第十一章 并发控制

现多了一些记录。
后两种不可重复读有时也称为幻影现象（Phantom Row）
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3. 读“脏”数据
读“脏”数据是指：
事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘
事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销
这时T1已修改过的数据恢复原值，T2读到的数据就与
数据库中的数据不一致
则认为T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数
等待
等待 等待 等待 等待 等待 获得XlockB R(B)=100 B←B*2
当T2为修改B而申请对B的X锁
时被拒绝只能等待T1释放B上的 锁
T1为验算再读A，B，这时读出
的B仍是100，求和结果仍为150， 即可重复读
⑤
W(B)=200
T1结束才释放A，B上的S锁。
An Introduction to Database Commit System T2才获得对B的X锁 Unlock B
11.5 两段锁协议
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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11.5 两段锁协议
封锁协议：运用封锁方法时，对数据对象加锁时需要约定一些规 则。 何时申请封锁 持锁时间
何时释放封锁等
两段封锁协议(Two-Phase Locking，简称2PL) 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，事务不再申请并获得对该数据的封锁。
下去。
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第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述
11.2 封锁
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
11.5 两段锁协议
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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11.4 并发调度的可串行性
多个事务并发执行的结果与按串行执行的结果相同，这种调度策
略称为可串行化（Serializable）的调度，反之称为不可串行化
并发控制机制的任务
对并发操作进行正确调度 保证事务的隔离性 保证数据库的一致性
3
并发操作带来数据的不一致性实例
[例1]飞机订票系统中的一个活动序列
① 甲售票点(甲事务)读出某航班的机票余额A，设A=16；
② 乙售票点(乙事务)读出同一航班的机票余额A，也为16；
③ 甲售票点卖出一张机票，修改余额A←A-1，所以A为15，把A写回数据库； ④ 乙售票点也卖出一张机票，修改余额A←A-1，所以A为15，把A写回数据
事务T1在读A进行修改 之前先对A加X锁 当T2再请求对A加X锁时 被拒绝 T2只能等待T1释放A上 的锁后T2获得对A的X锁 这时T2读到的A已经是 T1更新过的值15 T2按此新的A值进行运 算，并将结果值A=14送 回到磁盘。避免了丢失 T1的更新。
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Unlock A
使用封锁机制解决不可重复读问题
调度。 可串行化是并发控制的正确性准则。但这个准则太严格，因为有 一些不可串行化的调度策略的结果仍可能是正确的。 有多种可串行化的调度方法，其中最广泛的应用是两段封锁（
Two―Phase Locking）协议。
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第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述
11.2 封锁
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
有则解除之。
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（1）预防死锁就是要破坏产生死锁的条件。
通常有两种方法：
1) 一次封锁法：要求每个事务必须一次将所有要使
用的数据全部加锁，否则该事务不能继续执行。
2) 顺序封锁法：预先对数据对象规定一个封锁顺序，
所有事务都按这个顺序实行封锁。
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（2）死锁的诊断与解除 死锁的诊断方法：超时法或事务等待图法。 解除死锁： 选择一个处理死锁代价最小的事务，将其撤消。 释放此事务持有的所有的锁，使其它事务能继续运行
例
使用封锁机制解决读“脏”数据问 题 T T
1 2
不读“脏”数据
① Xlock C
R(C)=100
C←C*2 W(C)=200 ② ③ ROLLBACK (C恢复为100) Slock C 等待 等待 等待
事务T1在对C进行修改之前，先对C加 X锁，修改其值后写回磁盘
T2请求在C上加S锁，因T1已在C上加
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第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述
11.2 封锁
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
11.5 两段锁协议
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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一、什么是封锁
封锁就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等） 操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。 加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事
位。
需要处理大量元组的用户事务：以关系为封锁单元。
只处理少量元组的用户事务：以元组为封锁单位。
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2. 意向锁（intention lock） 若某一数据对象加锁，必须先对包含该数据对象的所有
大粒度数据对象加上意向锁。
例如，对一个元组加锁，则先对包含它的关系、 数据库
加意向锁。
提高对某个数据对象加锁时系统的检查效率。
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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一、封锁粒度
封锁粒度（Granularity）是指封锁对象的大小。 在数据库中，封锁对象可以是整个数据库，也可以是 一个关系，一个元组，甚至是一个元组的若干属性值。
封锁粒度与系统的并发度和并发控制的开销密切相关。 封锁的粒度越小，并发度越高，系统开销也越大；封锁
多事务交错等待的僵持局面称为死锁。
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活锁示例
活 锁 25
死锁示例
T1 lock R1 • • Lock R2. 等待 等待 等待 等待 T2 • Lock R2 • • • Lock R1 等待 等待 •
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二、解决方法
1.避免活锁：采用先来先服务的方法，即对要求封锁数据 的事务排队，使前面的事务先获得数据的封锁权。 2.解决死锁有两类方法：一是采用一定措施来预防死锁的 发生；二是采用一定手段定期诊断系统中有无死锁，若
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若所有事务都遵守两段封锁协议，则对这些事务
的任何并发调度策略都是可串行化的。
并不一定所有事务都符合两段封锁协议。 因此，
遵守两段封锁协议的事务也有可能发生死锁。
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第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述
11.2 封锁
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
11.5 两段锁协议
据
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读“脏”数据示例
例如
T1 ① R(C)=100 T2
T1将C值修改为200，
C←C*2
W(C)=200 ② R(C)=200
T2读到C为200
T1由于某种原因撤销， 其修改作废，C恢复原
值100
③ROLLBACK
这时T2读到的C为200， 与数据库内容不一致，
C恢复为100
就是“脏”数据
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2.共享锁（Share Locks，简记为S锁，读锁）
共享锁又称读锁。如果事务T对数据对象A加上共 享锁（S锁），其他事务只能再对A加S锁，不能加X锁 ，直到事务T释放A上的S锁为止。
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例：
使用封锁机制解决丢失修改问题
T1 T2
没有丢失修改
① Xlock A
② R(A)=16 ③ ④ A←A-1 W(A)=15 Commit Unlock A ⑤ Xlock A 等待 等待 等待 等待 获得Xlock A R(A)=15 A←A-1 ⑥ W(A)=14 Commit
务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对
象。
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二、封锁基本类型
1.排它锁（Exclusive Locks，简记为X锁，写锁） 排它锁也称为独占锁或写锁。一旦事务T对数据对象
A加上排它锁（X锁），则只允许T读取和修改A，其他
任何事务既不能读取和修改A，也不能再对A加任何类
型的锁，直到T释放A上的锁为止。
不可重复读包括三种情况： (1)事务T1读取某一数据后，事务T2对其做了修改， 当事务T1再次读该数据时，得到与前一次不同的 值。
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例如：
T1 ① R(A)=50 R(B)=100 求和=150 ② R(B)=100 T2
T1读取B=100进行运算
T2读取同一数据B，对其进
行修改后将B=200写回数据 库。
读“脏”数据
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数据不一致性：由于并发操作破坏了事务的隔离
性。
并发控制就是要用正确的方式调度并发操作，使
一个用户事务的执行不受其他事务的干扰，从而 避免造成数据的不一致性 。
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并发控制的主要技术有
封锁(Locking) 时间戳(Timestamp) 乐观控制法
商用的DBMS一般都采用封锁方法
数据库系统概论
An Introduction to Database System
第十一章
并发控制
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第十一章 并发控制
11.1 并发控制概述
11.2 封锁
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
11.5 两段锁协议
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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11.1 并发控制概述
一、并发含义
如果事务可同时执行，这种方式称为并发访问。
11.3 活锁和死锁
11.4 并发调度的可串行性
11.5 两段锁协议
11.6 封锁的粒度 11.7 小结
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11.3 活锁和死锁
一、封锁出现的问题 封锁技术可以有效地解决并发操作的一致性问题，但 也带来一些新的问题。 1.活锁
在多个事务请求对同一数据封锁时，总是使某一用户等待的情