数据结构第2章进程与并发控制

DB2和Oracle在锁机制上存在差异，了解这些差异有助于优化系统性能。笔者在实际客户现场遇到诸多与锁相关的性能问题，根据自身使用经验对比了这两个数据库的锁机制。

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。

数据结构的入门 PPT 里，第一章算是挺关键的一部分，尤其适合刚入门的你。这份 PPT 讲得比较系统，从数组、链表一直聊到树和图，方式也不枯燥，结合了不少例题，像是二分查找、二叉树遍历这些常考点，讲得还挺透的。 数据结构的堆部分也有提到，嗯，举了个例子用的是 D 19,34,26,97,56,75，还顺带解释了最大堆和最小堆的概念，讲清楚了“父节点比子节点大/小”的原则，看完之后再做题就顺手多了。 像你要准备考研或者打算找工作，这 PPT 的内容真的挺实用。举的例子都贴近实际面试题，比如二维数组定位和树的宽度计算，像阿里、百度、联想以前出过的题都在里面有提到，看得出是下了功夫整理的。 建议你搭

DB2 和 Oracle 的并发控制，说白了就是怎么搞定多事务同时操作时的数据安全问题。嗯，锁机制是主角，尤其是X 锁和S 锁这俩老熟人。DB2 比较讲究锁的粒度，能细到行级，还能根据资源使用自动把行锁升级成表锁，节省内存挺聪明。Oracle 则更偏向用MVCC来读写冲突，效率还不错。两个系统在原理上差不多，但实现方式差异还挺大，用哪个就看你项目的具体需求了。想搞明白怎么调优事务，避开死锁，这篇文章你值得一看！

MySQL作为广泛使用的开源关系型数据库管理系统，在高并发场景下面临着诸多挑战。为了提升其在此类环境中的表现，需要深入分析其性能特征和问题，并采取相应的优化措施。探讨了MySQL在读写性能、全局锁和读写未分离等方面的具体问题，提出了多Buffer Pool和读写事务双队列等改进措施，以提高系统的并发能力和性能表现。

在数据结构的学习中，相关概念涉及到事件（Vi）的最早开始时间和最迟开始时间。具体而言，最早开始时间 ee(0) = 0，而对于其他节点，ee(j) = max{ee(i) + w()}，其中w()表示事件间的权重。最迟开始时间 le(n-1) = ee(n-1)，对于其他节点，le(i) = min{le(j) - w()}，这描述了从后向前推算任务开始的最晚时间。 这些概念通常在调度算法和时间优化的分析中得到应用，是构建复杂系统的重要基础。

在SQL Server数据库管理系统中，嵌套事务是一种事务管理机制，它允许一个事务嵌套在另一个事务中。 顶层事务(Top-level transaction): 最外层的事务称为顶层事务，它可以包含一个或多个子事务。 子事务(Subtransaction): 嵌套在其他事务内部的事务称为子事务。子事务可以提交或回滚，其结果会影响父事务。 示例 假设有一个银行转账场景，需要从账户A扣款并将款项存入账户B。我们可以使用嵌套事务来实现此操作： 开始顶层事务 开始子事务1： 从账户A扣款 提交或回滚子事务1： 如果扣款成功，则提交子事务1；否则，回滚子事务1。 开始子事务2： 将款项存入账户B

串行化调度的 SQL 并发控制写得蛮清楚的，适合搞数据库事务调度的同学。A=3、B=4 的执行过程，照着锁的顺序来一步步走，整个逻辑还挺清晰。不管你是用 MySQL、Oracle 还是 DB2，里面提到的Slock、Xlock这些锁机制基本都能用得上，挺有借鉴意义。 串行化调度的核心，是让你的事务像排队买票一样，一个个来，谁也别插队。像例子里 T1 和 T2 的执行顺序，配上读写操作和锁的使用，你能直观地看出来，为什么A=3、B=4是最终结果。 你要是做并发控制，在意事务隔离性这种事，这种调度策略还真得看看。R(B)、W(A)这些操作都放得明明白白，执行过程一清二楚，对理解事务串行化挺有。 如

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