并发控制的核心概念

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前言

在数据库技术中，封锁 是实现并发控制的核心手段。它保证了多个事务同时进行时的数据一致性，避免了数据冲突和错误。对于初学者来说，理解封锁技术是迈向数据库高手的第一步。这篇文章将通过简洁明了的方式，帮助你轻松掌握封锁的相关知识。

什么是封锁？为什么重要？

封锁，顾名思义，就是在对数据进行操作前，先“锁定”它，确保在操作完成之前，其他事务不能对该数据进行修改。封锁的本质是对数据库资源的一种保护机制，防止多个事务同时修改数据导致的不一致。

基本封锁：排它锁与共享锁

封锁有多种类型，但是排它锁（X 锁） 和 共享锁（S 锁） 是最基本的两种。

• 排它锁（X 锁） ：又称为写锁。当事务 T 对一个数据对象加上 X 锁后，其他事务不能对该数据对象进行任何操作，直到 T 释放 X 锁。简单来说，X 锁让事务独占该数据对象。

  举例：如果事务 T1 对“订单”表中的一条记录加上了 X 锁，那么其他事务（如 T2）不能对该记录进行读或写操作，直到 T1 释放该锁。

• 共享锁（S 锁） ：又称为读锁。当事务 T 对一个数据对象加上 S 锁后，其他事务可以继续对该数据对象加 S 锁，但不能加 X 锁。也就是说，多个事务可以同时读取数据，但不能修改数据。

  举例：事务 T1 对“用户信息”表中的一条记录加上 S 锁后，事务 T2 也可以对该记录进行读取操作，但不能修改。

锁的相容性

锁的相容性 决定了某个事务能否对已经被其他事务加锁的数据再加锁。如下所示：

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• Y 表示锁兼容，T1 可以成功加锁。
• N 表示锁不兼容，T1 的加锁请求会被拒绝。

举例：如果 T2 对某数据加了 S 锁，T1 可以继续对该数据加 S 锁，但不能加 X 锁。

封锁粒度：如何选择封锁对象？

封锁粒度 指的是封锁对象的大小。从小到大，封锁粒度可以是属性值、元组、关系（表）、数据库等单位。

• 粒度越小：并发度越高，但系统开销更大。
• 粒度越大：并发度降低，但系统开销减少。

举例：如果一个事务只处理几条记录，那么以元组为封锁粒度较为合适；而如果处理大量记录，封锁整个表可能更合适。

封锁协议：三级封锁协议详解

为了保证数据的一致性，数据库引入了封锁协议，规定了何时加锁、何时释放锁。常见的有三级封锁协议。

一级封锁协议

• 事务 T 在修改数据对象之前必须加 X 锁，直到事务结束才能释放 X 锁。
• 防止丢失修改，但不能防止读“脏”数据和不可重复读。

举例：T1 对数据 A 加 X 锁，T2 必须等待 T1 释放锁后，才能对 A 进行操作。

二级封锁协议

• 在一级封锁协议的基础上，事务 T 读取数据前必须加 S 锁，读完后立即释放。
• 防止丢失修改和读“脏”数据，但不能防止不可重复读。

举例：T1 加 X 锁并修改数据，T2 在读取数据时加 S 锁，读完后释放 S 锁。

三级封锁协议

• 在二级封锁协议的基础上，事务 T 读取数据后直到事务结束才释放 S 锁。

• 防止丢失修改、读“脏”数据和不可重复读。

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举例：T1 加 S 锁读取数据后，T2 必须等待 T1 结束事务并释放锁，才能对数据进行修改。

活锁与死锁：并发控制的新挑战

尽管封锁技术能有效解决并发问题，但它也可能引发新的挑战，如活锁 和 死锁。

活锁

活锁 发生在某个事务一直处于等待状态，永远无法获得锁的情况。

死锁

死锁 是指多个事务互相等待对方释放锁，导致所有事务都无法继续执行。

举例：T1 获得了数据 A 的锁，T2 获得了数据 B 的锁。然后 T1 想要获取 B 的锁，T2 想要获取 A 的锁，结果两者互相等待，形成死锁。

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解决死锁的策略

为了避免死锁，通常有两类方法：

1. 死锁预防：

   • 一次封锁法：事务必须一次性加锁所有需要的数据，但这可能降低并发度。
   • 顺序封锁法：所有事务按照一个固定的顺序加锁，避免互相等待。

2. 死锁检测与解除：

   • 超时法：如果一个事务等待的时间超过了某个时间限制，系统会认为发生了死锁，强制中止事务。

   • 事务等待图法：系统定期监控等待情况，如果发现事务之间存在循环等待，说明发生了死锁，系统将中止某个事务以解除死锁。

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总结

封锁技术是数据库并发控制的核心手段。通过排它锁和共享锁的使用，数据库可以有效地保证事务之间的隔离性，防止数据不一致问题的发生。而封锁协议则为封锁的使用提供了明确的规则，帮助我们解决丢失修改、读“脏”数据和不可重复读等问题。虽然封锁机制可能带来活锁和死锁等挑战，但通过合理的预防和检测手段，我们可以有效应对这些问题。