读书笔记：数据密集型应用系统设计 事务

数据密集型应用系统设计

事务

弱隔离级别的介绍

读-提交

脏写

写入尚未提交的事务的一部分

读-提交 这个隔离级别，并不能克服下列图所示的，计数器增量竞争的情况

最后的结果就是“更新丢失”。

如何防止脏写

脏读

如何防止脏读

快照级别隔离

不可重复读问题

如下图所示的 case：

在红线处，第一个查询 account1 已经结束，向 account1 转账的的事务还没有提交，所以根据读-提交的性质，此时的查询结果为 500。第二个查询 account2 的发起时机是在 account2 转出 100 元，且事务已经提交，根据读-提交的性质，此时可以查询到 account2 的账户是 400 元。在这两次的查询中，两个账户的总额为 900 元，少了 100 元。查询的结果是不符合数据库预期状态的，在过段时间重新执行这两个查询，能够得到符合预期的结果。这种现象称为不可重复读，或者读倾斜（nonrepeatable read or read skew）。所谓 read skew，个人理解为读的时机不对，在整个数据库的状态中，读-提交这个隔离级别，会有一段时间的数据库状态是 “不一致” 的，如果在此时进行读数据库，就会得到错误的结果。

使用快照隔离解决上述的问题，总体思路如下：

发现错别字了。

如何实现快照隔离

下面的图解释了 PostgreSQL 数据库是如何基于 MVCC 来实现快照级别的隔离的

就是给每一行记录，增加两个字段：

1. created_by 字段，其内容为创建该记录的事务号
2. deleted_by 字段，其内容为删除该记录的事务号

在事务的执行过程中，通过对这两个字段的进行填充事务号，等到数据库进程进行垃圾回收的时候，真正删除数据。

写倾斜与幻读

写倾斜

如图所示，Alice 和 Bob 执行事务，在事务中，需要修改各自的记录中对应的 on_call 字段的状态，查询语句执行完成后，得到 currently_on_call = 2，两个事务都会进行各自的修改，最后导致 Alice 和 Bob 的 on_call 字段都为 false。

写倾斜是一种更广义的更新丢失问题。如果两个事务读取相同的一组对象，然后更新其中的一部分，不同的事务可能更新不同的对象，则可能会发生写倾斜。

为了自动防止写倾斜，要求“可串行化”的隔离级别。

幻读

如何解决幻读问题：

可重复读

串行化

如何实现串行化：

两阶段锁：

也就是无论读和写，都需要加锁。

两阶段锁的由来，在第一阶段即事务执行之前要获取锁，第二阶段（即事务结束时）则释放锁。

两阶段锁的性能：

在 2PL 模式下数据库的访问延迟具有非常大的不确定性。

谓词锁：

他的作用类似于之前描述的共享/独占锁，而区别在于，它并不属于某个特定的对象，如表的某一行，而是作用于满足某些搜索条件的所有查询对象。有如下例子：

如果事务 A 想要读取某些满足匹配条件的对象，它必须以共享模式获得查询条件的谓词锁。如果另一个事务 B 正在持有任何一个匹配对象的互斥锁，那么 A 必须等到 B 释放锁之后才能继续执行查询。

如果事务 A 想要插入，更新或删除任何对象，则必须首先检查所有旧值和新值是否与现有的任何谓词锁匹配（即冲突）。如果事务 B 持有这样的谓词锁，那么 A 必须等到 B 完成提交（或中止）后才能继续。

本章要点

参考文献

关于事务概念的详细介绍

• A Critique of ANSI SQL Isolation Levels