前言

在数据库中，并发控制，即允许多个事务同时对数据库进行访问
并发控制：

提高系统利用率和响应时间
不同的事物可能访问数据库不同的部分
当多个事物访问到相同的部分时可能导致执行上的问题

一、事物并发可能带来的错误类型

读写和写写类型：可能导致的问题如丢失更新，读到脏数据，不可重复的读等问题

二、解决方法（可串行化）

1.介绍

可串行化是并发控制的一个标准，简单来说就是有n个事物，会有n！个执行结果，我们只要保证最终执行结果时n！中的一个，就说事物的并发控制是正确的

2.封锁法（实现可串行化的方法之一）

封锁法是决大多数并发控制的解决方法，锁是针对数据对象的，这里以关系为单位，实际上还可以对某个元组上锁等，引入三种封锁机制

X锁（排他锁）
当事物T1给关系R上排他锁之后，这时候T2对R的读写是不允许的

封锁阶段（2PL）：
在一个事物中，所有加锁请求都在解锁前面完成，即如下图，我们称这个限定为2PL
在一个事物中，对数据对象进行操作前，我们会寻求先上锁，这是一种好的表现，称为“well-formed"
如果有那么一个计划是满足2PL和well-formed的，我们称这个S计划是可串行化的，即可并操作。

S锁（共享锁）
允许读，不允许写，S可以有多把。T1给R上了S，T2寻求对R的读，则给R也上S，这时候就可以访问R了。这时候对R的X是不允许的，即不允许修改。
U锁（更新锁）

对一个更新请求，我们先给上U锁，当真正需要到更新操作时，U锁升级为X锁。这样子可以缩短执行时间，提高并发程度。在U锁的基础上还可以上S锁，即真正修改更新前，我们还可以读操作。

三种锁的并发程度和负担

3.死锁和活锁

死锁：时间顺序上可以理解为T1对R1上X锁，T2对R2上X锁，这时候T2访问到R1，等待T1对R1解锁，处于等待中，但是此时T1也访问到R2，需要等待R2的解锁才可以进行R1的解锁，那么这两个事物就陷入了死循环。再通俗点的一个笑话：hr问你什么时死锁，你回答hr:“你给我offer我就告诉你什么时死锁"。
活锁，也叫饿死现象：尽管不存在死循环，但是等待时间过长

活锁是简单的，我们需要关注的是死锁，从预防和解决两个角度解决死锁问题

方案

等待时间，给事物设置一个等待时间，当一个事物等待时间达到标准时，事物就会被废弃掉。这只适合小型的数据库，对数据库系统来说，如果等待时间设置的太短，会有无辜的事物被当成发生了死锁给处理掉，时间太长就检测不出死锁，效率低下。
等待图，G是事物集合，V是等待时间，当图中出现环的时候，我们就可以认定出现了死锁现象，我们可以周期性检查等待图，或者每当有一个事物添加到图里面时就进行检查。
当图中发生死锁时，我们会挑一个事物abort掉，使得rollback代价最小
给事物中的关系一次性上锁，不然不执行，但是这样显然效率会很低下
给资源顺序排序，然后在事物中上锁。但是这不符合数据库的应用，数据库中的数据是经常变动的修改的。我们给洗衣机，热水器，微波炉资源排序，如果一个人想要使用这三样，必须按照顺序来，先使用洗衣机，哪怕热水器空着，洗衣机有人在排队。
- 时间戳，具体应用就是死亡等待和伤害等待，这也是在解决死锁方面常用的有效方案
时间戳上简单概况包含了TID，即事物的ID，确保每个事物都是独一无二的和比较年龄
死亡等待：a要用到r，但是b已经锁了r，这时候a和b比较，如果a比较老，就继续等待，a比较年轻的话，直接死掉，后面重启。我们要知道事物会随着时间的推移逐步进行的，即老事物的数量是有限的，新事物是无限的。某个事物年轻，脾气暴躁不能等，无法等到，经过几次重启后，他就会成为最老的，这时候就到他使用了。在他几次排队等待的时间上，后面的比他年轻，也得排在他后面
伤害等待：年轻的等老的
无论是哪种，我们都要确保这是单向的，在时间线上遵循同样的原则

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