数据不一致性

在数据库并发控制过程中，存在三种数据不一致性：（a）丢失修改，（b）不可重复读，（c）读取“脏”数据。例如，事务T1读取A=16后，事务T2读取A=50；随后，T1读取C=100，T2读取B=100并修改C为C2。接着，T1再次读取A=16并求和为150，然后写回C；T2继续读取B=100和C=200，接着修改A为A-1并B为B2，最后写回A=15和B=200。此时T1回滚，A恢复为15，B保持200，C恢复为100，总和变为250。

数据库并发控制的问题真是老生常谈了，尤其是多个事务一块儿操作同一份数据时，不注意就容易踩坑。丢失修改、不可重复读、脏读这些问题，听着就头疼。别急，我找到一个还挺靠谱的资源集合，讲得通俗还带例子，挺适合前端了解后端交互风险的时候看看。数据的不一致性，主要是因为多个操作同时进行，没控制好顺序。比如一个典型的丢失修改场景：你查到 A=10，改成 A=20 同时别人也查到 A=10 改成 A=30，结果你提交完他再提交，数据库里变成 A=30，你的 20 就没了。不可重复读就更常见了，尤其是你在一个事务里查了两次，结果不一样。原因？别人中途改了数据。还有脏读，就是你看到的数据其实根本没被别人正式提交，

并发操作带来的数据不一致性问题，挺容易被忽略的，但一旦出问题，真的是“数据全乱套”。丢失修改、不可重复读、脏读这几个坑，数据库初学者和老手都踩过。数据库系统概论课件里的比较清晰，思路也顺，适合用来扫盲或快速复习一遍。你可以理解为：两个用户同时操作数据库，一个改了还没提交，另一个就读了旧数据，结果一提交，之前那次读的数据就不对了。不可重复读就是这种场景，别说，挺常见的。建议你看完课件后，再翻翻下面这些文章：数据库并发控制中的三种数据不一致性，这个就挺基础，帮你理清楚三个核心问题。封锁机制详解，嗯，这个就讲得稍微细一点，是对事务隔离级别有点迷糊的，可以多看几遍。另外像 CorfuDB 这种专门做一

随机选取一致性MATLAB代码，新手可以多加关注，是很好的学习资料。

Corfu是围绕共享日志的抽象设计的一致性平台。CorfuDB对象是内存中的高度可用的数据结构，可提供线性化的读/写操作和严格可序列化的事务。CorfuDB基于同行评审的研究，请参见以详细了解软件体系结构和示例用法。Corfu基础结构可以在任何支持Java 8的系统上运行。我们对使用的存储类型没有任何要求，Corfu可与您的操作系统允许Java使用的任何设备一起使用：传统硬盘，SSD甚至NVM。我们还为不需要持久性的节点提供了内存模式。即使Corfu是分布式系统，您也可以仅使用一台机器就可以开始使用Corfu。

数据一致性指的是数据库中不同数据集合中的相同数据项必须保持一致。这种必要性源于数据库中存在着受控的冗余数据。我们将原始数据称为数据正本，其余复制的数据称为数据副本。 当数据正本发生变化时，所有数据副本都需要同步更新，以确保数据的一致性。很多数据库应用系统依赖于不同的数据副本进行数据处理和结果获取。 例如，如果两位经理查看同一时期的销售报表时，发现销售数据不一致，将会导致决策混乱，这突显了保证数据一致性的重要性。

Yac是一款分布式一致性算法，可用于解决分布式系统中数据一致性问题。

数据库一致性校验是保证数据完整性和准确性的重要手段。在 Sybase 12.5 版本中，可采取以下措施进行一致性检查： 1. 数据结构检查： 使用系统存储过程 sp_helpdb 检查数据库结构，包括表、索引、视图等定义是否一致。 使用系统表 syscolumns, systypes 等验证表结构定义，例如数据类型、长度、是否允许为空等。 2. 数据完整性检查： 检查主键、外键、唯一约束等数据库约束是否有效，是否存在违反约束的数据。 使用 DBCC 命令检查数据库页链、索引结构等物理存储结构的一致性。 3. 数据逻辑检查： 根据业务规则，编写 SQL 语句或存储过程，对数据进行逻辑上

一级封锁协议要求事务在修改数据前必须获取排他锁（X锁），并在事务结束前持有该锁。 具体而言，事务需要执行“XLOCK R”操作来获取对记录R的排他访问权限。若该记录已被其他事务锁定，则当前事务进入等待状态，直到获取到锁为止。 排他锁的引入确保了同一时刻只有一个事务能够修改数据，有效避免了丢失更新问题。

在计算机科学中，数组大小对一致性获取操作有着重要的影响。随着数组大小的增加，一致性获取操作的性能和效率可能会显著变化。