概述

• 【理解的关键】串行化

另外说说对于隔离级别的理解：

1. 不同场景下, 一致性需求不同.
2. 造成不一致性的因素:

并发,回滚等数据库操作.

3. 对一致性的不同分类的处理,导致了 不同的隔离级别.
   

为什么要进行并发控制

并发意味着多个流程，以某种不确定的方式进行交替执行。这种交替的不确定性，往往会对结果造成相应的不确定性。

站在组合的角度来看这种交替，其可能产生的并发组合方案，是非常多的。然而，在这些组合方案空间中，有一些是不影响逻辑（人们根据各自需求定义的）正确性，而另外一些则是造成结果的混乱，不合逻辑。

所以，并发控制的目的，在于在多个流程并发执行的过程中，通过控制某些关键的并发结点，使得并发执行只保留可能正确的并发组合方案。

【多线程角度】简单的例子，从java多线程角度进行论述，多个线程操作同一个变量，如果并发推进的顺序不够正确，造成的结果是，可能是某个线程对于变量操作的丢失。

现在让我们回到数据库上来理解，数据库中的表格、记录，可以看作是java多线程中操作的变量，只不过数据库中的这些变量是存储在硬盘上的，一般是被批量操作的，并且具有一些从数据库中获得的性质（比如，回滚的性质）。

举个简单的例子说明数据库中存在的现象：

• 多个售票系统，可以类比成多个线程（这样类比是为了方便理解）。它们共同操作着数据库中的变量，或者读或者写，这其中必然会存在多个系统的共享，包括对于同一个表的共享、对于同一个表中同一个记录的共享。
• 【假设】为了理解并发控制的重要性，我们最好先站在其对立面来看看这个场景，即如果没有并发控制，会发生什么？没有并发控制，意味着并发方案中，哪一种组合都是有可能的，包括那些错误的方案。比如，有两个售票系统A、B，A系统和B系统同时操作数据库记录C（座位），A系统读取了C,B系统读取了C,然后双方都认为C座位未售出，然后就可能发生一票多卖的情况。

三种典型的不一致

而在数据库中，通常存在会出现哪些错误呢？

下面列举了数据库中存在的几种典型的问题，更具体一点，即数据的不一致性。

• T1，T2表示两个不同的事务。（可以类比于java中的两个不同的线程）
• 【交替执行】T1与T2是交替执行的。而在下面这些并发组合方案中，产生了如下3类不一致的问题。
• 【不一致】这些说的不一致，是指（1）不同事务操作的数据是不一致的；（2）或者同一个事务前后不一致。
• 【丢失修改】简单例子，对于A的操作（如加、减），在事务交替过程中，某个事务的某些操作表现为并未成功。
• 【不能重复读】在一个事务的不同阶段,读取出来的内容是不同的;见示意图。

出现这种情况,意味着整个事务的不可靠.尽管这种不一致是由外界所导致的. -->
所以需要与其它外界之间由一定的契约,即所谓的封锁协议;

• 【脏读】数据库回滚的特性（回滚是为了满足事务特性：持久化），这同时也就引入了脏读。

引入并发控制

并发控制及相应的事务处理技术是DBMS的核心技术：

什么是事务

事务的基本概念

• 【事务概念服务的目的】维护数据库一致性的概念工具。（当然，后面还会提出一些特性及细节，以保证其能够确保数据库的一致性）
• 【事务的应用】事务在具体程序中的应用，应该是由程序员来决定的，决定哪些对于数据库的操作应该放到同一事务中（意味着满足事务的ACID特性）。下面银行的例子就说明了这一点，一些事情必须同时发生（A减钱，B加钱），才能算做逻辑上的正确，这些事情形成了一个逻辑处理单元。

事务的宏观特性（程序员眼中的事务）

事务的微观特性（DBMS看到的事务）

事务的特性

下面再次回顾前面提到的不一致性问题。
这些事务，宏观上是独立完整的，然而到了微观层面（DBMS）就变成了微观交错执行了。并发控制主要是针对微观层面的。
后面我们会提到事务如何去解决这些问题。

【TODO:深入阐释】事务的特性: ACID

DBMS对事务的控制

• 【事务调度器】在确保事务一致性方面，发挥了重大的作用。（后面会进行详细的介绍）
• 【锁表】在协调事务过程中发挥着重要作用。DBMS深得数据库思想(仿佛一切都通过表来存储)，锁也是存储数据库得表中的。
  

事务调度与可串行性

• 【事务调度】为了让我们方便理解，我们可以做出这样的假定，在事务调度的眼中，各个事务被打碎成一个个小的片段（比如，读、写、锁等），每个片段被标识了一些属性（比如属于哪个事务，次序，读写属性等）。然后事务调度其将会就这些片段安排出一个合理的次序。
• 【串行调度】串行调度，是将一个事务看作一个整体（不会被打散，不会被其它事务在执行过程中打断），一个事务执行完后，再去执行另一个事务。 --> 之所以提到串行调度，是因为该串行调度往往作为一个事务调度正确的参考模型，因为其足够简单且逻辑正确。
• 【并发或并行调度】串行调度虽然逻辑上正确，然而却是十分低效的。数据库要想高效执行，必须引入并发/并行，但引入并发后，就必须通过一些规则约束（后面会提到），来确保并发执行的结果是正确的。

并发调度的正确性

并发调度是高效的 。但与此同时，也引入了相应的复杂性。
并发调度的引入，意味着相当多的调度方案，哪一种是正确的呢？

示例：

• 从结果等价角度判断并发调度的正确性。
• 从形式角度，判断并发调度为可串行化调度，进而推导出结果的正确性。

一种简单的事务标记模型

假设事务中，只包含读和写。于是，一个事务，可通过如下模型进行刻画，即事务可以看作是读写组成的序列。

【关键定义】冲突：
规定了事务之间,事务内部,哪些是冲突的.
进而给出了冲突等价的定义. s1 通过的非冲突变换,最后使得其变换成s2.
–> 称s1 和 s2 是冲突等价的.

【概念构建】在冲突等价概念下,又提出了串行化的概念.如果事务执行序列的交换次序后,最后等价于的某个串行化的执行的结果,那么称原来的并发执行为可串行化.

• 注意冲突的定义 & 冲突的规则。

【关键概念】冲突可串行性：

• 冲突是禁止交换的。非冲突是可以交换的。（按照上面的规则，算法是不难实现的）
  
  概念区分：
  

冲突可串行性判别算法