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第7章 事务管理 事务管理(transaction management): 恢复——保证事务在并发执行时满足ACID准则的技术。
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7.1 恢复引论 故障的可能性总是存在的。解决故障的措施有二:一是尽可能提高可靠性;二是恢复。 一致 状 态
这里主要讨论发生故障后,恢复数据库至一致状态的技术,即恢复技术。 系统发生故障时,可能会导致数据的丢失(loss),要恢复丢失的数据,必须有后备副本。 对于恢复,数据冗余是必需的!
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恢复技术大致可以分为下列三种 1.单纯以后备副本为基础的恢复技术 2.以后备副本和运行记录为基础的恢复 3.基于多副本的恢复技术
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1.单纯以后备副本为基础的恢复技术 从文件系统继承而来,周期性的把磁盘上的数据库转储(dump)到脱机存放的磁带上。 增量转储(ID) 失效
更新丢失 取后备副本 取后备副本 取后备副本 失效 增量转储(ID) 更新丢失 取后备副本 ID 失效
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单纯以后备副本为基础的恢复技术: 优点:实现简单,不增加数据库正常运行时的开销。 缺点:不能恢复到数据库的最近一致的状态。 多用于文件系统以及小型的不重要的数据 库系统。
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2.以后备副本和运行记录为基础的恢复 运行记录(log或journal)由系统维护,一般包括下列内容:
(1)前像(Before Image,BI) 当数据库被一个事务更新时,所涉及的物理块更新前的映像(image)称为该事务的前像(BI),前像以物理块为单位;有了前像可以使数据库恢复到更新前状态,对应操作undo(撤销)。
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(2)后像(After Image,AI) 当数据库被一个事务更新时,所涉及的物理块更新后的映像(image)称为该事务的后像(AI),后像也以物理块为单位;有了后像,即便更新的数据丢失了,仍然可以使数据库恢复到更新后的状态,相当于重做一次更新,对应操作redo(重做) 。
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问题:前像(BI)、后像(AI)和事务操作的关系?
修改——有前像 有后像 插入——没前像 有后像 删除——有前像 没后像
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记录每个事务的状态,以便在恢复时作不同的处理(COMMIT和NOT COMMIT)。
(3)事务状态 记录每个事务的状态,以便在恢复时作不同的处理(COMMIT和NOT COMMIT)。 事务失败 事务开始 活动状态 操作结束 事务提交 回卷 事务结束
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提交(Commit)——成功执行(do all)。
回卷(Rollback或Abort)——消除事务对数据库的影响(do nothing)。 对恢复而言,至少要区分一个事务是否提交!
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实现方法 最近后备副本 运 行 记 录 失效 运 行 记 录 最近后备副本 基于后备副本与运行记录的恢复如上图所示,当数据库失效时,取出最近后备副本,然后根据运行记录,对未提交的事务用前像卷回——向后恢复(backward recovery);对已提交的事务,必要时用后像重做——向前恢复(forward recovery)。
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这种恢复技术,需保持运行记录,这将会影响数据库的正常工作速度,但可以使数据库恢复到最近一致状态。大多数商品化DBMS采用这种恢复技术。
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3.基于多副本的恢复技术 如果系统中有多个DB副本,且这些副本具有独立的失效模式(independent failure mode),则可利用这些副本互为备份,用于恢复。 此技术在分布式数据库系统中应用的较多。 近年来,由于硬件价格的下降,也采用镜像磁盘(mirrored disks)技术。
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当一个磁盘的数据丢失时,可以用另一个磁盘的数据来恢复。(两盘同时故障的概率可以假设为零!)
写数据时,两个磁盘都写入同样的内容。 当一个磁盘的数据丢失时,可以用另一个磁盘的数据来恢复。(两盘同时故障的概率可以假设为零!) 磁盘1 磁盘2 控制器1 控制器2 CPU1 CPU2 镜像磁盘系统 下面主要讨论第二种恢 复技术。
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7.2 运行记录的结构 运行记录的存储要避免与数据库“全军覆没”。
运行记录(log)一般不能和数据库放在同一磁盘上,以免两者皆失。(假设log和DBMS同时失效的概率为零;一般假设log不会损坏,若运行中DBMS测得log损坏,则采取强制措施,例如拒绝新事务,完成已提交事务,停止运行,修复log)。
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运行记录的结构因DBMS而异 Log基本内容 1.活动事务表(active transaction list---ATL)
记录所有正在执行,尚未提交的事务的标识符 (transaction identifier---TID)。 2.提交事务表(committed transaction list---CTL) 记录所有已提交事务的标识符。
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问题:某事务需要提交时,该按照什么顺序对ATL和CTL进行更新?
注意:提交时,先将要提交事务的TID加入CTL,再从ATL中删除相应的TID。否则,一旦发生故障,该事务的状态将丢失!
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3.前像文件 可以看成一个堆文件。每个物理块有个块标识符BID(block identifier)。BID由TID、关系名和逻辑块号组成。逻辑块号在关系中是唯一的。如果一个事务需要卷回,可以在前像文件中找出该事务的所有前像块,按照逻辑块号写入到关系的对应块,从而消除该事务对数据库的影响。 undo满足幂等性: undo(undo(undo…undo(x)))=undo(x) 因此,undo失败可以再undo!
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4.后像文件 结构与前像文件相仿,不过记的是后像。在恢复时,可按提交事务表中的事务次序,按逻辑块号,写入其后像。这相当于按提交的次序重做各个事务。 redo满足幂等性: redo(redo(redo…redo(x)))=redo(x) 问题:undo操作需要按照事务的次序吗?为什么?
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取后备复本后,之前的运行记录就失去了价值,对恢复来说,只要保留最近后备复本以后的运行记录。但运行记录仍可能很大。可采用下列措施减小运行记录规模。
1.不保留已提交事务的前像 2.有选择性的保留后像 3.合并后像(对给定逻辑块号的物理块,如多次更新,可只保留最近的后像) 如何判断该做undo还是redo呢?下一节,将解决这 个问题。
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7.3 更新事务的执行与恢复 更新事务执行时,应遵守下两条规则: 1 提交规则(Commit Rule)
后像必须在事务提交前,写入非易失性存储器(DB 或log)。 即后像不能仅留在内存中! 2 先记后写规则(Log Ahead Rule) 如果后像在事务提交前写入数据库,则必须把前像先写入log。 在执行一个更新事务时,按后像写入DB的时间,有三种可能的方案。
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三种更新策略 a) 后像在事务提交前完全写入DB TID →active list B.I →Log (按Log Ahead Rule)
A.I →DB ┇ TID →commit list delete TID from active list
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在这种情况下,如果出现故障,如何恢复? Restart时,对每个TID,查两个list: Commit list Active list
undo delete TID from active list nothing to do
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b) 后像在事务提交后写入数据库 TID →active list A.I →Log (按commit rule) ┇ TID →commit list A.I →DB delete TID from active list
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在这种情况下,如果出现故障,如何恢复 Restart时,对每个TID,查两个list: Commit list Active list
delete TID from active list redo, delete TID from active list nothing to do
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c) 后像在事务提交前后写入数据库 TID →active list A.I, B.I →Log (按2 rules) A.I →DB (partially done) ┇ TID →commit list A.I →DB (completed) delete TID from active list
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在这种情况下,如果出现故障,如何恢复? Restart时,对每个TID,查两个list: Commit list Active list
undo redo, delete TID from active list nothing to do 思考:方案3均匀的将写入DB的I/O操作分散在事务提交前后,有什么优点? 有利于磁盘均衡负载
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7.5 消息的处理 一个事务常常要给用户发送有影响的消息(message),不是指需要用户输入的指示消息。
例如:“付款2000元”以及“立即执行下一步处理”等。 发送消息也是事务执行结果的一部分,应该遵循“要么不做,要么全做”的原则。但是,消息往往难以用“undo”操作来消除其影响。 因此,在事务结束前,消息不能发出,只有等事务结束后才能发出。 带来什么问题?
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消息发送委托消息管理(message manager--MM)子系统执行。
事务执行时,将需要发送的消息转给MM,MM为每个事务建立一个消息队列。 MM Ti 消息1 消息2
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MM对事务委托发送的消息,在事务正常结束前,允许事务增加和删除;一旦事务结束,MM就把消息存于不易失存储器中。
消息(MSG) MM 终端 确认(ACK)
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7.6 失效的类型及恢复的对策 一种恢复方法通常只对某些类型的失效有用。 通常的失效可以分为以下三类:
1.事务失效(transaction failure) 事务应不可预知的原因而夭折。 例如:数据库中没有要访问的数据、输入数据类型不对、除数为零等。 事务失效时DB未被破坏,系统控制在手。且事务失效 一定发生在事务提交前。
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恢复措施: MM丢弃该事务的消息队列; 如果需要,进行undo操作; 从ATL删除该事务的TID,释放该事务所占资源。 2.系统失效(system failure) 系统(包括OS和DBMS)崩溃,需要重新启动(restart),DB未被破坏,但系统失去控制。 例如:掉电、除数据库存储介质以外的软、硬件故障等。
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恢复DB致一致状态(对未提交的事务进行undo操作 对已提交的事务进行redo操作)。
恢复措施: 重新启动OS和DBMS; 恢复DB致一致状态(对未提交的事务进行undo操作 对已提交的事务进行redo操作)。 只有当数据库恢复到一致状态后,才允许用户访问数据库。 系统中,活动事务表(ATL)的长度是有限的;由于累积效应,提交事务表(CTL)可能很长。 由于事务可以在提交前和提交后将数据的后像分别写入数据库, 因而对CTL中的事务只能全部做redo,很费时(可能CTL中的很 多事务已经完成将后像写入数据库,但鉴别代价很大)。 思考:系统失效时,要做undo和redo 操作;然而ATL长度有限,CTL可能较长。 这将导致什么结果?
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为了减少恢复时大量redo操作的工作量,在运行过程中,DBMS每隔一定时间在运行记录中设置一个检查点(checkpoint—CP),在检查点,DBMS强制写入所有已提交事务的后像。
最近后备副本 失效 运行记录 运行记录 CP CP CP CP CP 失效 最近后备副本 显然,在最近检查点以前提交的 事务,恢复时,不用redo。
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取CP过程一般如下: 暂停事务的执行; 写入上一个CP以后所提交事务的后像; 在log的CTL中记下检查点; 恢复事务的执行。 取CP很影响系统的正常运行,而只有在发生系统失 效时,才有其减少redo工作量的效益。
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3.介质失效(media failure) 磁盘发生故障,DB被破坏。 恢复措施: 修复系统,必要时更新磁盘; 如果系统(OS和DBMS)崩溃,重新启动系统; 加载最近后备副本; 用log中的后像重做取最近后备副本后提交的所有事务。
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7.7 并发控制 7.7.1 数据库系统中的并发 1.串行访问(serial access)——事务顺序执行。 DBMS T3T2T1 T1
时 间
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2.并发访问(concurrent access)——DBMS可同时接纳多个事务,事务可在时间上重叠执行。
时 间 T1 T2 T3
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7.7.2 并发的目的 交叉并发(interleaved concurrency)——单CPU系 统,各个事务交叉使用CPU。
同时并发(simultaneous concurrency)——多CPU 系统,多个事务在CPU中同时运行。 7.7.2 并发的目的 1.提高系统资源利用率; 2.改善短事务响应时间。 例如,两个事务T1和T2, T1长,先交付; T2短,稍后交付,如果串行执行,则T2必须等T1,响应时间很长。
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7.7.3 并发引起的问题 事务若不加控制的并发执行,会产生什么问题? 1.丢失更新(lost update) 时间 T1 T2
Read(x) x:=x+1 Write(x) T2 x:=2*x Read(x) 丢失 Read(x) x:=x+1 Write(x) x:=2*x 问题:为什么会发生丢失更新? Write(x) 由两个事务对同一数据并发写入引起,称为“写-写冲突”(write-write conflict)
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2.读脏数据(dirty read) 时间 T1 T2 问题:为什么会发生读脏数据? T1 T2 write(t) read(t[x])
rollback T2 read(t[x]) read(t[y]) read(t[x]) write(t) 脏数据 read(t[y]) rollback 问题:为什么会发生读脏数据? 由于一个事务读取另一个更新事务尚未提交的数据引起,称为“读-写冲突”(read-write conflict)
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3. 读值不可复现(unrepeatable read)
时间 T1 T2 T1 read(x) T2 Write(x) Read(x) Write(x) X已改变 Read(x) 问题:为什么会发生读值不可重现? 由两个事务对同一数据并发读写引起,问题出在“写”操作上
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事务并发执行时可能会有两种冲突: 写-写、读-写; 写-写冲突在任何情况下都应避免,读-写冲突一般情况下应避免,但某些应用场合可以容忍。
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7.7.4 并发控制的正确性准则 思考:多个事务并发执行,结果怎么估计?
假设数据库系统中,某一时刻并发执行的事务集为{T1,T2,…Tn},调度(Schedule)S是对n个事务所有操作的顺序的一个安排。 在S中,不同事物的操作可以交叉,但必须保持各个事务的操作的原有次序。(注意:操作是调度的基本单位!) 设Write简写为W,Read为R,R和W用其所属事务号为下标,上图的调度可表示为: S=…R1(x)…W2(x)…R1(x)…
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对同一事务集,可能有很多种调度。 如果其中两个调度S1和S2,在数据库的任何初始状态下,所有读出的数据都一样,留给数据库的最终状态也一样,则称S1和S2是等价的,又称为目标等价(view equivalence)。 ——偏重语义,难以判断! 还有一种更实用的等价定义,称为冲突等价(conflict equivalence)。 ——容易实现! 冲突操作有读-写冲突和写-写冲突两种,可表示为: Ri(x)和Wj(x) Wi(x)和Wj(x) (ij)
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冲突操作的执行次序会影响执行结果,不冲突操作的次序可以互换,不致影响执行结果。
凡是通过调换S中不冲突操作得到的新的调度,称为S的冲突等价调度。 如果两个调度是冲突等价的,一定是目标等价的;反之未必!
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若调度S在数据库中产生的效果,与这组事务的某个串行执行序列的结果相同,则称这个调度S是可串行化的(serializable)。
例如,对事务集{T1,T2,T3}的一个调度: S = R2(x) W3(x) R1(y) W2(y) S’= R1(y) R2(x) W2(y) W3(x) S’是串行调度,故S是冲突可串行化的,也是目标可串 行化的!
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冲突可串行化的调度一定是目标可串行化的吗?
目标可串行化的调度一定是冲突可串行化的吗? 目标可串行化的调度未必是冲突可串行化! 例如,调度S=R1(x)W2(x)W1(x)W3(x) 无冲突等价调度,但却可以找到一个调度S’: S’=R1(x)W1(x)W2(x)W3(x)与S目标等价。
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目标可串行化 冲突可串行化 多个事务串行执行后,DB仍保持一致状态。可串行化调度与事务的某个串行执行等价。当然也保持数据库的一致状态,因此,在一般的DBMS中,都是以可串行化作为并发控制的正确性准则!
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可串行化——并发控制的正确性准则 问题:不同的调度→不同的等价串行序列→不同的执行结果?(n!)
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关于目标等价与冲突等价 调度:是系统对n个并发事务的所有操作的顺序的一个安排。
目标等价:两个调度s1和s2,如果在同样的初始条件下执行,对数据库产生的效果完全相同,则称s1和s2是目标等价的。 冲突操作:R-W、W-W。冲突操作的执行顺序会影响执行效果。 不冲突操作:①R-R ②虽有写操作,但作用对象不同,如Ri(x)和Wj(y)。 冲突等价:凡是通过调换s中的不冲突操作所得的新调度,称为s的冲突等价调度。
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性质:如两调度是冲突等价的,则一定是目标等价的;反之未必正确。
串行化也分为目标可串行化和冲突可串行化。 例1:对事务集{T1,T2,T3}的一个调度s s=R2(x)W3(x)R1(y)W2(y)→R1(y)R2(x)W2(y)W3(x)=s’ 因为s’是串行调度,所以s是冲突可串行化的。 例2:s=R1(x)W2(x)W1(x)W3(x) 无冲突等价调度,但却可以找到一个调度s’ s’=R1(x)W1(x)W2(x)W3(x) 与s目标等价。
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目标可串行化的测试算法是NP难度的,冲突可串行化覆盖了绝大部分可串行化的调度实例,所以今后如无特别说明,可串行化均指冲突可串行化。
前趋图 有向图G=<V,E> V——顶点的集合,包含所有参与调度的事务。 E——边的集合,通过分析冲突操作来决定。如果下列条件之一成立,可在E中加边Ti→Tj: Ri(x)在Wj(x)之前 Wi(x)在Rj(x)之前 Wi(x)在Wj(x)之前 最后,看构造好的前趋图中是否有环路,如果有,则该调度不可串行化;否则,可串行化。
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可串行化时,决定等价串行调度序列的算法:
由于无环路,必有入度为0的顶点。将它们及其有关的边从图中移去并将这些顶点存入一个队列。 对剩下的图作同样处理,不过移出的顶点要队列中已有顶点之后。 重复1,2直至所有顶点移入队列为止。 例对{T1,T2,T3,T4}的一个调度s S= W3(y)R1(x)R2(y)W3(x)W2(x)W3(z)R4(z)W4(x) 它是否可串行化?如可串行化找出其等价的串行执行序列。
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S= W3(y)R1(x)R2(y)W3(x)W2(x)W3(z)R4(z)W4(x)
T2 T3 T4 队列:T1 T2 T4 队列:T1,T3 T2 T1 T4 T3 T4 队列:T1,T3,T2 等价串行序列:T1→T3→T2→T4 空 并发控制的任务就是对并发执行的事务加以控制,使之按某种可串行化的调度序列来执行。
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7.8 加锁协议—Lock Protocol 封锁法是最基本的并发控制方法之一,它可以有多种实现方式。
X locks:Only one type of lock, for both read and write 相容矩阵: NL-no lock X-X lock Y -相容 N-不相容 X_lock R wait Read R ┇ TB X_lock R Update R ┇ X_unlock R EOT TA 待加 已有 NL X Y N
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防止连锁卷回现象的发生(多米诺骨牌) 事务结束(EOT)
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*Two Phase Locking Def1: In a transaction, if all locks precede all unlocks, then the transaction is called two phase transaction. This restriction is called two phase locking protocol. Def2: In a transaction, if it first acquires a lock on the object before operating on it, it is called well-formed. T1 Lock A Lock B Lock C ┇ Unlock A Unlock B Unlock C T2 Theorem: If S is any schedule of well-formed and 2PL transactions, then S is serializable. (王书p151证明) Growing phase Shrinking phase 2PL not 2PL
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结论: Well-formed+2PL: serializable
Well-formed+2PL+unlock update at EOT: serializable and recoverable.(不会有多米诺现象) Well-formed+2PL+holding all locks to EOT: strict two phase locking transaction.
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S lock——if read access is intended.
(S,X) 锁 S lock——if read access is intended. X lock——if update access is intended. 待加 已有 NL S X Y N 1.使用(S,X) 锁要防止活锁现象发生 2.规定“先生请,先服务”
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(S,U,X) 锁 U 锁——update lock. For an update access the transaction first acquires a U-lock and then promote it to X-lock. 目的:减少排他时间,提高并发度,减少死锁。 待加 已有 NL S U X Y N X (S,X) (S,U,X) concurrency
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7.9 死锁的检测处理和防止 死锁:循环等待,谁也无法得到全部资源。
活锁:虽然其它事务都在有限长的时间内释放了资源,但某事务就是无法得到想要的资源。 X_lock R1 ┇ X_lock R2 wait TA TB R T1: S-lock T2: S-lock ┇ T: x-lock 活锁较简单,只需稍加修改调度策略,如FIFO 死锁:(1)防(不允许发生);(2)治(允许,能消除)
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死锁的检测 超时法: 某事务等待时间超过某个定值,便认为发生了死锁,该事务被终止。 等待图法 G=<V,E>
V — 事务集 {Ti|Ti is a transaction in DBS (i=1,2,…n)} E - {<Ti,Tj>|Ti waits for Tj (i ≠ j)} 若图中有环路则说明已经发生死锁。 何时检测? 一旦某个事务等待. 周期性进行
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死锁的处理 如何处理死锁? 选出牺牲事务(最年轻、卷回代价最小…) 终止牺牲事务释放它所有的锁及资源 该事务等待一段时间
重启动该事务(系统进行 or 用户进行)
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死锁的防止 一次性申请所有锁 将数据对象编号,按序号加锁 一旦冲突,便终止相关事务 卷回重执
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每个事务有唯一的时标.若在TA在某个已被TB加锁的数据对象上申请锁,采用下面的一种策略:
等待-死亡(Wait-die): 若TA比TB老,TA等待 ,否则 TA“死亡”, i.e. 隔一段时间, TA 将重运行(仍用原时间标记) 击伤-等待(Wound-wait):若TA比TB年轻,TA等待 ,否则,TA “击伤” TB, i.e. TB 被终止,隔一段时间,将重运行(仍用原时间标记) 上述方法中,都只有一个方向的等待,年老→ 年轻或年轻→年老,所以不会出现循环等待,从 而避免了死锁的发生。
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7.10 多粒度封锁 Lock Granularities
所以大数据库中封锁单位分几级: DB-File-Record-Field In this situation, if a transaction acquires a lock on a node then it acquires implicitly the same lock on each descendant of that node.
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所以多级封锁有两种锁法: Explicit lock Implicit lock
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意向锁 如何检查implicit locks?
IBM的intention lock:提供IS、IX和SIX三种意向锁。例如低级某对象加了S锁,则在它所属的高级各对象上加IS锁,作为警告信息。这样在高级某对象上要加X锁时,就可以发现隐含的冲突。 DB File Record Field IS IS-Intention share lock IX-Intention exclusive lock SIX-S+IX IS S
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加锁原则: Locks are requested from root to leaves and released from leaves to root. 加锁顺序 DB File Record Field 例: record file DB (1) S IS (2) X IX (3) All read and some write SIX IX, IS 对要写的record加X锁 以强代弱
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多级封锁时的相容矩阵: 加锁时可以以强(排他性)代弱,但不能以弱代强。 X SIX IX S IS NL 强 弱 排他性 NL IS IX
待加 已有 NL IS IX S SIX X Y N 加锁时可以以强(排他性)代弱,但不能以弱代强。
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