数据库事务调度与并发控制

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。

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。

事务调度的概念在数据库管理中至关重要，它决定了事务的执行顺序和并发控制策略。

数据库处理的经典资料：如何有效处理数据库事务并实现并发操作。

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

长事务的并发控制将长事务视为一组相关的子事务。在这个过程中，使用偏序P来提高并发度。子事务ti可以被中止，而不需要强制中止整个长事务T。T有权重新启动ti，也可以选择不执行ti。如果ti提交了，这个动作并不意味着ti是永久性的。如果T中止，ti也可能中止，或者需要进行补偿。T的执行过程必须遵守偏序P，从而可能同时运行多个子事务。即使某些子事务失败，也可以局部回滚，而不必回滚整个长事务。

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

数据库并发控制确保多个事务并发执行时，数据库的一致性。 考虑以下调度示例，其中 T1 和 T2 代表两个并发事务： T1:1. Slock B (对数据项 B 加共享锁)2. Y=R(B)=2 (读取数据项 B 的值为 2，赋值给变量 Y)3. Unlock B (释放对数据项 B 的共享锁)4. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)5. A=Y+1=3 (将变量 Y 的值加 1 后赋值给数据项 A)6. W(A) (写入数据项 A)7. Unlock A (释放对数据项 A 的排他锁) T2:1. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)2. Unlock A (释放对数据项 A

InnoDB 的事务、锁机制和 MVCC 并发控制，讲真，是搞 MySQL 绕不开的核心。事务这块，支持ACID不说，Group Commit和XA事务也都照顾到了，像配合别的数据库干活也不含糊。再说锁，行锁、表锁、自增锁、甚至还有隐式锁，啥并发情况都安排得明明白白。MVCC就更有意思了，能让你读数据的时候根本不用等写操作完成，快不快？ InnoDB 的ReadView机制挺巧妙，它决定了你事务里到底能看见哪些数据，像RC和RR隔离级别，也是在这里做的文章。还有一个蛮值得注意的点，mini-transaction，InnoDB 内部搞 page 读写时都得靠它，挺底层但关键。想搞清楚这些内容，