分布式数据库并发控制.ppt
合集下载
《并发控制》课件
《并发控制》PPT课件
这个PPT课件将带你了解并发控制的基本概念、重要性以及各种策略和技术。 让我们一起探索并发控制的不同方面和未来发展方向。
什么是并发控制?
并发控制是指在多用户环境下，对并发访问数据库的各种操作进行协调和管 理的一种技术。它的目标是保证数据的一致性和隔离性。
并发控制的作用与意义
事务执行过程中数据库从一个一致状态转换到另 一个一致状态。
隔离性
事务之间相互隔离，各自独立运行，互不干扰。
持久性
事务一旦提交，对数据库的修改就是永久性的。
事务的提交与撤销
1 提交事务
将事务的修改结果持久化到数据库中，使其对其他事务可见。
2 撤销事务
撤销事务的修改操作，将数据库恢复到事务开始之前的状态。
日志文件的作用与种类
1 作用
记录数据库的操作和修改过程，用于数据库 的恢复和重做操作。
2 种类
包括事务日志、撤销日志和重做日志等。
数据库恢复的两种常用方法
基于备份
使用数据库备份文件进行恢复，可以恢复整个数据库的一致性状态。
基于日志
根据日志文件的记录，对数据库进行恢复和重做操作，使其回到一致性状态。
1 数据一致性保证
通过并发控制，可以避免数据被多个并发操作同时修改而导致不一致的情况发生。
2 并发性能优化
有效的并发控制策略可以提高数据库系统的并发处理性能，降低响应时间。
3 资源利用率提高
合理的并发控制可以充分利用系统资源，提高系统利用率。
并发控制策略的分类
乐观并发控制
基于假设操作之间的冲突很少发生，采用乐观锁和版本号等机制来解决冲突。
2 已提交读
一个事务中的修改只有在提交后才能被其他 事务读取，避免了脏读的问题。
这个PPT课件将带你了解并发控制的基本概念、重要性以及各种策略和技术。 让我们一起探索并发控制的不同方面和未来发展方向。
什么是并发控制?
并发控制是指在多用户环境下，对并发访问数据库的各种操作进行协调和管 理的一种技术。它的目标是保证数据的一致性和隔离性。
并发控制的作用与意义
事务执行过程中数据库从一个一致状态转换到另 一个一致状态。
隔离性
事务之间相互隔离，各自独立运行，互不干扰。
持久性
事务一旦提交，对数据库的修改就是永久性的。
事务的提交与撤销
1 提交事务
将事务的修改结果持久化到数据库中，使其对其他事务可见。
2 撤销事务
撤销事务的修改操作，将数据库恢复到事务开始之前的状态。
日志文件的作用与种类
1 作用
记录数据库的操作和修改过程，用于数据库 的恢复和重做操作。
2 种类
包括事务日志、撤销日志和重做日志等。
数据库恢复的两种常用方法
基于备份
使用数据库备份文件进行恢复，可以恢复整个数据库的一致性状态。
基于日志
根据日志文件的记录，对数据库进行恢复和重做操作，使其回到一致性状态。
1 数据一致性保证
通过并发控制，可以避免数据被多个并发操作同时修改而导致不一致的情况发生。
2 并发性能优化
有效的并发控制策略可以提高数据库系统的并发处理性能，降低响应时间。
3 资源利用率提高
合理的并发控制可以充分利用系统资源，提高系统利用率。
并发控制策略的分类
乐观并发控制
基于假设操作之间的冲突很少发生，采用乐观锁和版本号等机制来解决冲突。
2 已提交读
一个事务中的修改只有在提交后才能被其他 事务读取，避免了脏读的问题。
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究在当今信息技术高速发展的背景下，分布式数据库的应用日益广泛。
然而，分布式数据库面临着许多挑战，其中之一就是如何进行有效的事务管理和并发控制。
本文将重点研究分布式数据库中的事务管理和并发控制问题，并探讨当前的研究状况和未来发展趋势。
1. 事务管理事务是数据库操作的最小单位，它是一组数据库操作的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。
在分布式数据库中，由于数据分布在多个节点上，事务管理更加复杂。
主要的事务管理技术包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）和乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）。
2. 两阶段提交（2PC）2PC是一种常见的分布式事务管理协议，它通过协调器和参与者的交互来确保分布式事务的一致性。
首先，协调器向所有参与者发送准备请求，并等待它们的回复。
如果所有参与者都准备好了，协调器发送提交请求，否则发送中止请求。
然后，所有参与者执行相应的操作，完成后向协调器发送决策报告。
最后，协调器根据收到的决策报告判断是否提交事务。
2PC的主要问题是在协调器失效的情况下可能导致事务长时间阻塞。
3. 三阶段提交（3PC）为了解决2PC中的长时间阻塞问题，3PC在协议中引入了一次prepare阶段。
与2PC不同的是，3PC在prepare阶段引入了超时机制。
如果某个参与者超时，它将无法接收到协调器的提交请求，并进行回滚。
这样可以避免长时间阻塞，但是在网络不稳定的情况下仍然可能导致事务无法提交，丧失了完全一致性。
4. 乐观并发控制（OCC）OCC是一种轻量级的并发控制方法，它不需要显式的锁机制，而是基于版本控制实现。
每个事务在读取数据时都会获取一个版本号，并在提交时检查数据是否被其他事务修改，如果是，则回滚。
OCC的优势在于降低了锁开销和死锁风险，但在高并发和冲突频繁的场景中可能导致回滚的次数过多，影响性能。
分布式并发控制技术
２１ 年 期 ０ 第４ ０
文章编号 ：６４ ５ ８ ２ １ ）４０ ５ ￣２ １７ ４ ７ （０ ０ ０ －０ ４
山西 电子 技术
软件技术
分 布 式 并 发 控 制 技 术
弓耀 龙
（ 国营七八 五厂 ， 山西 太原 ０ ０ ２ ） ３０４
摘 要： 并发控制是分布式事务 管理 的基本任务 之一 ， 目的是保证 分布式数据库 系统 中多个事务 的并发、 其 高 效、 正确执 行。通过介绍几种 常用分布 式并发控 制方法 ， 了解分布 式并发 控制技 术 的实现途径 和控制协议 ， 通过 进
机 网络之上。这时集 中式数据库系统表现 出它 的不 足 ： 数据
该锁之前 ， 他事务不得更新 该数 据项 。锁 分为读锁 （ 其 共享 锁） 和写锁 （ 它锁 ） 排 。即对 同一 数据项 在 同一时 刻可 以有
多个事务持有对其 的读锁 ， 但对同一数据项在任何 时刻只能
有一个事务持有对其 的写锁 。 在封锁法 中实现并发 的最 著名 的算 法是两段锁协议 。 两段封锁协议规定 ：
（ ）在对任何数据进 行读 、 １ 写操 作之前 ， 务首 先要 获 事 得对该数据的封锁 ， 且 ； 而 在释放一个封锁之后 ， 事务不再 获 得 任何 其他 封锁 。
（ ）所 谓“ ２ 两段 ” 的含 义是 ， 锁 事务 分为两 个 阶段 ， 一 第 阶段是获得封锁 ， 也称 为扩展 阶段 ， 第二 阶段是释放 封锁 ， 也
称 为 收缩 阶 段 。 可以证 明 ， 若并行执行 的所 有事务 均遵 守两 段锁 协议 ， 则对这 些事 务的所有并行 调 度策 略都 是可 串行化 的。 因此
分布式数据库是 数据库技术与网络技术相结合 的产物 ，
文章编号 ：６４ ５ ８ ２ １ ）４０ ５ ￣２ １７ ４ ７ （０ ０ ０ －０ ４
山西 电子 技术
软件技术
分 布 式 并 发 控 制 技 术
弓耀 龙
（ 国营七八 五厂 ， 山西 太原 ０ ０ ２ ） ３０４
摘 要： 并发控制是分布式事务 管理 的基本任务 之一 ， 目的是保证 分布式数据库 系统 中多个事务 的并发、 其 高 效、 正确执 行。通过介绍几种 常用分布 式并发控 制方法 ， 了解分布 式并发 控制技 术 的实现途径 和控制协议 ， 通过 进
机 网络之上。这时集 中式数据库系统表现 出它 的不 足 ： 数据
该锁之前 ， 他事务不得更新 该数 据项 。锁 分为读锁 （ 其 共享 锁） 和写锁 （ 它锁 ） 排 。即对 同一 数据项 在 同一时 刻可 以有
多个事务持有对其 的读锁 ， 但对同一数据项在任何 时刻只能
有一个事务持有对其 的写锁 。 在封锁法 中实现并发 的最 著名 的算 法是两段锁协议 。 两段封锁协议规定 ：
（ ）在对任何数据进 行读 、 １ 写操 作之前 ， 务首 先要 获 事 得对该数据的封锁 ， 且 ； 而 在释放一个封锁之后 ， 事务不再 获 得 任何 其他 封锁 。
（ ）所 谓“ ２ 两段 ” 的含 义是 ， 锁 事务 分为两 个 阶段 ， 一 第 阶段是获得封锁 ， 也称 为扩展 阶段 ， 第二 阶段是释放 封锁 ， 也
称 为 收缩 阶 段 。 可以证 明 ， 若并行执行 的所 有事务 均遵 守两 段锁 协议 ， 则对这 些事 务的所有并行 调 度策 略都 是可 串行化 的。 因此
分布式数据库是 数据库技术与网络技术相结合 的产物 ，
第八章分布式并发控制
粒度 小 大 开销 大 小 并发度 高 低
第八章 分布式并发控制
两段封锁协议
两段封锁协议(2PL)是数据库系统中解决并发控 制的重要方法之一，保证事务的可串行性调度。 2PL的实现思想是将事务中的加锁操作和解锁操 作分两阶段完成，要求并发执行的多个事务要 在对数据操作之前进行加锁，且每个事务中的 所有加锁操作要在解锁操作以前完成。 两段封锁协议分为：
第八章 分布式并发控制
并发控制理论基础
事务执行过程的形式化描述
通常以串行化理论来检验并发控制方法的正确性。
依据串行化理论，在数据库上运行的一个事务的所有操作，按其性质分为 读和写两类。 一个事务Ti对数据项x的读操作和写操作记为Ri(x)和Wi(x)。
一个事务Ti所读取数据项的集合，称为Ti的读集，所写的数据项的集合，称 为写集，分别记为R(Ti)和W(Ti)。 设有事务T1，完成的操作如下：T1：x=x+1；y=y+1；则T1可表示为： T1 :R1(x) W1(x) R1(y) W1(y)。 读/写集分别是： R(T1)={x，y} W(T1)={x，y}
可见， H1为串行历程， H2为并行历程。
第八章 分布式并发控制
并发控制理论基础
集中式数据库的可串行化问题
无论在集中式数据库系统中，还是在分布式数据库系 统中，并发调度都要解决并发事务对数据库的冲 突操作问题，使冲突操作串行执行，非冲突操作 并发执行。 在分布式数据库系统中，事务是由分解为各个场地上 的子事务的执行实现的。因此，分布式事务之间 的冲突操作，就转化为了同一场地上的子事务之 间的冲突操作，分布式事务的可串行性调度也转 化为了子事务的可串行性调度问题。
第八章 分布式并发控制
基本概念
第八章 分布式并发控制
两段封锁协议
两段封锁协议(2PL)是数据库系统中解决并发控 制的重要方法之一，保证事务的可串行性调度。 2PL的实现思想是将事务中的加锁操作和解锁操 作分两阶段完成，要求并发执行的多个事务要 在对数据操作之前进行加锁，且每个事务中的 所有加锁操作要在解锁操作以前完成。 两段封锁协议分为：
第八章 分布式并发控制
并发控制理论基础
事务执行过程的形式化描述
通常以串行化理论来检验并发控制方法的正确性。
依据串行化理论，在数据库上运行的一个事务的所有操作，按其性质分为 读和写两类。 一个事务Ti对数据项x的读操作和写操作记为Ri(x)和Wi(x)。
一个事务Ti所读取数据项的集合，称为Ti的读集，所写的数据项的集合，称 为写集，分别记为R(Ti)和W(Ti)。 设有事务T1，完成的操作如下：T1：x=x+1；y=y+1；则T1可表示为： T1 :R1(x) W1(x) R1(y) W1(y)。 读/写集分别是： R(T1)={x，y} W(T1)={x，y}
可见， H1为串行历程， H2为并行历程。
第八章 分布式并发控制
并发控制理论基础
集中式数据库的可串行化问题
无论在集中式数据库系统中，还是在分布式数据库系 统中，并发调度都要解决并发事务对数据库的冲 突操作问题，使冲突操作串行执行，非冲突操作 并发执行。 在分布式数据库系统中，事务是由分解为各个场地上 的子事务的执行实现的。因此，分布式事务之间 的冲突操作，就转化为了同一场地上的子事务之 间的冲突操作，分布式事务的可串行性调度也转 化为了子事务的可串行性调度问题。
第八章 分布式并发控制
基本概念
分布式数据库并发控制方法研究
ａ ｒｏ ｍ ａ ｅ ｉ ａ ｍ ｐｏ ａ ｔｓ ｍ ｂｏ ． Ｄｉｔｉ ｕｔｄ ｃ ｎｃ ｒｅ ｙ ｃ ｎｔｏｌｉ ｉ ｅ ｔｅ ｓ ｉ ｈ ｏｎ ｉｔｎ ｙ ｏｆ￣ ｓｒｂｕ ｏ ｓ ｒ ｉｅ ｎｄ ｄｓ ｎｄ ｐｅｆ ｒ ｎｃ ｓ ｎ ｉ ｔ ｒ ｎ ｙ １ ｓｒｂ ｅ ｏ ｕ ｎｃ ｏ ｒ ｓ ａｍ ｄ ａ ｎ ｕｒｎｇ ｔ ｅ ｃ ｓｓｅ ｃ ｔｉ ｆ ｎ ｅ ｖｃ ｓａ ｉ— ｉ ｔｉｕｔ ｄ ｄ ｔｂａｅ、 Ｔａ ｉｔ ｂｕｔｏ ｅ ｖｃ ｓｃ ｎ ｂｅ ａｈ ｅ ｄ．ｔ ｅ Ｐａ ｅ ｓｍ ａ ｏｏｄ ｄｅ ｒ ｅ ｏ ｓ ｒｓｔ ｆｃ ｏ ｉｈ 出 ｅｓ ｓｅ Ｏ ｅ ｕｒ ｆ ｒｂ ｅ ａａ ｓ Ｓｅｉｌｄｓｒ ｉ ｎ ｓ ｒ ｉｅ ａ ｃ ｙｅ ｉ ｉ ｈ ｎ ｌｈａ ｄｅ ａｇ ｇ ｅ ｆｕ ｅ ａ ｓａ ｔ ｎ ｗ ｔ ｉ ｉ ｙ ｔｍ ｔ ｎｓ ｅ ｅ－ ｉ ｅ ｙ． Ｔｈ ｓａｔｃｅ ｆ ｓ ｉｔｉ ｔ ｄ ｄ ｔｂａｅ ｃ ｃ ｒｅ ｙ ｃ ｎ ｘ ｌ ｒ ｄ ｏｎ ｔ１ ａｉ ｆｓｒａ ａｅ Ｉ ｔ ｅ ｄｓｒｂｕ ｅ ａ ｂａｅ ｃ ｃ ｒｅ ｙ ｆ ｉｎｃ ｃ ｉ ｒｉｌ ｒｔｄｓｒｂｕ ｅ ａ ｉ ａ ｓ ｏｎ ｕ ｒ ｎｃ ａ ｂｅ ｅ ｐ ｏ ｅ ｝ｅ ｂ ｓｓｏ ｅｉ ｂ ｓ ｄ Ｏ１ ｈ ｉｔｉ ｔ ｄ ｄ ｔ ｓ ｏｎ ｕｒ ｎｃ ｌ ａ ｃ ｔｏ ｅ ｏｄ ． ｏｎ ｌｍ 出 ｒ ｓ ．
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｓ ｉ ｕ ｅ ａａ ａｅ Ｃｏ ｃ ｒｅ ｃ ｏ ｔ ｌ ｅ ｒ ｓ Ｄｉ ｒ ｔ ｄ ｄ ｔｂ ｓ ； ｎ ｕ ｎ ｙ ｃ ｎ ｏ ｔｂ ｒ
１引 言
并 发控 制 机制 用 于 并 发事 务 问 的相 互 作 用 以保 证 数 据 库 的一
致 性不 被 破坏 。如 果不 对并 发执 行 的程 序进 行 必要 的控 制 ， 么 即 那 使 没有 故 障和 程序 出错 也会 破 坏数 据库 的一 致性 和 完 整性 。因此 ，
Ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｓ ｉ ｕ ｅ ａａ ａｅ Ｃｏ ｃ ｒｅ ｃ ｏ ｔ ｌ ｅ ｒ ｓ Ｄｉ ｒ ｔ ｄ ｄ ｔｂ ｓ ； ｎ ｕ ｎ ｙ ｃ ｎ ｏ ｔｂ ｒ
１引 言
并 发控 制 机制 用 于 并 发事 务 问 的相 互 作 用 以保 证 数 据 库 的一
致 性不 被 破坏 。如 果不 对并 发执 行 的程 序进 行 必要 的控 制 ， 么 即 那 使 没有 故 障和 程序 出错 也会 破 坏数 据库 的一 致性 和 完 整性 。因此 ，
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章：分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库课程的基本概念、目的和意义。
1.2 分布式数据库基本概念解释分布式数据库的定义、特点和分类。
1.3 分布式数据库系统结构介绍分布式数据库系统的常见结构及其组成。
1.4 分布式数据库系统的研究和发展概述分布式数据库系统的研究背景和发展历程。
第二章：分布式数据库的体系结构2.1 分布式数据库的体系结构概述介绍分布式数据库的体系结构及其功能。
2.2 分布式数据库的体系结构类型讲解分布式数据库的体系结构类型及其特点。
2.3 分布式数据库的体系结构设计原则探讨分布式数据库的体系结构设计原则和方法。
2.4 分布式数据库的体系结构实现技术分析分布式数据库的体系结构实现技术及其应用。
第三章：分布式数据库的数据模型3.1 分布式数据库的数据模型概述解释分布式数据库的数据模型及其重要性。
3.2 分布式数据库的分布式数据模型介绍分布式数据库的分布式数据模型及其特点。
3.3 分布式数据库的分布式数据模型设计方法讲解分布式数据库的分布式数据模型设计方法及其应用。
3.4 分布式数据库的分布式数据模型实现技术分析分布式数据库的分布式数据模型实现技术及其应用。
第四章：分布式数据库的查询处理4.1 分布式数据库的查询处理概述介绍分布式数据库的查询处理及其重要性。
4.2 分布式数据库的查询处理策略讲解分布式数据库的查询处理策略及其特点。
4.3 分布式数据库的查询优化技术分析分布式数据库的查询优化技术及其应用。
4.4 分布式数据库的查询处理实现技术探讨分布式数据库的查询处理实现技术及其应用。
第五章：分布式数据库的安全性与一致性5.1 分布式数据库的安全性概述解释分布式数据库的安全性及其重要性。
5.2 分布式数据库的安全性机制介绍分布式数据库的安全性机制及其特点。
5.3 分布式数据库的一致性概述解释分布式数据库的一致性及其重要性。
5.4 分布式数据库的一致性机制讲解分布式数据库的一致性机制及其特点。
数据库原理及其应用.ppt
数据库管理系统 （DBMS）
数据定义功能
供用户建立、修改或删除数据库的二维表结构 Create table /index
供用户定义或删除数据库的索引(index)
alter table
向用户提供数据定义语言DDL
drop table/index……
数据操作功能
Select <查询的字段名>
进行数据进行检索和查询，是数据库的主要应用 向用户提供数据定义语言DDL
返回
1.5.2 VFP的两类工作方式
一、交互式工作方式 通过命令窗口和应用界面操作
二、程序执行方式 命令程序文件执行，批运行方式。
1.6 VFP的辅助设计工具
向导
表向导 报表向导
设计器
表设计器 表单设计器
生成器：它规定只对满足条件的记录进行操作 。
WHILE <条件>：从当前记录开始，按记录顺序从上向下处理， 一旦遇到不满足条件的记录，就停止搜索并结束该命令的执行。 TO子句：它控制操作结果的输出去向。
ALL [LIKE/EXCEPT <通配符>]：它指出包括或不包括与通配 符相匹配的文件、字段或内存变量。 IN <别名/工作区>： 它允许在当前工作区操作指定工作区。
数据库系统的特点
数据共享 可控冗余度 数据独立性 数据的结构化
数据库系统与一般文件应用系统性能对照
序号 文 件 应 用 系 统
数据库系统
1
文件中的数据由特定 库内数据由多个用
的用户专用
户共享
每个用户拥有自己的 原则上可消除重复。
2
数据，导致数据重复 为方便查询允许少
存储
量数据重复存储，
但冗余度可以控制
数据库系统概论第十四章分布式数据库系统
分布式数据库设计
– 组合存储 这种方法是重复存储和分片存储相结合的方 法。关系被划分为几个片段，系统为每个片 段维护几个副本，每个副本存放于不同的结 点上。
分布式数据库设计
命名和局部自治性 – 每个数据项（关系、副本、片段）必须有唯 一的名字，在分布式数据库系统中必须保证 在不同的结点上不会用同一个名字来代表不 同的数据项。 – 途径1：名字服务器
分布式数据库和分布式数据库系统
– 全局的一致性、可串行性和可恢复性
• 分布式数据库系统中各局部数据库应满足集中式 数据库的一致性、并发事务的可串行性和可恢复 性。除此之外还应保证数据库的全局一致性、全 局并发事务的可串行性和系统全局的可恢复性。 这是因为在分布式数据库系统中全局应用要涉及 两个以上结点的数据，全局事务可能由不同结点 上的多个操作组成。
– 逐步扩展处理能力和系统规模
• 相对于集中式数据库系统，分布式数据库系统能 够方便地将一个新结点纳入系统，而不影响现有 系统的结构和系统的正常运行，提供了逐步扩展 系统能力的较好途径。
分布式数据库的体系结构
全局外模式 全局外模式
映像1 映像2
全局概念模式
全局DBMS
分片模式
映像3 分布模式 局部概念模式
• 可用性强 如果某个存储R的结点出了故障，系统仍然可以使用其它 结点上的副本继续处理用户查询，使系统正常运行。 • 增强并行性 由于R的重复存储，可以使更多的用户并行地查询R。
数据的重复存储也会带来一些问题，如增加了更新 操作的开销，加大了并行控制的难度
分布式数据库设计
– 分片存储 关系被划分为几个片段，各个片段存储在不 同的结点上。将数据分片，使数据存放的单 位不是关系而是片段，这既有利于按照用户 的需求较好地组织数据的分布，也有利于控 制数据的冗余度。分片时必须遵循以下原则：
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
原有的顺序相同
• 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.
举例
(T1) r1[X] W1[X] (T2) r2[X] W2[Y] W2[X] (T3) r3[X] W3[X] W3[Y] W3[Z]
r2[X] W2[Y] W2[X] S1: r3[X] W3[X] W3[Y] W3[Z]
FIND x
x:=x*2
70
UPDATE x
200
注：其中FIND表示从数据库中读值，UPDATE表示把值写回到数据库
不可重读/不一致分析
时间 更新事务T1 数据库中A的值 更新事务T2
t0
100
t1
FIND x
t2
t3
x:=x-30
t4
UPDATE x
t5
70
FIND x
注：在时间t5事务T2仍认为x的值是100
混合法
加锁法
时序排序法
集中式加锁
基本时标排序
主副本加锁 分布式加锁
多版本时标排序 保守时标排序
并发控制算法的分类
Locking
• lock 是控制对数据并发访问的机制 • 最简单的锁是二值锁
– Lock (x) – Unlock (x)
• 常用的是共享/互斥锁(多模态锁)
Locking – 续
• 数据按两种模式加锁 :
这3个事务的一个调度：
S={W2(x),W2(y),R2(z),C2,R1(x),W1(x),C1,R3(x),R3(y),R3(z),C3} 先序图：
T2
T1
T3
无环， S是串行调度。
另外一个调度S’:
S={W2(x), R1(x),W1(x),C1,R3(x), W2(y), R3(y), R2(z), C2,R3(z),C3} 先序图：
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<S的偏序:
(1)
S
=
N i=1
Ti
(2) <S
< N
i=1 i
(3) 对于任意一组冲突操作 p,q S, 存在 p <S q 或 q <S p关系
调度定义-续
• 调度
– 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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
先序图 （Precedence Graph）P(S)
• 调度 S 的先序图 P(S)是一个有向图，其中 – 节点: S 中的事务 – 边: 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
举例
r3[X] w3[X] S1: r1[X] w1[X] w1[Y]
3
(T1) b Y
7 (T2) d Y
4
(T1) Y b+100
8 (T2) Y 2d
先序关系
调度S1
(X站点)
(Y站点)
事务内 事务间
1 (T1) a X
2 (T1) X a+100
5 (T2) c X
3 (T1) b Y
6 (T2) X 2c
4 (T1) Y b+100
7 (T2) d Y
r1[X] W1[X]
冲突可串
• 如果一个调度是冲突等价于某个串行调度， 则该调度称为冲突可串。
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
• 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
8 (T2) Y 2d
初值: X=Y=0 , 结果: X=Y=200
事务定义
• 事务Ti Ti= { i, <i }
其中
i : 操作符集 {Ri(x), Wi(x) } U {ai, ci }
<i : (冲突)操作有序执行 Ri(x) <i Wi(x) 或 Wi(x) <i Ri(x)
调度定义
• 保证只产生可串调度的机制 • 并发控制机制分类
– 按分配模式(数据方式)
• 完全复制的DB • 部分复制DB或分片的DB
– 按网络类型(通信方式)
• 广播能力的 • 星型网, 环形网
– 同步化原则
• 相互排斥地访问共享数据 • 通过一些准则(协议)对事务排序
并发控制算法
悲观法
乐观法
加锁法
时标排序法
– 互斥 (X) 模式. 如果数据项既可以读也可以写.
则要用 lock-X 申请X模式锁
– 共享 (S) 模式. 如果数据项只可以读.则要用
读脏数据
时间 更新事务T1 数据库中A的值 更新事务T2
t0
100
t1
FIND x
t2
x:=x-10
t3
UPDATE x
t4
90
t5
ROLLBACK
t6
100
FIND x
注： 事务T2依赖于事务T1的未完成更新
集中式DB环境
T1 T2 … Tn
DB (一致性 约束)
分布式DB环境
T1
T2
X
Y
Z
第六章 分布式数据库并发控制
• 多处理器
并发执行
CPU1 CPU2
T1 T2
Time
并发执行-续.
• 单处理器
CPU
T1
T2 T1
T2
t1
t2
t3
t4
Time
更新丢失
时间 更新事务T1 数据库中X的值 更新事务T2
t0
t1
FIND x
t2
t3
x:=x-30
t4
t5
UPDATE x
t6
t7
100
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
r2[X] w2[Y]
P(S1): T2 T1 T3
可串性理论
定理: 调度 S 冲突可串，当且仅当其先序图 P(S) 是无环图.
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;
T2 T1 T3
无环，是可串调度。
可串性理论扩展
• 可串性理论可以直接扩展到无重复副本的 分布式数据库中。
– 事务在每个站点上的执行调度称作局部调度 – 如果数据库无重复副本的分布式数据库，并且
每个局部调度都是可串调度，只要这些局部调 度的序一致，则它们的并（全局调度）也是可 串调度
并发控制机制
• 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.
举例
(T1) r1[X] W1[X] (T2) r2[X] W2[Y] W2[X] (T3) r3[X] W3[X] W3[Y] W3[Z]
r2[X] W2[Y] W2[X] S1: r3[X] W3[X] W3[Y] W3[Z]
FIND x
x:=x*2
70
UPDATE x
200
注：其中FIND表示从数据库中读值，UPDATE表示把值写回到数据库
不可重读/不一致分析
时间 更新事务T1 数据库中A的值 更新事务T2
t0
100
t1
FIND x
t2
t3
x:=x-30
t4
UPDATE x
t5
70
FIND x
注：在时间t5事务T2仍认为x的值是100
混合法
加锁法
时序排序法
集中式加锁
基本时标排序
主副本加锁 分布式加锁
多版本时标排序 保守时标排序
并发控制算法的分类
Locking
• lock 是控制对数据并发访问的机制 • 最简单的锁是二值锁
– Lock (x) – Unlock (x)
• 常用的是共享/互斥锁(多模态锁)
Locking – 续
• 数据按两种模式加锁 :
这3个事务的一个调度：
S={W2(x),W2(y),R2(z),C2,R1(x),W1(x),C1,R3(x),R3(y),R3(z),C3} 先序图：
T2
T1
T3
无环， S是串行调度。
另外一个调度S’:
S={W2(x), R1(x),W1(x),C1,R3(x), W2(y), R3(y), R2(z), C2,R3(z),C3} 先序图：
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<S的偏序:
(1)
S
=
N i=1
Ti
(2) <S
< N
i=1 i
(3) 对于任意一组冲突操作 p,q S, 存在 p <S q 或 q <S p关系
调度定义-续
• 调度
– 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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
先序图 （Precedence Graph）P(S)
• 调度 S 的先序图 P(S)是一个有向图，其中 – 节点: S 中的事务 – 边: 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
举例
r3[X] w3[X] S1: r1[X] w1[X] w1[Y]
3
(T1) b Y
7 (T2) d Y
4
(T1) Y b+100
8 (T2) Y 2d
先序关系
调度S1
(X站点)
(Y站点)
事务内 事务间
1 (T1) a X
2 (T1) X a+100
5 (T2) c X
3 (T1) b Y
6 (T2) X 2c
4 (T1) Y b+100
7 (T2) d Y
r1[X] W1[X]
冲突可串
• 如果一个调度是冲突等价于某个串行调度， 则该调度称为冲突可串。
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
• 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
8 (T2) Y 2d
初值: X=Y=0 , 结果: X=Y=200
事务定义
• 事务Ti Ti= { i, <i }
其中
i : 操作符集 {Ri(x), Wi(x) } U {ai, ci }
<i : (冲突)操作有序执行 Ri(x) <i Wi(x) 或 Wi(x) <i Ri(x)
调度定义
• 保证只产生可串调度的机制 • 并发控制机制分类
– 按分配模式(数据方式)
• 完全复制的DB • 部分复制DB或分片的DB
– 按网络类型(通信方式)
• 广播能力的 • 星型网, 环形网
– 同步化原则
• 相互排斥地访问共享数据 • 通过一些准则(协议)对事务排序
并发控制算法
悲观法
乐观法
加锁法
时标排序法
– 互斥 (X) 模式. 如果数据项既可以读也可以写.
则要用 lock-X 申请X模式锁
– 共享 (S) 模式. 如果数据项只可以读.则要用
读脏数据
时间 更新事务T1 数据库中A的值 更新事务T2
t0
100
t1
FIND x
t2
x:=x-10
t3
UPDATE x
t4
90
t5
ROLLBACK
t6
100
FIND x
注： 事务T2依赖于事务T1的未完成更新
集中式DB环境
T1 T2 … Tn
DB (一致性 约束)
分布式DB环境
T1
T2
X
Y
Z
第六章 分布式数据库并发控制
• 多处理器
并发执行
CPU1 CPU2
T1 T2
Time
并发执行-续.
• 单处理器
CPU
T1
T2 T1
T2
t1
t2
t3
t4
Time
更新丢失
时间 更新事务T1 数据库中X的值 更新事务T2
t0
t1
FIND x
t2
t3
x:=x-30
t4
t5
UPDATE x
t6
t7
100
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
r2[X] w2[Y]
P(S1): T2 T1 T3
可串性理论
定理: 调度 S 冲突可串，当且仅当其先序图 P(S) 是无环图.
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;
T2 T1 T3
无环，是可串调度。
可串性理论扩展
• 可串性理论可以直接扩展到无重复副本的 分布式数据库中。
– 事务在每个站点上的执行调度称作局部调度 – 如果数据库无重复副本的分布式数据库，并且
每个局部调度都是可串调度，只要这些局部调 度的序一致，则它们的并（全局调度）也是可 串调度
并发控制机制