分布式数据库系统的并发控制算法综述
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。
数据库并发控制的自动化算法与实施方法
数据库并发控制的自动化算法与实施方法数据库并发控制是数据库管理系统中一个重要的挑战，它有着直接的关系到系统的性能以及数据的完整性。
在多用户情况下，数据库并发访问会导致数据冲突和一致性问题。
为了解决这些问题，需要一个有效的并发控制算法和方法。
本文将讨论数据库并发控制的自动化算法与实施方法，旨在提供一种高效的并发控制解决方案。
数据库并发控制的自动化算法是为了允许多个用户同时访问数据库而设计的解决方案。
一种常用的自动化算法是基于锁的并发控制机制。
锁是用于控制共享资源访问的一种机制，它可以确保多个事务之间的数据原子性和一致性。
基于锁的算法可以分为两种类型：悲观锁和乐观锁。
悲观锁算法是一种保守的并发控制策略，它假设并发访问会导致冲突，并采取锁机制进行控制。
在悲观锁算法中，当一个事务访问一个数据项时，它会先获取一个锁，并在事务完成后释放锁，以确保事务的串行顺序执行。
悲观锁算法虽然能够确保数据的一致性，但是锁的粒度较大，会导致并发度下降和性能损失。
相反，乐观锁算法是一种乐观的并发控制策略，它假设并发访问不会导致冲突。
在乐观锁算法中，每个事务可以并发地读取和修改数据，并在提交时进行验证。
如果发现数据冲突，事务将会被终止并进行重试。
乐观锁算法不会直接加锁，因此并发度较高，但是需要进行额外的冲突检测和重试操作。
除了基于锁的算法，数据库并发控制还可以使用基于时间戳的算法实现自动化控制。
时间戳是一个用于标记事务顺序和冲突的数字或时间值。
在时间戳算法中，每个事务都被分配一个唯一的时间戳，并通过比较时间戳来解决并发冲突。
时间戳算法可以保证事务的串行顺序，并且不存在死锁问题，但是在高并发情况下可能会出现较高的冲突率。
实施数据库并发控制的自动化方法需要考虑到数据库的特点以及系统的需求。
首先，需要对数据库进行事务的划分，将数据库操作尽可能地划分为不同的事务。
这样可以降低事务之间的冲突，提高并发度。
接下来，需要选择合适的并发控制算法和机制。
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。
数据库的并发控制与事务管理综述
数据库的并发控制与事务管理综述随着信息时代的到来，大量的数据被存储和管理。
在数据库管理系统中，确保数据的一致性、可靠性和完整性是至关重要的。
数据库的并发控制与事务管理是实现这些目标的重要组成部分。
并发控制是指多个用户同时访问数据库时的数据访问和操作的控制。
在数据库中，可能存在多个用户或进程同时对数据进行查询、更新或插入等操作。
然而，同时进行并发操作可能会导致数据的不一致性和冲突。
因此，数据库管理系统需要采取一些措施来控制并发，以确保操作之间的正确顺序和数据的一致性。
事务管理是指数据库中的一系列操作被视为一个不可分割的逻辑单元，要么全部执行成功，要么全部取消。
事务具有以下特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。
原子性是指事务要么全部执行成功，要么全部回滚，不存在中间状态。
一致性是指事务的执行不会破坏数据库的完整性和约束条件。
隔离性是指每个事务的执行应该与其他事务的执行相互隔离，互不干扰。
持久性是指事务被提交后，其对数据库的修改应该永久保存。
为了实现并发控制和事务管理，数据库管理系统采用了多种技术和算法。
其中最常用的方法之一是锁机制。
锁是一种并发控制的方法，用于防止多个事务同时对同一数据进行修改。
在进行修改之前，事务必须先获取锁，并在操作完成后释放锁，以确保数据的一致性。
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同一数据，而排他锁只允许一个事务进行写操作。
通过良好的锁定策略，可以避免数据冲突和死锁等问题。
除了锁机制，数据库管理系统还使用了其他并发控制技术，如多版本并发控制（MVCC）、时间戳和快照隔离级别。
多版本并发控制是一种乐观的并发控制方法，它允许读取和写入操作不互斥地进行，每个事务都可以看到它开始之前所有已提交的事务的快照。
时间戳是一种基于时间的并发控制方法，通过分配时间戳来标识事务的执行顺序，从而确保事务之间的正确顺序。
快照隔离级别是一种隔离级别，保证每个事务都能看到一个一致的数据库快照，以避免脏读、不可重复读和幻读等问题。
分布式数据库的多版本并发控制技术(七)
分布式数据库的多版本并发控制技术随着互联网的快速发展，数据量的急剧增加和对数据处理效率的需求日益增长，分布式数据库的应用越来越广泛。
在分布式数据库中，多版本并发控制技术是一项十分重要的技术，它能够保证数据的一致性和并发操作的效率。
本文将详细介绍分布式数据库的多版本并发控制技术。
一、多版本并发控制技术的定义和原理多版本并发控制技术是一种在分布式数据库中实现事务并发控制的技术。
它的原理是在数据库中为每个事务的修改操作都创建一个新的版本，并且为每个事务分配一个时间戳。
当一个事务需要读取数据时，系统会根据事务的时间戳来获取相应版本的数据。
这样一来，即使数据正在被其他事务修改，也可以保证每个事务都能读取到一个一致性的数据版本。
二、多版本并发控制技术的实现多版本并发控制技术的实现主要包括以下几个方面：数据版本管理、事务处理和并发控制。
首先，数据库管理系统需要对数据的版本进行管理，包括数据的创建、修改和删除。
其次，对事务的处理需要进行相应的调整，以便能够根据时间戳来读取相应版本的数据。
最后，对并发控制需要进行相应的算法设计，以保证事务的并发执行不会破坏数据的一致性和完整性。
三、多版本并发控制技术的优势多版本并发控制技术相比传统的锁定机制有很多优势。
首先，它可以提高数据库的并发处理能力，不同事务之间可以并发执行，而不会出现死锁的情况。
其次，它可以减少锁定对系统性能的影响，因为每个事务只需要读取数据的版本即可，不需要对数据进行加锁。
最后，它可以提高系统的可用性，即使某个数据正在被修改，也可以保证其他事务能够读取到一个一致性的数据版本。
四、多版本并发控制技术的应用多版本并发控制技术在分布式数据库中得到了广泛的应用。
它可以应用在电子商务、大数据分析、云计算等领域。
在电子商务中，多版本并发控制技术可以保证订单的一致性和正确性；在大数据分析中，它可以提高数据处理的效率和准确度；在云计算中，它可以保证不同用户之间的数据隔离和安全性。
超详细的数据库系统并发控制原理
引言概述：数据库系统并发控制是数据库管理系统中非常重要的一个方面。
在多用户同时访问数据库时，必须确保数据的一致性和完整性。
并发控制原理就是为了解决多用户同时操作数据库可能引发的问题，如数据不一致、丢失更新等。
本文将以超详细的方式，介绍数据库系统并发控制的原理。
正文内容：1.并发控制概述：数据库系统并发控制的基本概念并发控制的重要性及应用场景并发控制的目标和原则2.并发控制方法：2.1.锁机制：锁的基本原理和分类共享锁和排他锁的概念及应用场景锁粒度和死锁问题2.2.时间戳机制：时间戳的概念和应用乐观并发控制和悲观并发控制一致性和隔离级别的问题2.3.多版本并发控制（MVCC）：MVCC的基本原理和实现方式快照隔离和可重复读的概念及应用场景垃圾回收和版本链的管理2.4.串行化并发控制：串行化的基本原理和实现方式严格两阶段锁协议数据库系统的性能问题2.5.其他并发控制方法：乐观并发控制的原理和应用基于时间窗口的并发控制基于冲突检测的并发控制3.并发控制技术的评价：各种并发控制方法的优缺点比较吞吐量、并发性和响应时间的评估并发控制方法选择的准则4.并发控制在分布式系统中的应用：分布式数据库系统中的并发控制问题基于粗粒度锁和细粒度锁的分布式并发控制分布式事务的一致性和隔离性5.并发控制的未来发展：数据库系统的新需求和挑战新兴的并发控制技术和方法对未来数据库系统的建议和展望总结：数据库系统并发控制是确保数据库中数据一致性和完整性的重要机制。
本文就数据库系统并发控制的原理进行了全面详细的介绍。
通过引言概述对并发控制进行了概念上的介绍，然后分为5个大点阐述了并发控制的方法、技术评价、应用于分布式系统以及未来发展。
了解并掌握数据库系统并发控制的原理对于设计和使用数据库系统都具有重要的意义，并能提高系统性能和数据安全性。
数据库事务的分布式实现与并发控制算法在云计算环境中的比较与优化
数据库事务的分布式实现与并发控制算法在云计算环境中的比较与优化在云计算环境中，数据库系统面临着分布式实现和并发控制方面的挑战。
为了提供高可用性和可伸缩性，数据库系统需要实现分布式事务，同时，必须采用适当的并发控制算法来处理大量并发操作。
本文将探讨分布式事务的实现方法和常用的并发控制算法，并对它们在云计算环境中的比较与优化进行分析。
一、分布式事务的实现方法在分布式数据库系统中，为了保持数据的一致性，必须保证分布式事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。
常见的分布式事务实现方法包括两阶段提交（2PC）和多阶段提交（3PC）。
1. 两阶段提交（2PC）2PC是一种最常见的分布式事务实现方法。
它包括一个协调者和多个参与者。
在第一阶段（准备阶段），协调者向所有参与者发送prepare请求，要求参与者准备提交事务。
如果所有参与者都准备提交，协调者就进入第二阶段（提交阶段），向所有参与者发送commit请求；如果任何一个参与者没有准备好，则协调者向所有参与者发送abort请求，事务回滚。
尽管2PC保证了分布式事务的原子性和一致性，但是它存在阻塞问题和单点故障风险。
2. 多阶段提交（3PC）为了解决2PC的问题，多阶段提交（3PC）被提出。
3PC添加了超时机制，增加了一个预提交阶段。
在预提交阶段，协调者向所有参与者发送预提交请求，要求参与者在确认之前保持在准备提交状态。
如果没有超时或者任何一个参与者拒绝，则事务终止。
否则，协调者进入决策阶段，并要求参与者在确认阶段确认提交。
3PC减少了阻塞和单点故障的风险，但是仍然存在数据不一致的可能性。
二、并发控制算法的比较在云计算环境中，数据访问需求非常高，因此需要高效的并发控制算法来处理大量的并发操作。
现代数据库系统使用各种并发控制算法来确保事务的隔离性和一致性。
常见的并发控制算法包括两段锁（2PL）、多版本并发控制（MVCC）和快照隔离（SSI）。
1. 两段锁（2PL）2PL是最常见的并发控制算法之一，它通过加锁来实现事务的隔离性。
数据库系统的并发控制算法与技术研究
数据库系统的并发控制算法与技术研究随着互联网和大数据时代的到来，数据库系统的重要性日益凸显。
在大规模并发访问下，数据库系统面临着数据一致性和性能的两难选择。
并发控制技术成为了解决这一难题的重要手段。
并发控制是指在多用户同时访问数据库的情况下，确保数据操作的正确性和一致性的一系列技术和算法。
在数据库系统中，存在读写、写写、读读三类冲突操作，而并发控制的关键在于如何解决这些冲突。
本文将介绍几种经典的并发控制算法与技术，包括锁机制、多版本并发控制（MVCC）、时间戳序列化（TS）、快照隔离级别（SSI）以及乐观并发控制（OCC）。
首先，锁机制是最常用的并发控制技术之一。
它通过在事务访问数据前获取相应的锁来保证数据的一致性。
对于并发访问同一数据的情况，锁机制通过加锁和解锁来控制事务的并发。
常见的锁包括共享锁和排他锁，共享锁可以兼容其他共享锁，但是不能与排他锁兼容，排他锁则互斥其他锁。
虽然锁机制较为简单易实现，但是存在并发性能问题和死锁的风险。
其次，多版本并发控制（MVCC）是一种无锁的并发控制技术。
在MVCC中，每个事务在读取数据之前，会生成一个该版本的快照，并在事务执行期间维护这个快照。
而在数据更新时，并不直接将原始数据覆盖，而是生成新的版本。
这种方式可以避免锁机制带来的性能问题和死锁风险。
而对于读写冲突，MVCC通过对读写操作的版本进行比较来解决。
在高并发环境下，MVCC能够提供更好的并发性能和数据一致性。
接下来，时间戳序列化（TS）是另一种并发控制技术。
在TS中，每个事务被分配一个唯一的时间戳，事务按照时间戳的顺序进行执行。
在读写冲突时，较早开始执行的事务会等待较晚开始执行的事务完成。
时间戳可以通过物理时钟、逻辑时钟等方式进行生成。
时间戳序列化虽然实现较为复杂，但是可以提供高并发性能和较好的数据一致性，并且避免了死锁的问题。
快照隔离级别（SSI）是一种基于多版本并发控制的隔离级别。
在数据库的隔离级别中，读已提交和串行化隔离级别是最广泛应用的，但是它们在性能和数据一致性之间存在一种权衡，无法兼得。
数据库事务处理中的并发控制算法优化与实现
数据库事务处理中的并发控制算法优化与实现数据库事务处理中的并发控制算法优化与实现是数据库管理系统中极为重要的一项工作。
在多个用户同时对数据库进行操作时，会出现数据的并发访问问题。
如果不进行有效的并发控制，可能会导致数据不一致性、丢失更新、死锁等问题。
本文将讨论数据库事务处理中的并发控制算法的优化与实现。
1. 并发控制算法概述并发控制算法主要包括锁机制、并发控制方法和事务调度算法。
锁机制用于确保事务访问共享资源的隔离性，常见的锁包括共享锁和排他锁。
并发控制方法用于保证多个事务之间的执行顺序，常见的方法包括串行化、时间戳法、可重复读等。
事务调度算法根据并发访问的不同操作类型和相应的冲突关系，决定并发执行这些操作的顺序。
2. 优化算法与实现2.1 锁粒度设置锁粒度指的是锁定共享资源的对象的大小。
设置合适的锁粒度可以减小锁的竞争，提高并发性能。
在事务访问的过程中，可以通过细粒度的锁定机制降低事务之间的冲突，但同时也会增加锁管理的开销。
因此，需要根据具体的应用场景选择适合的锁粒度。
2.2 乐观并发控制乐观并发控制是一种无锁并发控制方法，它假设事务之间的冲突是较少的。
在每个事务执行的过程中，并不对共享资源加锁，而是在提交操作时检测是否发生冲突。
若发生冲突，则需要回滚事务，重新执行。
乐观并发控制可以提高并发性能，但可能会增加回滚的次数，造成额外的开销。
2.3 MVCC（多版本并发控制）MVCC是一种基于时间戳的并发控制方法，它为每个事务分配唯一的时间戳。
该时间戳用于标识事务对数据的读写操作。
通过对数据的多版本保存，MVCC可以提供事务的读一致性和写并发性。
在读操作时，事务只能读取对应时间戳之前的数据，而在写操作时，事务会为新数据生成一个新的版本，并将时间戳更新。
MVCC可以通过并发读取不同版本的数据实现读写并发的效果，从而提高并发性能。
2.4 死锁检测与解决死锁是并发控制中常见的问题，当多个事务之间出现循环依赖时，可能会导致死锁。
探究分布式系统中的并发控制技术
探究分布式系统中的并发控制技术随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、物联网等前沿领域的兴起，要处理的数据量不断增大，单一主机已经无法满足需求，分布式系统（Distributed System）应运而生。
分布式系统通过多个计算机节点的协作工作，实现对巨量数据的快速处理，同时提高了系统的可靠性和可扩展性。
然而，在分布式系统中，由于多个节点之间的协作工作，会出现异步更新的情况，那么如何保持数据的一致性呢？这就需要用到并发控制技术。
分布式系统中的并发控制技术，主要是为了解决多个用户并行访问共享数据可能造成的冲突问题，确保数据的一致性。
下面，我们来深入探究一下分布式系统中的并发控制技术。
一、基本概念1.事务（Transaction）事务是指一个用户请求序列，这些请求操作被视为一个不可再分割的工作单元。
对于一个事务来说，要么全部执行成功，要么全部执行失败。
例如，银行客户向银行账户存款和取款时，这两个操作应该是一个不可再分割的工作单元，如果存款成功但取款失败，系统应该回滚该事务，让存款也失败。
2.锁（Lock）锁是指一种机制，能防止两个用户同时对同一共享资源进行修改造成数据的冲突。
当一个用户需要访问一个共享资源时，它需要先获取锁，执行完操作之后再释放锁。
例如，当两个用户同时对同一张银行卡进行操作时，如果没有锁的机制，可能会造成银行账户余额错误的情况，而加入锁的机制后，会让它们依次操作，保证数据的正确性。
二、并发控制技术1.乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）乐观并发控制的核心思想是，允许多个事务同时更改数据，但在数据提交之前，检查每个事务是否产生了冲突。
如果发现了冲突，系统可以取消其中一个事务，让另一个事务提交。
这种方法是一种不加锁的机制，不会阻止到数据的并发修改。
优点：与悲观并发控制相比，乐观并发控制不会对数据的修改进行锁定，这种方法更适用于对干预小的业务（比如读多写少的场景），由于没有锁的占用，可以提高系统的并发度和吞吐量。
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分布式数据库系统的并发控制算法综述摘要：并发控制是分布式数据库事务管理中非常重要的一部分,其性能的优劣是衡量分布式数据库系统功能强弱和性能好坏的重要标志之一。
并发控制是分布式数据库系统为了适应多用户操作所必须解决的问题。
分布式数据系统是在集中式数据库系统技术的基础上发展起来的，并发控制也是分布式数据库研究的最关键热点问题之一。
关键词：分布式数据库系统并发控制事务算法一．分布式数据库系统的概述分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。
分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。
在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的 DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起[1]。
一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。
它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。
更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。
这就是与集中式数据库的区别。
从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。
就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。
分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。
分布式数据库系统与集中式数据库系统相比具有可扩展性，通过增加适当的数据冗余，提高系统的可靠性。
在集中式数据库中，尽量减少冗余度是系统目标之一．其原因是，冗余数据浪费存储空间，而且容易造成各副本之间的不一致性．而为了保证数据的一致性，系统要付出一定的维护代价．减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。
而在分布式数据库中却希望增加冗余数据，在不同的场地存储同一数据的多个副本,其原因是：①．提高系统的可靠性、可用性当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同副本进行操作，不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。
②．提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作，减少通信代价，改善整个系统的性能。
二．并发控制的概述并发控制是指在多用户的环境先，对数据库进行并发操作进行规范的机制。
并发控制是以事务为单位进行的，其作用主要是协调同一时间访问同一数据库文件的多个事务之间的关系，防止这些事务间发生冲突，产生一个可串行化得调度。
如果不对并发执行的程序进行必要的控制，那么即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，一个数据库系统有无并发控制机制，以及并发控制机制的优劣是衡量一个数据库系统功能强弱和性能好坏的重要标志之一。
[2]DBMS的并发控制是以事务为单位进行的。
数据库在执行事务时，要么执行事务中的全部操作，要么一个操作都不执行。
当有多个事务对数据库进行操作时，如果对数据库进行操作的各个事务按顺序执行，即一个事务执行完全结束后，另一个事务才开始，则称这种执行方式为串行访问(Serial access)。
如果DBMS可以同时接纳多个事务，事务可以在时间上重叠执行，则称这种执行方式为并发访问(Concurrent access)。
在单CPU系统中，同一时间只能有一个事务占用CPU，若各个事务交叉使用CPU，则称这种并发方式为交叉并发。
在多CPU系统中，可以允许多个事务同时占用CPU，这种并发方式称为同时并发。
1. 并发控制的单位――事务事务是数据库的逻辑工作单位，它是用户定义的一组操作序列。
一个事务可以是一组SQL语句、一条SQL语句或整个程序。
事务的开始和结束都可以由用户显示的控制，如果用户没有显式地定义事务，则由数据库系统按缺省规定自动划分事务。
事务应该具有4种属性：原子性、一致性、隔离性和持久性。
（1）原子性事务的原子性保证事务包含的一组更新操作是原子不可分的，也就是说这些操作是一个整体，对数据库而言全做或者全不做，不能部分的完成。
这一性质即使在系统崩溃之后仍能得到保证，在系统崩溃之后将进行数据库恢复，用来恢复和撤销系统崩溃处于活动状态的事务对数据库的影响，从而保证事务的原子性。
系统对磁盘上的任何实际数据的修改之前都会将修改操作信息本身的信息记录到磁盘上。
当发生崩溃时，系统能根据这些操作记录当时该事务处于何种状态，以此确定是撤销该事务所做出的所有修改操作，还是将修改的操作重新执行。
（2）一致性一致性要求事务执行完成后，将数据库从一个一致状态转变到另一个一致状态。
它是一种以一致性规则为基础的逻辑属性，例如在转账的操作中，各账户金额必须平衡，这一条规则对于程序员而言是一个强制的规定，由此可见，一致性与原子性是密切相关的。
事务的一致性属性要求事务在并发执行的情况下事务的一致性仍然满足。
它在逻辑上不是独立的，它由事务的隔离性来表示。
（3）隔离性隔离性意味着一个事务的执行不能被其他事务干扰。
即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
它要求即使有多个事务并发执行，看上去每个成功事务按串行调度执行一样。
这一性质的另一种称法为可串行性，也就是说系统允许的任何交错操作调度等价于一个串行调度。
串行调度的意思是每次调度一个事务，在一个事务的所有操作没有结束之前，另外的事务操作不能开始。
由于性能原因，我们需要进行交错操作的调度，但我们也希望这些交错操作的调度的效果和某一个串行调度是一致的。
DM实现该机制是通过对事务的数据访问对象加适当的锁，从而排斥其他的事务对同一数据库对象的并发操作。
（4）持久性系统提供的持久性保证要求一旦事务提交，那么对数据库所做的修改将是持久的，无论发生何种机器和系统故障都不应该对其有任何影响。
例如，自动柜员机（ ATM）在向客户支付一笔钱时，就不用担心丢失客户的取款记录。
事务的持久性保证事务对数据库的影响是持久的，即使系统崩溃。
正如在讲原子性时所提到的那样，系统通过做记录来提供这一保证。
DM没有提供显式定义事务开始的语句，第一个可执行的SQL语句(除CONNECT 语句外)隐含事务的开始，但事务的结束可以由用户显式的控制。
在DM中以下几种情况都结束 (正常，非正常)某一事务：（1）当某一连接的属性设置为自动提交，每执行一条语句都会提交；（2）遇到COMMIT/ROLLBACK语句，便提交/回滚一事务；（3）当系统的DDL自动提交开关打开时（缺省为打开），遇到DDL语句则自动提交该DDL语句和以前的DML和DDL操作；（4）事务所在的程序正常结束和用户退出；（5）系统非正常终止时；三.并发的目的并发控制是分布式数据库系统中分布式事务管理的基本任务之一，在数据库管理系统中对事务采用并发机制的主要目的有两个：1、改善系统的资源利用率对于一个事务来讲，在不同的执行阶段需要的资源不同，有时需要CPU，有时需要访问磁盘，有时需要I/O、有时需要通信如果事务串行执行，有些资源可能会空闲；如果事务并发执行，则可以交叉利用这些资源，有利于提高系统资源的利用率2、改善短事务的响应时间设有两个事务T1 和T2，其中T1是长事务，交付系统在先；T2是短事务，交付系统比T1稍后。
如果串行执行，则须等T1执行完毕后才能执行T2。
而T2的响应时间会很长。
一个长事务的响应时间长一些还可以得到用户的理解，而一个短事务的响应时间过长，用户一般难以接受。
如果T1 和T2并发执行，则T2可以和T1重叠执行，可以较快地结束，明显地改善其响应时间。
[3]二 .现行的并发控制算法目前在分布式数据库系统应用中传统的并发控制算法有两阶段封锁法、多粒度封锁法、时标排序法、多版本并发控制和乐观的并发控制 [4]。
2.1两阶段封锁法“两段”锁的含义事务分为两个阶段，第一阶段是获得封锁，也称为扩展阶段；第二阶段是释放封锁，也称为收缩阶段。
封锁是事项并发控制的一个非常重要的技术。
所谓封锁就是事务T在对某个数据对象，例如，在标、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就对数据库对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他事务不能更新此数据对象。
2.2封锁类型DBMS通常提供了多种数据类型的封锁。
一个事务对某个数据对象加锁后究竟拥有什么样的控制是由封锁类型决定的。
基本的封锁类型有两种：排他锁（exclusive lock，简记为X锁）和共享锁（share lock简记为S锁）排他锁又称为写锁。
若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。
这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。
共享锁又称为读锁。
若事务T对数据对象A加上S锁，则其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的锁。
这就保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
排他锁与共享锁的控制方式可以用下图的相容矩阵来表示。
在下图的封锁类型相容矩阵中，最左边一列表示事务T1已经获得的数据对象上的锁的类型，其中横线表示没有加锁。
最上面一行表示另一事务T2对同一数据对象发出的封锁请求。
T2的封锁请求能否被满足用Y和N表示，其中Y表示事务T2的封锁要求与T1已持有的锁相容，封锁请求可以满足。
N表示T2的封锁请求与T1已持有的锁冲突，T2请求被拒绝。
基于封锁的并发控制算法 ,是一种最常见的并发控制算法 ,其基本思想是事务访问数据项前要对该数据项封锁 ,如果已被其他事务锁定 ,就要等待 ,直到那个事务释放该锁为止。
两阶段封锁算法的基本思想是一个事务可以被分成两个阶段 :①成长阶段。
事务只能获得新的数据项锁 ,而不能释放任何已持有的锁。
②衰退阶段。
事务只能释放已经持有的锁 ,而不能获得任何的新锁。
两阶段封锁法保证了事务调度的可串行化 ,且限制了一个调度中可以发生的并发事务的数量。
它的优点是实用 ,且可以避免由于并发冲突操作引起的数据错误 ;缺点是可能产生饥饿和死锁。
传统的两阶段封锁方法有 :集中式两阶段封锁法、主副本两阶段封锁法和分布式两阶段封锁法。
2.2多粒度封锁法多粒度封锁法就是封锁的粒度不是单一的一种粒度 ,而是有多种粒度 ;允许多粒度树中的每个节点被独地封锁。
在一个系统中同时支持多种封锁粒度供不同的事务选择封锁对象可以很大也可以很小，例如可以对整个数据库加锁，也可以对某个属性值加锁。
封锁对象的大小成为封锁的粒度。
粒度会影响并发控制和恢复的性能。
多粒度树是以树形结构来便是多级封锁粒度，其根结点是整个数据库，表示最大的数据粒度，叶结点表示最小的数据粒度。
选择封锁粒度的原则：2.3时标排序法基于时标排序的并发控制算法的基本思想是选择一个事先的串行次序依次执行事务 ;为建立这个次序,在每个事务初始化时 ,事务管理器给每个事务 Ti分配一个在整个系统中唯一的时标 TS(Ti),时标具有唯一性和单调性 ,即同一事务管理程序所产生的两个时标将是单调递增的 ;事务的执行等效于按时标次序串行执行 ;如果发生冲突 ,是通过撤消并重新启动一个事务来解决的 ;事务重新启动时 ,则赋予新的时标。