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数据库复习8——并发,数据库复习8

数据库复习8——并发,数据库复习8


数据库复习


CH15 并发

15.1 并发的问题

由事务ACID性质的I(Isolation,独立性),并发的事务间是透明的,穿插执行的事务会产生多种数据不一致问题(区别于数据库不一致状态):

  • Lost Update problem:事务TA更新一个数据X后,事务TB又更新数据X,导致TA对X的更新被冲掉,即TA中“看见”的X和数据库中的X不一致
  • Uncommitted Dependency problem:TB更新了数据X后TA读取X/更新X,但TB由于某种失败rollback,导致TA中“看见”的X和数据库中的X不一致
  • Inconsistent Analysis problem:TA是一个先于TB开始的事务(业务逻辑上的先于),但由于并发,先执行的TA中读取了X后,后执行的TB修改X或修改了TA开始执行时刻对于TA本来一致的但TA还未读取并即将读取的数据Y,导致TA“看见”的数据X、Y和其执行时的X、Y不一致

注:事务并发带来的问题还有很多,上面只是原书作者的一种归类方法

15.2 并发调度和串行化

(1)定义

并发调度就是安排并发的事务的所有指令执行先后顺序,并保持事务内部指令顺序的操作;最常见的调度是串行调度,即多个事务仍然按照串行的顺序一个接一个的执行全部指令,但显然串行调度并发度极差

不是所有调度都能保证数据库的一致性,但是我们总期待找到一个等价于串行调度的并行调度方案(即不破坏数据库一致性的并行调度);一般称这样的调度是可串行化(Serializable)的

在考虑事务的串行化时作以下几点假设:

  • 每个事务是保持数据库一致性的,即没有逻辑错误
  • 串行地执行一系列事务也是保持数据库一致性的
  • 为了简化,只考虑读写操作,读写之间可能会包含各种各样的计算

定义事务间的两条指令oi、oj存在冲突(Conflict)当且仅当oi、oj访问同一数据项X并至少有一条指令试图write(X);定义两调度S1、S2是冲突等价的,当且仅当S1可以通过交换一系列非冲突指令得到S2;显然一个可串行化冲突等价于串行调度

(2)可串行性检测

一般通过构造事务先序图(事务间的有向图)来检测调度的可串行性;考虑并发事务集合T1,…,Tn,若Ti到Tj有弧,则Ti和Tj之间存在冲突指令Oi和Oj,并且在调度方案中Ti的冲突指令Oi靠前

构造好先序图后根据如下定理判断调度的可串行性:

一个调度是可串行的当且仅当它构造的先序图无环,若先序图无环可以通过拓扑排序构造无冲突的调度

(3)评价

可串行性检测是事后发生的,并不适用于实时的并发控制!学习可串行性是为了更好地理解下面的并发协议

15.3 基于锁的并发协议

锁机制我们并不陌生,操作系统中处理进程、线程同步时很详细地讨论过
Lock(X)

并发中最简单的锁是二值锁(也叫互斥锁),一个事务Lock(X)只有等其Unlock(X)其他事务才能访问;由于互斥锁中只允许一个事务对同一数据访问,因此不允许并发的读操作,较为低效

更常用的高效的锁是共享/排他锁(Shared/Exclusive Lock、S-X Lock)

(1)共享/排他锁

S-X锁有共享和排他两种状态:

  • 通过Lock-S指令获取共享锁,只能对获取了共享锁的数据读取操作
  • 通过Lock-X指令获取排他锁,可以对获取了排他锁的数据读写操作

对S-X锁的申请由并发控制管理器管理,一个事务必须获取了某种锁才能继续对某数据操作

S-X锁协议如下:

  • 事务在retrieve元组t之前必须获得t上的S锁
  • 事务在upate元组t之前必须获得t上的X锁,若已有S锁则需升级到X锁
  • 如果事务A在元组t上有X锁,则某其他事务B对t的任何一种锁的申请都将被拒绝
  • 如果事务A在元组t上有S锁,则某其他事务B对t的X锁的申请将被拒绝,而对t的S锁的申请将被允许
  • 如果对某个锁的申请一直没有被允许,事务将一直等待,直到其他事务释放它申请的锁
  • 通常commit和rollback时默认为释放该事务申请的所有锁

仔细思考上述对S-X锁的描述,很容易发现会出现饥饿甚至是死锁(死锁的事务将强行释放掉它们拥有的锁并回滚)

(2)两阶段锁协议

两阶段锁(Two Phase Lock)协议是一个能够保证冲突可串行化调度方案的协议,两阶段锁协议中事务划分成两个阶段(两阶段之间的时间点称作Lock Point):

两阶段锁不能避免死锁,除非加上限制条件[事务获取的所有X锁必须在事务结束时才被释放],此时称为严格的两阶段锁协议

(3)自动获取锁

一般的数据库语言中并不直接提供显式锁语句,而是将锁协议嵌入到**原子的**read和write中,如下是一种实现方式:

READ(Ti, D) {
    if Ti has no lock on D {
        wait until no other T has a X-lock on D;
        grant Ti a S-lock on D;
    }
    read(D);
}

WRITE(Ti, D) {
    if Ti has no X-lock on D {
        wait until no other T has any lock on D;
        if Ti has a S-lock on D {
            upgrade S-lock to X-lock;
        } else {
            grant Ti a X-lock on D;
        }
    }
    write(D);
}

(4)锁机制的实现

一般锁的实现由DBMS的lock manager完成,事务向lock manager发送上锁和释放锁的请求,lock manager向事务发送批准(grant)申请、拒绝申请以及强制会滚的消息(防止死锁)

lock manager在名为lock table的哈希表记录锁管理相关的信息,以元组做索引,其中记录批准锁的事务列表(包括批准了什么类型锁)以及等待

15.5 锁粒度

(1)锁的粒度

数据库中数据的粒度从高层到底层分别是:数据库、区域(不知道这是什么)、文件以及元组纪录,可以针对不同粒度的数据上锁

粒度较细是指对粒度层级较低的数据上锁,这样可以获取更高并发度,但锁管理开销负载较大;粒度较粗是指对粒度层级较高的数据上锁,这样可以获取低开销的锁管理,但并发度较低

(2)S-X锁的粒度扩展——意向锁

意向锁(Intention Lock)的提出是基于一个运用粒度适中的锁机制的数据库系统,假设事务T申请某个关系变量R(即某表)上的X锁,若全局扫描R中所有元组是否被其他事务锁住,这样开销很大

因此为了检测这样粒度划分后的锁的冲突,必须完善X-S锁协议,下列意向锁协议应运而生:

  • IS意向共享锁:T对某个粒度的数据对象加IS锁,表明T意欲对该对象的后继节点(粒度层级更低的数据对象)设置S锁,如T想要对R的元组t设置S锁,则先要对关系变量R加IS锁(或对R所在的数据库加IS锁)
  • IX意向排他锁:T对某个粒度的数据对象加IX锁,表明T意欲对该对象的后继节点(粒度层级更低的数据对象)设置X锁
  • SIX共享意向排他锁:T对某个粒度的数据对象加SIX锁,相当于先加S锁再加IX锁,例如需要读关系变量R的所有元组并修改某些元组,则申请SIX锁

基于意向锁的多粒度扩展协议的基本原则就是:T要对某个数据对象上锁,则需要对它上层节点上锁,并且申请锁时自上而下、释放锁时自下而上

15.5 死锁处理

DBMS的事务并发管理器处理死锁有两种机制:死锁预防死锁检测

(1)死锁预防

死锁预防顾名思义就是保证数据库绝对不会进入死锁状态,一些策略如下:

  • 要求所有事务在开始执行操作前获取所有需要的锁,叫做预先申请
  • 事务对数据的上锁顺序取决于[偏序],类似于死锁检测中的等待图
  • 设置事务等待锁的时间上限,超时则会滚事务,称之为超时策略

(2)死锁检测

死锁检测是去检测等待图(Wait-For Graph,一种描述事务锁依赖的有向图)是否成环的机制,当检测到死锁时选取部分锁会滚或者直接所有事务会滚

等待图中有:

  • 顶点V代表所有活跃的事务
  • 有向边E=Ti->Tj表示Ti正在等待Tj释放某个元组t上的锁,并有Tj释放锁后Ti申请到时,删除边E

可以用有向图成环检测的算法来检测是否存在死锁

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