数据库并发控制策略详解

在多处理机系统中，每个处理机可以同时运行一个事务，从而实现多个事务的真正并行运行。这种并发控制策略在现代数据库系统中至关重要。

数据库并发控制的结构还挺清晰的，章节拆得细，像是 11.1 到 11.6，基本把锁机制、调度、死锁这些核心问题都捋了一遍。看上去篇幅不多，但干货不少，尤其是两段锁协议部分，适合拿来搞清楚串行化调度背后的逻辑。 两段锁协议的挺严谨，从获取锁到释放锁的顺序讲得比较细。如果你之前搞事务碰到过锁冲突、死锁之类的问题，读这个就有感。顺手还能看看这篇延伸阅读，讲得更透彻。 死锁那块讲了活锁和死锁的区别，也提了怎么检测和解除。嗯，虽然不少人都听过这些概念，但真碰上了不一定能第一时间，所以这章还是挺值得过一遍的。顺带推荐一下这篇死锁诊断的文章，配合着看更有感觉。 再一个就是封锁粒度的，涉及表级锁、行级锁这些，

并发控制的交叉并发方式，属于那种你一看就明白、但做起来细节还挺多的技术点。课件里讲的是单机系统下怎么让多个事务交错执行，从而提升资源利用率。简单说，就是多个事务排队轮着来，执行的粒度可以控制得细——这块对你写数据库驱动代码或者搞性能优化还挺有的。

数据库并发控制是数据库管理系统（DBMS）中一个关键而复杂的问题，尤其在涉及金融交易等实时性和准确性要求较高的场景中尤为重要。以银行存款账户操作为例，详细分析了并发控制的必要性，并讨论了多种事务隔离级别及其优缺点。案例中提出了在高并发环境下可能出现的死锁问题，并探讨了通过将读操作融入写操作中来避免锁升级导致的死锁，从而提出了一种创新的解决方案。该方案在保证数据一致性和准确性的同时，提升了系统的并发性能。

顺序封锁是一种在SQL数据库系统中常见的并发控制策略，它预先规定了数据对象的封锁顺序，所有事务均按此顺序执行封锁。然而，顺序封锁策略面临着高昂的维护成本和动态变化的数据对象挑战，例如数据的插入和删除操作会使得封锁顺序难以长期稳定。此外，事务在执行过程中动态决定封锁请求，进一步增加了实施顺序封锁的复杂性。

尽管单个事务的独立执行不会破坏数据库的完整性，但是当它们并发执行时，如果没有适当的控制，可能会导致以下问题：1. 并发不一致问题：A B A 1）不可重复读：事务T读取X；事务T修改X为X’；事务T再次读取X（实际上读取到了X’）； 2）脏读：事务T修改X为X’；事务T读取X（实际上读取到了X’）；事务T被回滚，X’又恢复为X； A A B

应用系统的并发控制级别设置影响系统的并发程度和吞吐量。在同一时刻，它决定了对相关数据进行修改的可能性。不同的应用系统对并发错误的容忍程度也有所不同，例如银行系统通常对金钱错误毫不妥协，而网上论坛可能允许某些错误的发生。

并发控制是指在多用户同时更新数据库时保证数据完整性的一系列技术。不正确的并发处理可能引发脏读、幻读和不可重复读等问题。其目的在于确保一个用户的操作不会不合理地影响其他用户的工作。这些措施在某些情况下确保多用户操作的结果与单用户操作一致，而在其他情况下，它们确保用户的操作按预期受其他用户影响的方式进行。

事务调度的底层逻辑，多人学数据库的时候都绕不开。其实说白了，就是怎么安排多个事务一起跑，还别打架。这个资源讲得挺系统的，串行化、可恢复性都有覆盖，适合搞并发控制或者想理解事务执行顺序的小伙伴看看。