数据库并发控制
数据库并发控制中的锁定与冲突解决
数据库并发控制中的锁定与冲突解决在数据库中，当多个用户同时访问和操作相同的数据时，可能会出现数据不一致的情况，这就是并发控制所需要解决的问题。
并发控制旨在确保在多个并发事务同时运行时，数据库的一致性、隔离性和原子性得到保证。
在并发控制中，锁定和冲突解决是常用的手段。
一、并发控制的需求数据库并发控制的主要需求包括以下几个方面：1. 数据一致性：保证并发事务对数据库的操作在完成后保持数据库的一致状态。
2. 隔离性：并发事务之间应该相互隔离，不能相互干扰和影响。
3. 原子性：事务中的操作应该作为一个不可分割的原子操作执行，要么全部成功，要么全部失败。
4. 并发性能：保证系统能够充分利用硬件资源，提高系统的并发处理能力。
二、锁定机制数据库中的锁定机制是实现并发控制的重要手段。
锁定机制通过对数据对象进行锁定或解锁，控制并发操作的访问和修改。
常见的锁定机制包括悲观锁和乐观锁。
1. 悲观锁悲观锁是一种保守的锁定机制，在事务操作之前，会对数据对象进行锁定，以防止其他并发事务对该数据对象进行修改和访问。
悲观锁适用于并发事务冲突严重的情况，但会导致系统性能下降。
悲观锁的实现方式有两种：共享锁和排他锁。
共享锁允许多个事务同时对同一数据对象进行读取操作，而排他锁则只允许一个事务对数据对象进行写入操作。
2. 乐观锁乐观锁是一种较为乐观的锁定机制，它认为并发事务之间的冲突较少，因此不会对数据对象进行锁定。
乐观锁主要通过版本控制来解决并发冲突问题。
乐观锁的实现方式通常是给每个数据记录添加一个版本号或时间戳。
当事务更新数据时，检查数据的版本号是否匹配，如果匹配则进行更新操作，否则表示数据已经被其他事务修改，需要进行相应的处理。
三、冲突解决策略冲突解决策略用于解决并发事务之间的冲突问题，保证数据库操作的正确性和一致性。
1. 两阶段锁定两阶段锁定是一种常用的冲突解决策略。
它分为两个阶段：锁定阶段和释放阶段。
在锁定阶段，事务获取所需的锁定，并保持锁定状态；在释放阶段，事务释放获取的锁定，其他事务则可以获取相应的锁定。
简述数据库的并发控制概念以及并发控制的主要方法
简述数据库的并发控制概念以及并发控制的主要方法数据库的并发控制是指在多个用户同时访问数据库的情况下，确保数据的一致性和完整性。
并发控制的主要目标是在保证数据库事务的正确执行的同时，提高数据库系统的并发性能。
并发控制的概念：并发控制是指对同一资源的访问是受到一定的控制，以确保数据库的一致性和完整性。
在数据库系统中，多个用户可以同时执行事务，而这些事务可能会对数据库中的数据进行读取和修改操作。
并发控制机制必须保证多个事务对数据库的并发执行不会导致数据的不一致性和冲突。
并发控制的主要方法：1.锁定机制：锁定是指在事务执行期间，对被访问的数据进行加锁，以防止其他事务对该数据进行修改。
锁定机制可以分为共享锁（用于读操作）和排他锁（用于写操作）。
当事务需要对一些数据项进行读取或修改时，需要先获取相应的锁。
如果资源已经被其他事务锁定，则当前事务需要等待资源释放后才能继续执行。
2.时间戳机制：时间戳是给每个事务分配的一个唯一的标识，用来标记事务的开始时间或提交时间。
事务执行期间，每个事务所访问的数据都会被标记上时间戳，以记录事务对数据的读取和修改操作。
在并发执行时，系统可以根据时间戳的顺序来判断事务的串行执行顺序，从而避免冲突和不一致性。
3.多版本并发控制（MVCC）：MVCC是在每个数据项上维护多个版本的数据，每个事务执行时，可以根据事务的时间戳或版本号来读取对应的数据版本。
MVCC对读取操作不加锁，只对写操作加锁，从而提高了并发性能。
当一个事务需要修改一些数据时，会生成新的数据版本，并将新版本的指针指向旧版本，这样其他事务可以继续读取旧版本的数据，不会被阻塞。
4.乐观并发控制：乐观并发控制假设在事务提交时不会发生冲突，因此不对数据进行加锁。
当事务提交时，系统会检查该事务对数据修改时是否发生冲突。
如果没有冲突，该事务的修改操作会被接受，否则会被回滚，重新执行。
除了以上主要的并发控制方法，还有一些辅助的并发控制技术，如死锁检测和恢复、并发控制粒度的调整、多级锁技术等。
数据库并发控制的方法与策略
数据库并发控制的方法与策略数据库并发控制是指在数据库系统中，多个用户或进程同时对数据库进行操作时，为了保证数据的一致性和完整性，需要采取一系列措施来控制和管理并发操作。
并发控制是数据库系统中非常重要的一环，合理的并发控制可以提高系统的性能和可靠性，保证数据的正确性和安全性。
本文将探讨数据库并发控制的方法和策略。
1. 锁方法锁方法是最常见的数据库并发控制方法之一。
通过在并发操作中对数据对象加锁来实现并发控制。
锁的方式可以分为共享锁和排他锁两种。
共享锁用于读操作，在共享锁下，多个用户可以同时读取同一份数据，不会互相干扰。
排他锁用于写操作，在排他锁下，只有一个用户可以对数据进行写操作，其他用户则必须等待。
2. 时间戳方法时间戳方法是通过为每个事务分配一个全局唯一的时间戳来实现并发控制。
每个事务在执行之前都会获得一个时间戳，并根据时间戳的不同来确定事务的执行顺序。
时间戳方法可以保证事务的串行化执行，避免了不一致性和冲突。
3. 乐观并发控制乐观并发控制是一种无锁的并发控制方法。
它基于假设：并发访问的事务一般情况下冲突很少发生。
乐观并发控制方法不会对数据加锁,而是通过在事务提交之前检查是否有冲突发生来保证数据的一致性。
如果检测到冲突，则会回滚事务并重试。
4. 两阶段锁协议两阶段锁协议（Two-Phase Locking Protocol，简称2PL）是一种常用的并发控制方法。
在两阶段锁协议中，事务分为两个阶段：加锁阶段和解锁阶段。
在加锁阶段，事务可以获取锁来访问数据对象。
在解锁阶段，事务释放锁，其他事务可以访问数据对象。
两阶段锁协议可以保证事务的串行化执行，避免了数据的不一致性和冲突。
5. 多版本并发控制多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control，简称MVCC）是一种并发控制方法，通过为每个写操作创建多个版本的数据来实现并发控制。
每个事务对应一个读取最新版本的操作，读取操作不会阻塞其他事务的写操作。
第5章分布式数据库中的并发控制
1 并发控制的概念和理论
1.2 事务可串行化理论
例子
• 两个事务，定义如下：
T1: 1. Read(x） 2. x=x+10 3. Write(x) 4. Read(y) 5. y=y-15 6. Write(y) 7. commit
T2: 1. Read(x） 2. x=x-20 3. Write(x) 4. Read(y) 5. y=y*2 6. Write(y) 7. commit
S2的优先图
T1
S3的优先图
T1
S4的优先图 S5的优先图
T1
T1
X Y X Y X YX YX Y
T2
T2
T2
T2
T2
存在环路
1 并发控制的概念和理论 1.3 分布式事务的可串行化调度测试
举例
• 考虑如下3个事务：
T1: Read(x); Write(x); Commit; T2: Write(x); Write(y); Read(z); Commit; T3: Read(x); Read(y); Read(z); Commit;
1 并发控制的概念和理论
1.2 事务可串行化理论
• 有以下推论：
– 一个可串行化调度必定与某个串行调度等价， 且是一致性调度
– 一致性调度不一定是可串行化调度 – 同一事务集几个可串行化调度，他们的结果未
必相同
1 并发控制的概念和理论 1.3 分布式事务的可串行化调度测试
优先图 P(S)
• 调度 S 的优先图是一个有向图G(N,E) ，其中 – N: 一组节点N={T1T2,…,Tn}, S中的事务 – E: 一组有向边E={e1,e2,…,en}, Ti Tj 是图中的 一条边，当且仅当 p Ti, q Tj 使得p, q 冲突， 并且 p <S q
数据库并发控制的主要方法
数据库并发控制的主要方法
数据库并发控制的主要方法包括以下几种:
1. 锁：数据库可以使用锁来避免多个事务同时访问同一数据。
当一个事务正在修改某个数据时，其他事务必须等待锁释放后才能访问该数据。
这种方式的优点是简单易用，但缺点是会延迟事务的执行。
2. 乐观锁：乐观锁是一种并发控制机制，它通过记录版本号来实现对数据的锁定。
当一个事务修改数据时，它将版本号设置为当前值，其他事务需要先查询数据的版本号，如果发现版本号不一致，则该事务将被阻塞，直到乐观锁被释放。
这种方式的优点是命中概率高，但需要额外维护版本号。
3. 序列化：序列化是一种高级的并发控制机制，它通过将所有事务的执行顺序执行同一个操作来实现高并发的控制。
当一个事务开始执行时，它需要等待其他所有事务都完成并释放锁，然后才能执行自己的操作。
这种方式的优点是可以保证数据的一致性，但需要更高的网络延迟和更高的开销。
4. 并发调度：数据库可以通过调整并发调度的策略来实现并发控制。
例如，数据库可以在多个事务同时执行时，优先处理较新的事务，以避免多个事务同时执行导致的数据不一致。
这种方式的优点是可以提高并发性能，但需要更高的编程技巧和经验。
在实际应用中，不同的方法需要根据具体情况进行选择。
例如，当并发量较低时，可以使用锁来控制并发，但当并发量较高时，序列化和并发调度可能更加有效。
此外，需要尽量避免使用单一的并发控制机制，以避免产生死锁等问题。
并发控制的主要方法是
并发控制的主要方法是并发控制是指多个用户同时对数据库进行操作时的一种机制，它的目的是保证数据库在并发操作过程中能够保持数据的一致性、完整性和正确性。
在并发控制中，有一些主要的方法和技术被广泛应用于数据库系统。
1. 锁定机制锁定机制是最常见和基本的并发控制方法之一，它通过在并发操作过程中对数据资源加锁来保证数据的一致性和正确性。
在数据库中，可以使用不同级别的锁（如共享锁和排他锁）对数据进行加锁，以控制并发操作对数据的访问。
锁定机制可以有效地避免数据的丢失和不一致，但也可能引起死锁和性能问题。
2. 事务处理事务处理是一种常用的并发控制方法，它将多个数据库操作组合成一个逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部回滚，以确保数据的一致性。
通过对事务的隔离和原子性操作的要求，可以有效地控制并发操作对数据的影响。
在事务处理中，可以使用锁定机制、时间戳机制和多版本并发控制等技术来实现并发控制。
3. 多版本并发控制（MVCC）多版本并发控制是一种先进的并发控制方法，它通过为每个事务创建一个独立的读取版本，使得多个事务可以同时读取和修改数据，而不会相互干扰。
多版本并发控制通过为每个数据项的每个版本分配一个唯一的时间戳来实现，它可以提高并发访问性能和资源利用率，并减少死锁和阻塞问题的发生。
4. 并发控制协议并发控制协议是一种用于控制并发操作的协议，它定义了多个事务之间的执行顺序和互斥关系。
常见的并发控制协议有两阶段锁定协议（2PL）、时间戳排序协议（TSO）、验证协议和快照隔离协议等。
并发控制协议可以根据实际应用场景和需求选择合适的协议，以确保数据的一致性和正确性。
5. 乐观并发控制乐观并发控制是一种无锁的并发控制方法，它基于假设多个事务之间的冲突很少发生，事务可以同时执行而不发生冲突。
通过在事务执行过程中记录每个数据项的读取和写入操作，在提交时对事务进行冲突检测和冲突解决，可以有效地保证数据的一致性和正确性。
乐观并发控制适用于并发读多写少的场景，并具有较好的性能和可扩展性。
数据库管理中的并发控制与锁策略(五)
数据库是现代信息系统中必不可少的组成部分，而数据库管理的性能和效率往往取决于并发控制与锁策略的优化。
在这篇文章中，我们将讨论数据库管理中的并发控制与锁策略，并探讨其实现原理和应用场景。
一、并发控制的概念和重要性并发控制是指在多个用户同时对数据库进行读写操作时，如何保证数据的一致性和完整性的技术手段。
在多用户场景下，若不进行并发控制，可能会出现数据不一致的情况，从而影响系统的可靠性和稳定性。
因此，合理的并发控制策略是数据库管理的关键。
二、锁策略的基本原理1. 悲观锁悲观锁是指在事务执行期间，将数据加锁以阻止其他事务对该数据进行修改或读取。
当一个事务需要修改某个数据时，它会首先请求加锁，成功加锁后才能进行后续操作。
悲观锁适用于资源竞争激烈、冲突较多的场景，但会降低并发性能。
2. 乐观锁乐观锁是指在事务执行期间，不主动加锁，而是通过版本号、时间戳等方式判断数据是否被其他事务修改，从而保证数据的一致性。
当一个事务需要修改数据时，它会检查数据版本，如果发现其他事务已经修改过，则回滚当前事务，重新读取数据后再进行修改。
三、并发控制与锁策略的实现技术1. 两阶段锁协议两阶段锁协议是一种常用的并发控制技术，它将事务的执行过程划分为两个阶段，即加锁阶段和解锁阶段。
在加锁阶段，事务可以获取锁，读取或修改数据；而在解锁阶段，事务必须释放所有的锁，确保数据的完整性和一致性。
两阶段锁协议通过保证事务的一致性和互斥性来实现并发控制。
2. 多版本并发控制多版本并发控制是一种乐观锁策略，它通过记录数据的不同版本来实现并发控制。
当一个事务读取数据时，系统会根据事务开始时间和事务结束时间来选择合适的数据版本，从而避免数据冲突。
多版本并发控制可以提高系统的并发性能，但也会增加存储开销。
四、并发控制与锁策略的应用场景1. 银行系统在银行系统中，用户可能会同时进行多个操作，如转账、存款、取款等。
为了保证用户账户余额的正确性和一致性，需要使用并发控制和锁策略来避免数据冲突和并发访问。
并发控制(完成)
并发控制 ----两段锁协议
两段锁协议—— 是指所有事务必须分两个阶段对数 据项加锁和解锁： 1. 在对任何数据进行读、写操作之前，首先要 申请并获得对该数据的封锁。 2. 在释放一个封锁之后，事务不再申请和获得 任何其他封锁。
并发控制 ----两段锁协议
“两段”锁的含义： 事务分为两个阶段。 第一阶段——获得封锁，也称为扩展阶段。在这一阶段， 事务可以申请获得任何数据项上的任何类型的锁，但 是不能释放任何锁。
并发控制 ----两段锁协议
遵守两段锁协议的事务发生死锁 T1 T2
Slock B 读B=2 Slock A 读A=2
Xlock A 等待 等待
Xlock B 等待
并发控制 ---封锁的粒度
• • • • 封锁的对象的大小称为封锁粒度（Granularity）。 封锁的对象可以是逻辑单元，也可以是物理单元。 以关系数据库为例，封锁对象可以是： 这样一些逻辑单元: 这样一些物理单元: 属性值、 页(数据页或索引页)、 属性值的集合、 块等 元组、 关系、 索引项、 整个索引 整个数据库；
并发控制 ---封锁的粒度
• 封锁粒度与系统的并发度和并发控制的开销密切相关。 • 直观地看，封锁的粒度越大，数据库所能够封锁的数 据单元就越少，并发度就越小，系统开销也越小；反 之，封锁的粒度越小，并发度较高，但系统开销也就 越大。 • 如果在一个系统中同时支持多种封锁粒度供不同的事 务选择是比较理想的，这种封锁方法称为多粒度封锁 （multiple granularity locking）。
第二阶段——释放封锁，也称为收缩阶段。在这阶段， 事务可以释放任何数据项上的任何类型的琐，但是不 能再申请任何琐。
并发控制 ----两段锁协议
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• 二可以有两个状态或值：已加锁和未加锁（或简 化记为1和0）。每个数据项X都与一个不同的锁相关联。 •Lock_item(X) •unlock_item(X)
图二进制锁的加锁和解锁操作
二进制锁的实现
•二进制变量LOCK关联亍数据库中的每个数据项X •包含三个字段的记录 <Data_item_name, LOCK, locking_transaction> •队列存放等待访问该项的事务 •系统维护锁表，仅存放当前已加锁的数据项的相应记录
1。
2。 3。
对R1加锁
请求对R2加 锁 等待
t1
t2 t3
4。
等待
等待
t4
请求对R1加 锁 等待
方法二.顺序加锁法
• 预先对数据项规定一个加锁排序，所以加锁操作都要按顺 序，释放锁时按照逆序
• 例子： 如果规定加锁顺序 先R1再R2， 则T2要对R2加锁之 前，需要先对R1 加锁，即T2需要 等待T1先释放R2 再释放R1
事务
事务是数据库处理的一个逻辑工作单元， 它由用户定义的一个或多个访问数据库的 操作组成，这些操作一般一般包括检索 （读）、插入（写）、删除和修改数据。 一个事务内的所有语句被作为一个整体， 要么全部执行，要么全部不执行。 如果事务中的数据库操作仅涉及数据的检 索，而不更新数据库，那么这样的事务就 称为只读事务；否则，称为读写事务。
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)
请求对R1 加锁
等待
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。
• 每个数据库项 X 也有2个时间戳：读和写： read_TS(X) 《= TS(T最晚读)，即T最晚读为成功读取X的最 晚的事务； write_TS(X) 《= TS(T最晚写)，即T最晚写为成功写入X的最 晚的事务；
时间戳排序
• （1）写： • 当事物T1发出write_item(X)操作，需检查： a.若read_TS(X) > TS(T1), 或者write_TS(X) > TS(T1)， 则拒绝 write操作，撤销并回滚T1,
死锁
• 事务T1对数据R1封 锁之后，又要求对 数据R2封锁 • 而事务T2已经获得 对数据R2的封锁之 后，又要求对数据 R1封锁 • 这两个事务处亍互 相等待状态，发生 死锁
事务T1 1。 2。 3。 请求对R2 加锁 对R1加锁 时间 t1 t2 t3 对R2加锁 事务T2
等待
4。 等待 等待 t4
• 原因：说明在T1要读X之前，比T1晚启劢的T2已经修改了 X的数据，所以X已经不再是T1启劢时的数据值了。
对：
错：
X被T2修改
b. 若(a)中的条件没有发生，则执行T1的读操作， 并将read_TS(X)的值设置为TS(T1)和当前的read_TS(X) 中的最大值。 这是因为在T1读X前后，其他事务（如T2）都可以读X。
数据库并发控制技术
• 10：00，A订票点读出航班目前的机票余额数，设为10张 • 10：02，B订票点读出航班目前的机票余额数，也为10张 • 10：05，A订票点订出6张机票，修改机票余额为10-6=4， 并将4写回到数据库中 • 10：06，B订票点订出5张机票，修改机票余额为10-5=5， 并将5写回到数据库中
死锁的预防
• 方法一. 一次性封锁法 每个事务执行时，一次性对其要使用到的数据项 全部加锁，否则不能继续执行（缺一不可，只要有一 个锁不能加锁，则释放已经加好的锁，继续等待）
• 例子： 如果T1将R1和 R2一次性全部 加锁， 则T2要加锁时只 能等待直到T1 释放锁
事务T1 时间 事务T2 对R2加锁
读、写
事务执行状态的状态转换图
开始事务
活动
结束事务
部分提交
撤 销
提交
部分提交
撤销
失败
终止
调度
n个事务T1,T2,…TN的调度S，是这些事 务的操作的一个执行顺序。来自不同事务的 操作可以在调度S中交替执行。但是，对亍参 与调度S的事务Ti，Ti出现在调度中S中的操 作，必须与它们在Ti中出现的顺序一致，也 就是说S中的操作必须是全序的。
规则
• 事务T在执行其仸何read_item(X)操作之前，必须先发出 read_lock(X)或write_lock(X)操作 • 事务T在执行其仸何write_item(X)操作之前，必须先发出 write_lock(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unlock(X)操作
描述事务处理概念的数据库模型 -------命名数据项的集合
数据项的粒度------数据项的大小
• 一条数据库记录 • 整个磁盘块 • 某个记录的字段（属性）值
数据库访问操作
• Read_item(X)：将数据库项X读取到程序变量 • Write_item(X)：将程序变量的值写入数据库项X中
两个事务的示例
解锁（释放）：Unlock(X)
图共享/排他的加锁和解锁操作
共享/排他锁的实现
•包含四个字段的记录 <Data_item_name, LOCK, No_of_reads, locking_transaction> •变量LOCK关联亍数据库中的每个数据项X， 存放读锁定/写锁定/未锁定相应的编码 •Locking_transaction中存放持有锁的一个事务或列表 •No_of_reads中存放当前对该数据项进行读操作的事务数量 •队列存放等待访问该项的事务 •系统维护锁表，仅存放当前已加锁的数据项的相应记录
乐观 的并发控制方法
• 提取和修改 • 检验 • 提交和写回
提取和修改
• 事务T将数据X从数据库中提取出来，保存在临时副本中 • 事务T对数据X所做的所有修改都保存在临时副本中
检验
• 事务执行完毕后，提交到数据库之前需要检验： IF. 数据X被在T从数据库中提取出之后，又被其 他事务提取且修改了，则冲突，T回滚，T的临时 副本被删除。
规则
• 事务T在执行其仸何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)
对：
错：
X未经T1修改
以上都违反了时间戳顺序。
• b.若以上(a)中的条件没有发生，则执行T1 的写操作，并将write_TS(X)的值设置为 TS(T1).
• （2）读： • 当事务T1发出read_item(X)操作，需检查： a.若write_TS(X) > TS(T1)，则拒绝read操作，撤 销并回滚T1,
操作冲突的条件
• 属亍不同的事务 • 访问同一数据项 • 至少有一个操作是write_item(X)
并发控制的概念
数据库中的数据是可以共享的资源，因此会有很多 用户同时使用数据库中的数据。也就是说，在多用 户系统中，可能同时运行着多个事务，而事务的运 行需要时间，并且事务中的操作需要在一定的数据 上完成。当系统中同时有多个事务运行时，特别是 当这些事务使用同一段数据时，彼此之间就有可能 产生相互干扰。并发控制通过对并发操作进行正确 的调度保证事务的ACID特性。
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 改变回其旧值，但 T2已经 读取了X的错误值
T3在X减去N之后读 X，而 在Y加N之前读Y； 因此产生了错误的 求和结果
并发控制的加锁技术
事务T1 1。 2。 3。 请求对R2加 锁 等待 4。 等待 对R1加锁
时间 t1 t2 t3
事务T2 对R2加锁
t4
请求对R1加 锁
等待
等待
时间戳方法
基亍时间戳排序的并发控制
时间戳概念
• 每个事物开始执行时，系统会给“他/她”分配一个时间 戳，通常是基亍系统时钟的。 • 越晚启劢的事务其时间戳数值越大。
ELSE. 检验通过
检验通过，才能 提交和写回
• 在临时副本中修改的数据X提交成功，写回到数据库中， 使数据库中的X相应地改变。事务执行结束
That is all
原因：这说明某个时间戳大亍T1的事物T2（比T1晚启劢），在 T1要写X之前，T2已经读或写了X的数据；
》如果是T2先写，则T1的写操作将覆盖了较晚启劢的T2的 写操作，即T2写操作无效 无效
》如果是T2先读，则T2读的是未经T1修改写入的数据，但 实际上较晚启劢的T2读的应该是T1修改后的数据。