网站建设的一般过程包括哪些方面,anaconda可以做网站吗,直播平台怎么搭建,北京诚通新新建设有限公司网站前言 数据库技术是计算机科学技术中发展最快#xff0c;应用最广的技术之一#xff0c;它是专门研究如何科学的组织和存储数据#xff0c;如何高效地获取和处理数据的技术。它已成为各行各业存储数据、管理信息、共享资源和决策支持的最先进#xff0c;最常用的技术。 当前…前言 数据库技术是计算机科学技术中发展最快应用最广的技术之一它是专门研究如何科学的组织和存储数据如何高效地获取和处理数据的技术。它已成为各行各业存储数据、管理信息、共享资源和决策支持的最先进最常用的技术。 当前互联网与大数据一切都建立在数据库之上以数据说话首先需要聚集数据、分析数据和管理数据数据库技术已成为各种计算机系统的核心技术。数据库相关知识也已成为每个人必须掌握的知识。 数据库并发控制一、并发控制概述二、数据库的不一致问题2.1 丢失更新问题2.2 不可重复读问题2.3 读“脏”数据问题三、封锁3.1 排他锁3.2 共享锁四、封锁协议4.1 一级封锁协议4.2 二级封锁协议4.3 三级封锁协议五、活锁和死锁5.1 活锁5.2 死锁5.3 死锁的检测和预防六、并发调度的可串行性七、两段锁协议八、锁的粒度8.1 数据库级锁8.2 表级锁8.3 页级锁8.4行级锁8.5 属性或字段级锁九、并发控制的时间戳方法9.1 粒度时间戳9.2 时间戳排序9.3 解决时间戳中的冲突9.4 时间戳的缺点一、并发控制概述
允许多个用户同时使用的数据库系统称为多用户数据库系统。例如飞机订票数据库系统、银行数据库系统等都是多用户数据库系统。在这样的系统中在同一时刻并发运行的事务数可达数百个。
事务可以一个一个地串行执行即每个时刻只有一个事务运行其他事务必须等到这个事务结束以后方能运行。事务在执行过程中需要不同的资源有时需要CPU有时需要存取数据库有时需要I/O有时需要通信。如果事务串行执行则许多系统资源将处于空闲状态。因此为了充分利用系统资源发挥数据库共享资源的特点应该允许多个事务并行地执行
如下设T1T2T3是如下三个事务其中R为数据库中某个数据项设R的初值为0。
T1R R5 T2R R*3 T3R 2
若允许三个事务并行执行我们可以列出所有可能的正确结果。
1T1-T2-T3 R2 2T1-T3-T2 R6 3T2-T1-T3 R2 4T2-T3-T1 R7 5T3-T1-T2 R21 6T3-T2-T1 R11
二、数据库的不一致问题
事务并发执行带来的问题会产生多个事务同时存取同一数据的情况可能会存取和存储不正确的数据破坏事务一致性和数据库的一致性
举个例子说明并发操作带来的数据不一致问题
在飞机订票系统中的一个活动序列 1甲售票点(T1)读出某航班的机票余额A设A100 2乙售票点(T2)读出同一航班的机票余额A也为100 3甲售票点卖出十张机票修改余额A←A-10所以A为90把A写回数据库 4乙售票点也卖出十张机票修改余额A←A-10所以A为90把A写回数据库。
结果卖出二十张机票数据库中机票余额只减少10。造成这种情况的原因是第4步中乙事务修改A并写回后覆盖了甲事务的修改。
我们把这种情况称为数据这种情况称为数据库的不一致性是由并发操作引起的。在并发操作情况下对甲、乙两个事务的操作序列的调度是随机的。若按上面的调度序列执行甲事务的修改就被丢失。
当并发事物以不受控制的方式进行执行时可能会出现一些问题。并发操作带来的数据不一致性包括三类丢失更新问题Lost Update不可重复读问题Non-repeatable Read和读“脏”数据问题Dirty Read。
2.1 丢失更新问题
当两个事物访问相同的数据库项时就会出现丢失更新的问题使得某些数据库项的值会不正确。换句话说如果事务T1和事务T2都是先读一条记录然后进行修改那么第一个更新的影响将被第二个更新所覆盖。上面的飞机订票的例子就属此类
事务T1事务T21读A1002A1003AA-10,写回A904AA-10,写回A90
从这个表中可以观察到当第二个事务T2开始读取A的值时第一个事务T1还没有提交。因此事务T2仍然是在A100这个值上进行操作得到结果A90。同时事务T1将A90这个值写回到磁盘存储中这样它就立即被事务T2重写了。因此在整个过程中丢失了卖出10张票
2.2 不可重复读问题
当某个事务在一些数据集上计算一些汇总集合函数而其他的事务正在修改这些数据时就会出现不可重复读或者更新不一致的检索问题。这个问题是事务可能在一些数据被更改之前读取而另一些数据是在被更改之后读取因此产生了不一致的结果。在不可重复读中事务T1读取一个记录然后在事务T2更改这个记录时进行一些其他的处理。现在如果事物T1重新读取这个记录则新的值将和之前的值不一致。
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。
2事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后事务T2删除了其中部分记录当T1再次按相同条件读取数据时发现某些记录消失了。
3事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后事务T2插入了一些记录当T1再次按相同条件读取数据时发现多了一些记录。
后两种不可重复读有时也称为幻影现象Phantom Row
事务T1事务T21读A100B200求和AB3002读B200BB*2B4003读A100B400求和AB500(验算结果不对)
2.3 读“脏”数据问题
当一个事务修改数据却由于某些原因使得事务失败了而被修改的数据库项在被修改回原来的原始值之前又被其他的事务访问了这是就会出现读“脏”数据的问题。
也就是说事务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T2读到的数据就为“脏”数据即不正确的数据。
事务T1事务T21读A100AA*2A2002读A2003ROLLBACKA恢复为100
三、封锁
封锁是并发控制中的加锁方法是实现并发控制的一个非常重要的技术。
锁是与数据项有关的一个变量它描述了数据项的状态这个状态反映了在数据项上可进行的操作。它防止第二个事务在第一个事务完成它全部活动之前对数据库记录进行访问。
打个比方事务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务T释放它的锁之前其他的事务不能更新此数据对象。
通常在数据库中每个数据项都有一个锁。锁作为同步化并发事务对数据库访问的一种手段而被广泛使用。因此封锁模式用于允许并发执行兼容的操作。换句话说可交换的活动是兼容的。封锁是并发控制最常使用的形式而且它也是大多数应用程序所选择的方法。
基本的封锁类型有两种: 排他锁(Exclusive Locks简称X锁也称写锁) 和共享锁(Share Locks简称S锁也称读锁)。
3.1 排他锁
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。
3.2 共享锁
共享锁又称为读锁。若事务T对数据对象A加上S锁则事务T可以读A但不能修改A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S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。
T1\T2XS无锁XNNYSNYY无锁YYY
如表所示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。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矩阵中的Y和N表示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的请求被拒绝。
四、封锁协议
在运用X锁和S锁这两种基本锁对数据对象加锁时还需要约定一些规则例如何时申请X锁或S锁、持锁时间、何时释放等。这些规则被称为封锁协议Locking Protocol。对封锁方式规定不同的规则就形成了各种不同的封锁协议。下面介绍三级封锁协议。
4.1 一级封锁协议
一级封锁协议是事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁直到事务结束才释放。事务结束包括正常结束COMMIT和非正常结束ROLLBACK。
一级封锁协议可防止丢失修改并保证事务T是可恢复的在一级封锁协议中如果仅仅是读数据不对其进行修改是不需要加锁的所以它不能保证可重复读和不读“脏”数据。
4.2 二级封锁协议
二级封锁协议是在一级封锁协议基础上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁读完后即可释放S锁。
二级封锁协议除防止了丢失修改还可进一步防止读“脏”数据。在二级封锁协议中由于读完数据后即可释放S锁所以它不能保证可重复读。
4.3 三级封锁协议
三级封锁协议是在一级封锁协议基础上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁直到事务结束才释放。
三级封锁协议除防止了丢失修改和读“脏”数据外还进一步防止了不可重复读。
上述三级协议的主要区别在于什么操作需要申请封锁以及何时释放锁(即持锁时间)。 五、活锁和死锁
和操作系统一样封锁的方法可能引起活锁和死锁。死锁(DeadLock)和活锁(LiveLock)是并发应用程序经常发生的问题也是多线程编程中的重要概念。以下是对死锁和活锁的形象描述。
现有一条路两个人宽从两个相对的方向迎面走来两个人A和B。
死锁的情况 A和B两个人都不愿意给对方让路所以A和B都在等对方先让路导致谁也过不去。
活锁的情况A和B两个人都主动给别人让路。A往左移同时B往右移A往右移同时B往左移。 A和B在移动的时候同时挡住对方导致谁也过不去。
5.1 活锁
如果事务T1封锁了数据R事务T2又请求封锁R于是T2等待。T3也请求封锁R当T1释放了R上的封锁之后系统首先批准了T3的请求T2仍然等待。然后T4又请求封锁R当T3释放了R上的封锁之后系统又批准了T4的请求……T2有可能永远等待这就是活锁LiveLock的情形。
T1T2T3T4Lock R…………Lock R………等待Lock R……等待等待Lock RUnlock等待Lock R等待…等待…等待…等待Unlock等待…等待…Lock R…等待……
避免活锁的简单方法是采用先来先服务的策略。当多个事务请求封锁同一数据对象时封锁子系统按请求封锁的先后次序对事务排队数据对象上的锁一旦释放就批准申请队列中第一个事务获得锁。
5.2 死锁
死锁DeadLock是集合中的两个或多个事务同时等待集合中的其他事务释放锁的情况。所有的事务都不能继续执行了因为集合中的每个事务都在一个等待队列中等待集合中的一个其他事物释放数据项上的锁。
T1T2Lock R1……Lock R2……Lock R2…等待…等待Lock R1等待……………
如果事务T1封锁了数据R1T2封锁了数据R2然后T1又请求封锁R2因T2已封锁了R2于是T1等待T2释放R2上的锁。接着T2又申请封锁R1因T1已封锁了R1T2也只能等待T1释放R1上的锁。这样就出现了T1在等待T2而T2又在等待T1的局面T1和T2两个事务永远不能结束形成死锁。死锁也成为循环等待情形这里两个事物互相等待直接或间接资源。因此在死锁中两个事物互相排斥访问下一个所需的记录来完成它们的事务也称为死亡拥抱Deadly Embrace。
5.3 死锁的检测和预防
死锁检测是由DBMS实现的一个定期检测以确定是否由于某些原因使得事务的等待时间超过了预定限制的情况。死锁出现的频率主要与查询负荷以及数据库的物理组织有关。为了计算死锁的发生频率Gray在1981年提出了每秒产生的死锁是多个程序的个数的平方和事务大小的四次方的论断。检测和预防死锁的基本模式有如下三种
1从不允许死锁发生死锁预防 2当某事物被阻塞时检测死锁死锁检测 3定期地检查死锁死锁避免
六、并发调度的可串行性
多个事务的并发执行是正确的当且仅当其结果与按某一次序串行地执行它们时的结果相同我们称这种调度策略为可串行化Serializable的调度。
可串行性Serializability 是并发事务正确性的准则。按这个准则规定一个给定的并发调度当且仅当它是可串行化的才认为是正确调度。
现在有两个事务A和B的初始值均为2
事务T1读BAB1写回A 事务T2读ABA1写回B
分别按照T1至T2和T2至T1给出这两个事务不同的调度策略
串行调度A
T1T2Slock BYR(B)2Unlock BXlock AAY13W(A)Unlock ASlock AXR(A)3Unlock AXlock BBX14W(B)Unlock B
串行调度B
T1T2Slock AXR(A)2Unlock AXlock BBX13W(B)Unlock BSlock BYR(B)3Unlock BXlock AAY14W(A)Unlock A
不可串行化的调度C
T1T2Slock BYR(B)2Slock AXR(A)2Unlock BUnlock AXlock AAY13W(A)Xlock BBX13W(B)Unlock AUnlock B
可串行化的调度D
T1T2Slock BYR(B)2Unlock BXlock ASlock AAY13等待W(A)等待Unlock A等待XR(A)3Unlock AXlock BBX14W(B)Unlock B
为了保证并发操作的正确性DBMS的并发控制机制必须提供一定的手段来保证调度是可串行化的。
从理论上讲在某一事务执行时禁止其他事务执行的调度策略一定是可串行化的调度这也是最简单的调度策略。但这种方法实际上是不可取的因为它使得用户不能充分共享数据库资源。目前DBMS普遍采用封锁方法实现并发操作调度的可串行性从而保证调度的正确性。
两段锁Two-Phase Locking简称2PL协议就是保证并发调度可串行性的封锁协议。除此之外还有其他一些方法如时间方法、乐观方法等来保证调度的正确性。
七、两段锁协议
两段锁协议(Two-Phase Locking简称2PL) 是控制并发处理的一个方法或一个协议。在两段锁中所有的封锁操作都在第一个解锁操作之前。因此如果事务中的所有加锁操作比如read_lock、write_lock都在第一个解锁操作之前则称此事务是遵循两段锁协议的。
所谓两段锁协议是指所有事务必须分两个阶段对数据项加锁和解锁。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在释放一个封锁之后事务不再申请和获得任何其他封锁。
事务分为两个阶段第一阶段是获得封锁也称为增长阶段在这个阶段事务获得所有需要的锁而不释放任何数据上的锁。一旦获得了所有的锁事务就处在它的锁定点。第二阶段是释放封锁也称为收缩阶段在这个阶段事务释放全部的锁并且不能再获得任何新锁。 上述两阶段锁有下述规则保证 1两个事务不能有冲突的锁。 2在同一个事务中任何解锁操作都不能在加锁操作之前。 3在获得所有的锁之前不影响任何数据即在事务处于它的锁定点时才能影响数据
事务T1遵守两段锁协议其封锁序列是 Slock A Slock B Xlock C Unlock B Unlock A Unlock C
事务T2不遵守两段锁协议其封锁序列是 Slock A Unlock A Slock B Xlock C Unlock C Unlock B
八、锁的粒度
数据库基本上是作为命名的数据项的集合由并发控制程序选择的作为保护单位的数据项的大小称为粒度Granularity。
封锁对象可以是逻辑单元也可以是物理单元。
粒度是由并发控制子系统控制的独立的数据单位在基于锁的并发控制机制中粒度是一个可加锁单位。锁的粒度表明加锁使用的级别。在最通常的情况下锁的粒度是数据页。大多数商业数据库系统都提供了不同的加锁粒度。加锁可以发生在下述级别上
数据库级表级 页级行元组级属性字段级
8.1 数据库级锁
在数据库级锁上整个数据库被加锁。因此在事务T1执行期间拒绝事务T2使用数据库中的任何表。
8.2 表级锁
在表级锁上对整个表进行加锁。因此在事务T1使用这个表时拒绝事务T2访问表中的任何行元组。如果某个事务希望访问一些表则每个表都被加锁。但两个事物可以访问相同的数据库只要它们访问的表不同即可。
表级锁的限制比数据库级锁少但当有很多事务等待访问相同的表时会引起阻塞尤其是当事务需要访问相同表的不同部分而且彼此没有相互干扰时这个条件就成为一个问题。表级锁不适合多用户DBMS。
8.3 页级锁
在页级锁上整个磁盘页或磁盘块被加锁。一个表能够跨多个页而一个页也可以包含一个或者多个表的若干行元组。
页级锁最适合多用户DBMS。
8.4行级锁
在行级锁上对特定的行或元组进行加锁对数据库中的每个表的每一行进行加锁。DBMS允许并发事务访问同一个表的不同行即使这些行位于相同的页上。
行级锁比数据库级锁、表级锁或页级锁的限制要少很多行级锁提高了数据的可获得性但是对于行级锁的管理需要很高的成本。
8.5 属性或字段级锁
在属性级锁上对特定的属性或字段进行加锁。属性级锁允许并发事务访问相同的行只要这些事务是访问行中的不同属性即可。
属性集锁为多用户数据访问产生了最大的灵活性但它需要很高的系统开销。
九、并发控制的时间戳方法
时间戳是由DBMS创建的唯一标识符用于表示事务的相对启动时间。时间戳可以看成是事务的启动时间。由此时间戳是并发控制的一个方法在这个方法中每个事务被赋予一个事务时间戳。事务时间戳是一个单调增长的数字它通常是基于系统时钟的。事务被管理成按时间戳顺序进行时间戳也可以通过每当新事务启动时增加一个局部计数器的方法产生时间戳的值产生一个显式的顺序这个顺序是事务提交给DBMS的顺序。时间戳必须有两个性质即唯一性和单调性。唯一性假设不存在相同的时间戳值单调性假设时间戳值总是增加的。在相同事务中对数据库的Read和Write操作必须有相同的时间戳。DBMS按时间戳顺序执行冲突操作因此确保了事务的可串行性。如果两个事物冲突了则通常是停止一个事务重新调度这个事务并赋予一个新的时间戳值。
9.1 粒度时间戳
粒度时间戳是最后一个事务访问它的时间戳的一个记录一个活动事务访问的每个粒度必须有一个粒度时间戳。可以保留最后一个读和写访问的每个记录。如果它们的存储包括粒度粒度时间戳可能对读访问引起额外的写操作。粒度时间戳表中的每一项由粒度标识符和事物时间戳组成同时维护从表中删除的包含最大最近的粒度时间戳的记录。对粒度时间戳的查找可以使用粒度标识符也可以使用最大被删除的时间戳。
9.2 时间戳排序
下述是基于时间戳的并发控制方法中的三个基本算法
1总时间戳排序
总时间戳排序算法依赖于在时间戳排序中对访问粒度的维护他是在冲突访问中终止一个事务。读和写的访问之间没有区别。因此对每个粒度时间戳来说只需要一个值。
2部分时间戳排序
只排序不可交换的活动来提高总的时间戳排序。在这种情况下同时存储读和写粒度时间戳。这个算法允许比最后一个更改粒度的事务晚的任何事务读取粒度。如果某个事务试图更改之前已经被事务访问的粒度则终止此事务。部分时间戳排序算法比总时间戳排序算法终止的事务少但是其代价是需要存储粒度时间戳的额外空间。
3多版本时间戳排序
此算法存储几个被更改粒度的版本允许事务为它访问的所有粒度查看一致的版本集合。因此这个算法降低了重新启动那些有写—写冲突的事务而产生的冲突。每次对粒度的更新都创建一个新的版本这个版本包含相关的粒度时间戳。因此多版本的时间戳等于或只刚刚小于此事务的时间戳。
9.3 解决时间戳中的冲突
为处理时间戳算法中的冲突让包含在冲突中的一些事务等待并终止其他的一些事务。下面是时间戳中主要的冲突解决策略
等待—死亡Wait-Die 如果新的事务已经首先访问了粒度的话则旧的事务等待新的事务。如果新的事务试图在旧的并发事务之后访问粒度则新的事务被终止死亡并重新启动。
受伤—等待Wound-Wait 如果新的事务试图在旧的并发事务之后访问一个粒度则先悬挂受伤新的事务。如果新的事务已经访问了两者都希望的粒度的话则旧的事务将等待新的事务提交。
终止事务的处理是冲突解决方案中一个重要的方面。在这种情况下被终止的事务是正在请求访问的事务这个事务必须用一个新的时间戳重新启动。如果与其他事务有冲突的话事务有可能被重复终止。由于出现冲突而使得之前的访问粒度被终止的事务可以用相同的时间戳重新启动通过消除出现事务被持续地关在外面的可能性这种方法将获得高的优先权。
9.4 时间戳的缺点
1存储在数据库中的每个值需要两个附加的时间戳字段一个用于存储最后读此字段属性的时间另一个用于存储最后更改此字段的时间。
2它增加了内存需求以及处理数据库的开销。
