事务故障恢复的数据库技术

随着数据库管理系统技术的发展，故障恢复技术日益成为评估系统优劣的重要指标。DBMS提供了恢复子系统，确保在故障发生后能将数据库数据从错误状态恢复到逻辑一致的状态，同时保障事务的ACID特性。

数据库系统遭遇故障时，需要采取相应的恢复技术来确保数据一致性。 未提交事务： 当系统故障发生时，对于未完成的事务，采用强行撤销（UNDO）策略。 该策略会回滚所有未完成的事务，将数据库恢复到故障发生前的状态。 已提交事务： 对于已提交但数据尚未完全写入磁盘的事务，采用重做（REDO）策略。 该策略会重新执行所有已提交的事务，确保所有已提交的数据被写入磁盘，保证数据的一致性和持久性。

数据库系统中的日志文件扮演着不可或缺的角色，其主要作用体现在以下三个方面： 事务故障恢复: 当单个事务执行过程中发生错误（例如程序崩溃、断电等），日志文件记录了该事务的操作轨迹，数据库系统可以利用这些信息回滚未完成的操作，确保数据的一致性。 系统故障恢复: 当整个数据库系统出现故障（例如操作系统崩溃），日志文件记录了所有已提交事务的操作，系统重启后可以利用这些信息进行数据恢复，将数据库状态恢复到故障发生前的 一致性状态。 介质故障恢复: 当存储数据库的物理介质出现故障（例如磁盘损坏），可以通过日志文件配合数据库备份进行数据恢复。 综上所述，日志文件是保证数据库系统可靠性和数

利用检查点优化数据库故障恢复策略 本节讲解如何利用检查点结合REDO和UNDO操作实现更高效的数据库故障恢复。 核心概念： 检查点(Tc): 数据库运行过程中创建的一致性状态快照。 系统故障(Tf): 导致数据库非正常停止的事件。 REDO: 重做已提交事务的操作，确保数据持久化。 UNDO: 撤销未提交事务的操作，回滚至一致状态。 场景分析: 假设数据库在时间轴上经历了T1、T2、T3、T4、T5多个事务操作，并在T3时刻创建了检查点Tc。系统在Tf时刻发生故障。 恢复策略: 分析日志: 识别Tc之后开始但未完成的事务（例如T4、T5），以及在Tc之前已提交但数据尚未写入磁盘的

Hadoop 的守护进程出了故障咋办？别慌，NameNode和DataNode的恢复，其实并没那么复杂。这篇全攻略讲得挺细，从问题发现、定位到修复流程一步一步带你走，蛮实用的，尤其适合线上运维压力大的场景。HDFS的核心就是 NameNode 和 DataNode，一个负责管目录结构和元数据，一个负责存真正的数据。NameNode 挂了，整个 HDFS 都玩完；DataNode 挂了，数据副本机制还能兜底，但修得越快越好。文章讲得比较接地气，比如 NameNode 怎么做主备、DataNode 宕机后怎么快速识别节点状态，甚至 Prometheus 插件的监控方案也带上了，嗯，还是比较全面的。

在Linux环境下进行MySQL主从配置可以实现数据库的读写分离，同时在主库故障时能够从备库恢复数据。配置过程需要确保两台服务器在同一局域网内，详细安装步骤需安装MySQL。

事务的四大特性讲得清楚的资源不多，这篇就挺值得一看。原子性说白了就是“要么全做，要么都不做”，你熟悉写入多表操作就懂这个多重要。一致性这块也讲得明白，强调状态从一种正确走向另一种正确，不然中间挂了就麻烦了。 隔离性这部分讲得比较实用，尤其适合你在做并发测试或者分布式事务时参考。比如两个事务操作同一行数据，怎么隔离互不干扰？看完你心里就有谱了。持久性讲的也挺接地气，崩了机系统也得认账，日志机制就是为这个兜底的。 如果你做数据库恢复或容灾相关开发，这篇内容对你应该挺有。顺手附了好几个相关文章，像CorfuDB、Tupl、Yac这些都能拓展阅读下，链接也直接给你放好了，不用你去翻。

Oracle的恢复技术（续） 图7.6 Oracle的恢复过程(a) 发生故障，事务非正常终止Ta Tf T1 T3 T2 T44时间

一个事务进入失败状态后，数据库管理系统首先消除该事务的操作对数据库和其他事务的影响，然后使事务进入中止状态。系统在处理时有两种选择：重新启动事务（restart），仅当事务中止不是由事务内部逻辑引起的软硬错误时才能重新启动；或者废除事务（kill），若中止是由事务内部逻辑错误（如零做除数、程序错误或输入错误等）引起的。这些处理过程保证了数据库的稳定性和事务的完整性。