return 2;}accountA.setBalance(accountA.getBalance().subtract(amount));accountAMapper.updateByPrimaryKey(accountA);PaymentMsg paymentMsg = new PaymentMsg();paymentMsg.setOrderId(orderId);paymentMsg.setStatus(0); //未发送paymentMsg.setFailCnt(0); //失败次数paymentMsg.setCreateTime(new Date());paymentMsg.setCreateUser(userId);paymentMsg.setUpdateTime(new Date());paymentMsg.setUpdateUser(userId);paymentMsgMapper.insertSelective(paymentMsg);return 0;}}2、创建Controller层@RestControllerpublic class PaymentController {@Autowiredprivate PaymentService paymentService;//localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200@RequestMapping("payment")public String payment(int userId, int orderId, BigDecimal amount){int result = paymentService.payment(userId, orderId,amount);return "⽀付结果:" + result;}}3、调⽤接⼝localhost:8080/payment?userId=1&orderId=10010&amount=200查看表。
移动公司---网管系统维护工程师试题(答案)
姓名:密封线网管系统维护工程师试题一、填空题(每题2分,共30分)1、数据通信可以有单工、双工、(半双工)三种通信方式。
2、分组交换可分为可变分组交换和固定分组交换,CMNET采用(可变分组)交换。
3、WAP使用了(GRE)通道方式,建立了节点和WAP网关之间的通讯。
4、CMNet的网络服务质量要求为:网内任意两点包丢失率—小于等于(1)%。
5、SGSN与GGSN之间的协议为(GTP)。
6、在GPRS网络中,手机从(GGSN)获得IP地址。
7、A8010接入服务器中,每块RPU板可以带(60)Modem用户。
8、以太网使用双绞线连接时,最长距离不得超过(100)米。
9、配置路由器时,如果使用Console口连接,通常设置的连接速率为(9600)bps。
10、短信网关的网关代码一定是(6)位数字字符串。
11、在关系数据库中,二维表的列称为(属性),二维表的行称为(元组)。
12、(SQL)是关系数据库的标准语言。
13、ORACLE数据库有两类备份方法,第一类为物理备份,另一类为逻辑备份,其中逻辑备份分为三种模式:(表备份)、(用户备份)和(完全备份)。
14、已知某传输信道传输二进制码元,其码元速率为2M波特,则此时该传输系统的信息速率是(2Mbps)。
15、OSI七层参考模型为(物理层)、(数据链路层络层)、(网络层)、(传输层)、(会话层)、(表示层)、(应用层)。
二、单项选择题(每题2分,共30分)1、使用TRACE 命令的目的是(D)。
A、可用的、十分成功的测试手段B、非常基本的测试手段C、把IP地址和DNS加入路由表中 D、在源到目标传输过程中查找失败点2、对路由器而言,下列(C)功能是唯一的。
A、路由器捆绑了MAC地址和IP地址B、路由器接受广播报文,并提供被请求的信息C、路由器建立了ARP表,描述所有与它相连接的网络 D、路由器对ARP请求作出应答3、网络接口卡位于OSI模型的(A)层。
多个数据库事务的操作顺序
多个数据库事务的操作顺序
数据库事务的操作顺序可以分为以下几个步骤:
1. 开始事务,首先,要明确开始一个事务。
在大多数数据库管
理系统中,可以使用BEGIN TRANSACTION或START TRANSACTION语
句来开始一个新的事务。
2. 执行SQL语句,一旦事务开始,接下来就是执行SQL语句。
这些SQL语句可以是数据查询、插入、更新或删除操作,根据业务
需求来执行相应的操作。
3. 提交或回滚事务,在执行完所有需要的SQL语句后,可以选
择提交事务或者回滚事务。
如果所有的操作都执行成功并且符合业
务逻辑,那么就可以提交事务,使得所有的操作永久生效。
如果在
执行过程中出现了错误或者不符合业务逻辑的情况,就可以选择回
滚事务,使得所有的操作都不会生效。
4. 结束事务,最后,无论是提交还是回滚事务,都需要结束事务。
在大多数数据库管理系统中,可以使用COMMIT语句来提交事务,或者使用ROLLBACK语句来回滚事务。
在结束事务之后,数据库会恢
复到事务开始之前的状态。
总的来说,数据库事务的操作顺序包括开始事务、执行SQL语句、提交或回滚事务以及结束事务。
这些步骤保证了数据库操作的
一致性、隔离性、持久性和原子性,确保了数据的完整性和可靠性。
分布式事务处理的挑战与解决方法
分布式事务处理的挑战与解决方法引言:分布式事务处理是当今互联网应用中不可避免的问题之一。
由于数据存储在不同的分布式系统中,要确保数据的一致性和可靠性变得更加困难。
本文将探讨分布式事务处理面临的挑战以及解决方法。
一、挑战:1. 数据一致性问题:在分布式系统中,数据存储在不同的节点上,节点之间存在网络延迟和故障。
当多个节点同时进行写操作时,可能会导致数据不一致的问题。
如何保证数据的一致性成为一个挑战。
2. 并发控制问题:分布式系统中存在大量的并发操作,如何合理地协调多个节点的并发事务,避免冲突和死锁等问题,成为分布式事务处理中难以解决的挑战。
3. 容错性问题:分布式系统中的节点可能出现宕机和网络故障等问题,如何保证在节点故障的情况下仍能够保持系统的正常运行,成为分布式事务处理的关键问题。
二、解决方法:1. 两阶段提交协议(Two-Phase Commit Protocol):两阶段提交协议是一种常用的分布式事务协议,在保证分布式系统数据一致性方面发挥了重要作用。
该协议由协调者和参与者组成,通过预提交和提交两个阶段的协作,实现事务的一致性。
2. 基于消息队列的解决方法:使用消息队列作为中间件,可以将分布式系统中的事务操作进行异步处理,降低了各个节点之间的耦合度,并减少了系统的复杂性。
通过消息队列的可靠投递和重试机制,可以保证事务的执行顺序和数据的一致性。
3. 分布式事务组件:分布式事务组件是针对分布式事务问题所提供的一种解决方案。
这些组件可以提供事务管理、并发控制和容错处理等功能,简化了开发人员在分布式事务处理中的工作。
4. 乐观锁和悲观锁机制:乐观锁和悲观锁是常用的并发控制机制。
乐观锁机制通过版本号和CAS等机制实现,并发控制的粒度较细,适用于并发较少的场景。
悲观锁机制则采用锁的方式实现,并发控制的粒度较粗,适用于并发较高的场景。
5. 数据复制和备份:在分布式系统中,数据复制和备份是常用的保证容错性和数据一致性的手段。
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内 蒙 古 科 技 与 经 济
I n rM o g l ce c c n lg & Ec n my n e n oi S i eTeh oo y a n oo
No 2 . 2,t e 1 6 h is e h 7 t su No . O 8 v20
2 事 务处 理 的种类
随着 网络 的普 及 , 息 量 迅 速 增 加 , 所 采 用 信 而 的许 多信 息技 术 都 已离 不 开 数 据 库 , 因此 对 数 据 库 的 管 理 工 作 显 得 日益 重 要 。数 据 库 的 管 理 技 术 已 由
最 早 的单 机本 地数 据库 模 式 , 展 到 主 从 结 构 应 用 发 程 序 模 式 , 到 现 在 的 多 层 应 用 程 序 模 式 , 中最 常 直 其 见 的 是 3层 分 布 式 结 构 。 分 布 式 数 据 库 系 统 就 是 物 理 上 分 散 而 逻 辑 上 集 中 的 数 据 库 系 统 。分 布 式 数 据 库 系统 使用 计算 机 网络 将 地理 位 置分 散而 管理 和控 制 需 要 不 同 程 度 集 中 的 多 个 逻 辑 单 位 ( 常 是 集 中 通 式 数 据 库 ) 接 起 来 , 同 组 成 一 个 统 一 的 数 据 库 系 连 共 统 。当 多 个 用 户 同 时 访 问 数 据 库 时 , 会 出 现 并 发 就 冲 突 , 络 阻塞 , 时事务 控 制就 成 为解 决 冲突 的关 网 这 键技术。 1 三层 分布 式数 据 结构 三层 应用 程序 结 构是 依 据数 据库 应 用 程 序 中 3 种 相 对 独 立 的 逻 辑 功 能 , 其 分 成 抽 象 程 度 不 同 的 将 3个 部 分 : 户 端 应 用 程 序 ( 1 n piain) 应 客 C i tAp l t e c o 、 用 程 序 服 务 器 ( pia in S v r 及 数 据 库 服 务 器 Ap l t e e ) c o ( tb s ee) DaaaeS vr3部 分 。 客 户 应 用 程 序 运 行 在 客 户 机 上 , 供 用 户 界 面 ; 用 服 务 器 运 行 在 一 台单 独 的 提 应
D lh 分布 式数据库 中的事务处理 e i p
南Байду номын сангаас
摘
楠 , 立 新 赵
42 0 ) 7 0 0
( / -V 峡职业技术学 院 , - 河南 -r 峡 -- J
要 : 章 通 过 举 例 说 明 , 绍 了在 De h 开 发 的 分 布 式 数 据 库 系统 中事 务 处 理 的 种 类 , 及 事 文 介 l i p 以
在 用 D lh 创 建 数 据 库 应 用 程 序 时 有 两 种 方 ep i 法来 实 现事 务管 理 : 式 和显式 。 隐 2 1 使 用 隐 式 方 法 实现 事 务 管 理 . 在 默 认 情 况 下 , lh 通 过 B E( ol dD t— De i p D B r n aa a bs n ie 为 数 据 库 应 用 程 序 提 供 了 隐 含 的 事 务 aeE gn ) 管理 能力 : 当数 据 集 的某 条 记 录 要 写 到 数 据 库 中 时 , B E能保 证 不 会 有 部 分 字 段被 更 新 而 其 他 字 段 没 D 有被更 新 的情况 发 生 , 而 保 证 了最 小 的记 录 更新 从 和 整 个 数 据 库 中 数 据 的一 致 性 。 但 这 种 隐 含 的 事 务 管理能 力毕竟 是 有 限的 , 时 由 于写 人 数 据库 的数 同 据 的每 一行都 要 进 行 事务 控 制 , 以它 会 导 致 网络 所 开 销增 大 、 用 程序性 能下 降 , 而大 大 降低数 据库 应 从 应 用 程 序 的执 行 速 度 。 因 此 在 多 用 户 的 环 境 下 , 尤 其是 访 问远 程 S QL服 务 器 的 情 况 下 , 种 事 务 管 理 这 方法 不 大适 用 。 如 果 显 式 地 控 制 事 务 , 可 以 根 据 应 用 的 需 要 便 选 择 有 效 的 时 间 来 启 动 、 交 和 回 滚 事 务 。 在 多 用 提 户 环 境 下 , 发 客 户 端 应 用 程 序 时 ( 其 是 在 运 程 的 开 尤 S QL r e e S v r之 上 运 行 时 ), 该 采 用 显 示 的 方 式 控 应 制事 务 。 2 2 使 用 显 式 方 法 实现 事 务 管 理 . 使 用 显式 方 法 管理 事 务 , 选择 最 有 效 的 时机 能 来 开始 、 交 和 终 止事 务 。 因此 在 开 发 多用 户 环 境 提 下访 问远程 S 服务 器 的数据 库应用 程 序 时 , 应 ( 就 该 显 式 地 使 用 事 务 。在 De h 数 据 库 应 用 中 , 通 l i p 可 过下 述 两种 方法 显式地 控制 事务 : ① 利 用 TDaa ae组 件 提 供 的 方 法 和 属 性 。 这 tb s 种 方 法 的 主 要 优 点 是 程 序 简 易 、 晰 , S re 端 清 与 e v r 的数 据库 管理 系统 独立 。 ② 通 过 Tq ey、 trd o u r Tso e Prc或 TUp ae  ̄L 组 d tS 件 , 用 以控 制 事务 S 将 QL 程 序 直 接 传 送 给 S QL S r2 r 这 种 方 法 的 主 要 优 点 是 可 以充 分 利 用 S r - ev e , e v e 端 数据库 管 理系统 所提 供 的事务 管理 功能 。 r 在应 用 程 序 中进 行 事 务 控 制 最 好 使 用 T aa d t— bs 提 供 的 方 法 , 产 生 的代 码 更 清 晰 , 用 程 序 ae中 它 应 的 可 移 植 性 更 高 。 表 列 出 用 于 控 制 事 务 的 下
务 处理 方 法的使 用 。
关键 词 :e h; 布 式数 据 库 ; dl i分 p 事务 处理
中图分 类号 : TP3 1 1 3. 1 .3 1 文献 标识 码 : A 文 章 编 号 : 0 7 -6 2 ( 0 8 2 — 0 6 — 0 10 - 912 0 )2 2 7 2 -
