数据库系统 第53节 数据库并发控制

数据库并发控制是确保在多个用户或进程同时访问数据库时，数据的完整性和一致性得到维护的一种机制。并发控制技术主要分为两大类：乐观并发控制和悲观并发控制。下面将详细叙述这两种技术，以及多版本并发控制（MVCC），这是一种在数据库系统中广泛使用的并发控制方法。

乐观并发控制 (Optimistic Concurrency Control, OCC)

乐观并发控制的核心思想是假设事务之间的冲突发生的概率较低，因此它允许事务在提交前并行执行，而在提交时才检查是否发生了冲突。

1. 版本号机制:

   • 每个数据项都有一个版本号，当事务开始时，它会读取数据项的当前版本号。
   • 当事务尝试提交更改时，系统会检查数据项的版本号是否与事务开始时的版本号相同。如果相同，说明没有其他事务修改过这个数据项，事务可以提交；如果不同，说明有冲突，事务需要回滚并重新尝试。

   // 伪代码示例
   void optimistic_transaction(DataItem item) {
       int start_version = item.version;
       // ... 执行事务操作 ...
       if (item.version == start_version) {
           item.version++;
           submit_transaction();
       } else {
           rollback_transaction();
       }
   }
   

2. 时间戳机制:

   • 类似于版本号机制，但使用时间戳来标识事务的开始时间。
   • 当事务尝试提交时，系统会检查是否有其他事务的时间戳晚于当前事务的时间戳且已提交。如果有，说明发生了冲突，当前事务需要回滚。

   // 伪代码示例
   void timestamped_transaction(DataItem item, Timestamp start_time) {
       // ... 执行事务操作 ...
       if (no_other_transactions_conflict(start_time)) {
           submit_transaction();
       } else {
           rollback_transaction();
       }
   }
   

多版本并发控制 (Multiversion Concurrency Control, MVCC)

MVCC 是一种用于数据库系统中的并发控制机制，它通过在数据项上维护多个版本来允许并发事务读取和写入数据，而不需要使用锁。

1. 版本生成:

   • 当数据项被修改时，不是直接覆盖原有数据，而是创建一个新的版本，并将其链接到旧版本。
   • 每个事务都会看到数据的一个一致的快照，这个快照是在事务开始时创建的。

   // 伪代码示例
   void update_data_item(DataItem item, DataValue new_value) {
       DataItem new_version = create_new_version(item, new_value);
       // 链接新版本到旧版本
       item.link_to_new_version(new_version);
   }
   

2. 快照读取:

   • 事务在开始时会获取一个一致性视图（Consistent View），这个视图包含了事务开始时所有数据项的版本。
   • 事务在整个执行过程中都使用这个一致性视图来读取数据，即使其他事务在这期间修改了数据。

   // 伪代码示例
   void start_transaction() {
       consistent_view = create_consistent_view();
       // ... 执行事务操作 ...
   }
   
   DataValue read_data_item(DataItem item) {
       return consistent_view.get_version(item);
   }
   

并发控制的重要性

并发控制技术对于数据库系统至关重要，因为它们确保了在高并发环境下数据的一致性和完整性。乐观并发控制适用于冲突较少的环境，而MVCC则适用于读操作远多于写操作的场景，如许多在线事务处理（OLTP）系统。通过这些技术，数据库系统能够在保证性能的同时，维护数据的准确性和可靠性。

让我们通过一个具体的案例和相应的伪代码来说明乐观并发控制（OCC）和多版本并发控制（MVCC）的实现。

乐观并发控制 (OCC) 案例

假设我们有一个在线购物平台的数据库，用户可以查看商品信息并进行购买。我们使用乐观并发控制来处理用户对商品数量的更新操作。

场景: 用户A和用户B同时查看了同一商品，该商品的库存数量为10。

1. 事务开始: 用户A和用户B分别开始一个事务来购买该商品。

2. 读取数据: 两个事务都读取到商品的当前库存数量（版本号）。

3. 执行操作: 用户A尝试购买5个，用户B尝试购买6个。

4. 提交检查: 在提交时，数据库检查是否有其他事务已经修改了商品的库存数量。如果库存数量的版本号与事务开始时相同，则允许提交；否则，事务回滚。

伪代码:

class Product {
    int stock; // 商品库存
    int version; // 版本号
}

void optimistic_purchase(Product product, int quantity) {
    int start_version = product.version;
    // 用户尝试购买商品
    if (product.stock >= quantity) {
        product.stock -= quantity;
        if (product.version == start_version) {
            // 提交事务
            product.version++;
            commit_transaction();
        } else {
            // 回滚事务
            rollback_transaction();
            throw new ConcurrencyException("Transaction conflict detected.");
        }
    } else {
        throw new InsufficientStockException("Not enough stock.");
    }
}

多版本并发控制 (MVCC) 案例

考虑一个数据库系统，它需要处理大量的读取操作，同时尽量减少写操作对读取操作的影响。

场景: 多个用户同时查询和更新一个账户的余额。

1. 读取操作: 用户查询账户余额时，看到的是该账户的当前快照。

2. 写入操作: 当用户进行转账操作时，数据库会创建一个新的版本，而不是直接修改当前版本。

3. 版本链: 每个账户都有一个版本链，记录了所有历史版本。

伪代码:

class Account {
    int balance;
    List<Version> versions; // 版本链
}

class Version {
    int balance;
    long timestamp; // 版本创建的时间戳
}

void read_balance(Account account) {
    Version current_version = get_current_version(account);
    return current_version.balance;
}

void update_balance(Account account, int amount) {
    Version new_version = new Version();
    new_version.balance = account.versions.last().balance + amount;
    new_version.timestamp = current_timestamp();
    account.versions.add(new_version);
    // 这里不直接修改当前版本，而是添加新版本
}

在MVCC中，get_current_version 函数会根据事务的开始时间来决定哪个版本是“当前”版本，这样即使有其他事务在并发地修改数据，当前事务也能看到一个一致的数据视图。

这些伪代码示例展示了如何在数据库系统中实现并发控制。在实际的数据库系统中，如PostgreSQL或MySQL的InnoDB存储引擎，这些机制会更加复杂，并且会涉及到更多的细节，如锁管理、死锁检测、垃圾收集等。

好的，让我们继续深入探讨并发控制的实现，并结合更多的源代码示例来说明。

乐观并发控制 (OCC) 的高级实现

在实际的数据库系统中，乐观并发控制通常会涉及到更复杂的机制，如冲突检测和处理策略。

冲突检测:

• 数据库系统会在事务提交时检测冲突。
• 如果检测到冲突，系统会根据策略进行处理，如回滚事务、重试或抛出异常。

伪代码:

class Transaction {
    int start_version;
    List<Operation> operations;
}

class Operation {
    DataItem item;
    int old_version;
    DataValue new_value;
}

void start_transaction(Transaction transaction, DataItem item) {
    transaction.start_version = item.version;
    transaction.operations.add(new Operation(item, item.version, null));
}

void commit_transaction(Transaction transaction) {
    bool conflict = false;
    for (Operation op : transaction.operations) {
        if (op.item.version != op.old_version) {
            conflict = true;
            break;
        }
    }
    if (conflict) {
        rollback_transaction(transaction);
        throw new ConcurrencyException("Transaction conflict detected.");
    } else {
        for (Operation op : transaction.operations) {
            op.item.version++;
            op.item.value = op.new_value;
        }
    }
}

void rollback_transaction(Transaction transaction) {
    for (Operation op : transaction.operations) {
        op.item.value = op.old_value;
    }
}

多版本并发控制 (MVCC) 的高级实现

在实际的数据库系统中，MVCC会涉及到更复杂的版本链管理和快照读取机制。

版本链管理:

• 数据库系统会为每个数据项维护一个版本链，记录所有历史版本。
• 新的写操作会创建新的版本，而不是直接修改当前版本。

快照读取:

• 事务在开始时会获取一个一致性视图，这个视图包含了事务开始时所有数据项的版本。
• 事务在整个执行过程中都使用这个一致性视图来读取数据。

伪代码:

class DataItem {
    DataValue value;
    List<Version> versions;
}

class Version {
    DataValue value;
    long timestamp;
}

void start_transaction() {
    consistent_view = new ConsistentView();
}

DataValue read_data_item(DataItem item) {
    Version version = consistent_view.get_version(item);
    return version.value;
}

void update_data_item(DataItem item, DataValue new_value) {
    Version new_version = new Version(new_value, current_timestamp());
    item.versions.add(new_version);
}

class ConsistentView {
    Map<DataItem, Version> snapshots;

    Version get_version(DataItem item) {
        return snapshots.get(item);
    }

    void create_snapshot() {
        for (DataItem item : all_items) {
            snapshots.put(item, item.versions.last());
        }
    }
}

并发控制的策略和优化

在实际应用中，数据库系统可能会采用多种策略和优化来提高并发控制的性能和可靠性。

1. 锁粒度:

   • 数据库系统可以选择不同的锁粒度，如行锁、表锁或页锁，以减少锁争用和提高并发性能。

2. 锁模式:

   • 除了共享锁和排他锁，数据库系统还可以实现意向锁、间隙锁等更复杂的锁模式，以处理复杂的并发场景。

3. 死锁检测:

   • 数据库系统需要实现死锁检测机制，以避免事务因为互相等待而永远阻塞。

4. 事务隔离级别:

   • 数据库系统支持不同的事务隔离级别，如读未提交、读已提交、可重复读和串行化，以满足不同的一致性需求。

伪代码:

enum LockMode {
    SHARED,
    EXCLUSIVE
}

void lock_data_item(DataItem item, LockMode mode) {
    if (mode == LockMode.EXCLUSIVE) {
        item.lock.acquireExclusive();
    } else {
        item.lock.acquireShared();
    }
}

void unlock_data_item(DataItem item, LockMode mode) {
    if (mode == LockMode.EXCLUSIVE) {
        item.lock.releaseExclusive();
    } else {
        item.lock.releaseShared();
    }
}

void detect_deadlocks() {
    List<Transaction> transactions = get_all_transactions();
    for (Transaction t1 : transactions) {
        for (Transaction t2 : transactions) {
            if (t1.waiting_for(t2) && t2.waiting_for(t1)) {
                throw new DeadlockException("Deadlock detected between transactions.");
            }
        }
    }
}

通过这些高级实现和优化策略，数据库系统能够在保证数据一致性的同时，提供高效的并发访问能力。不同的数据库系统可能会根据其特定的需求和场景，实现不同的并发控制机制。