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数据库并发控制的作用及示例分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
1. 数据库并发控制的作用
1.1 事务的概念
在介绍并发控制前，首先需要了解事务。数据库提供了增删改查等几种基础操作，用户可以灵活地组合这几种操作，实现复杂的语义。在很多场景下，用户希望一组操作可以做为一个整体一起生效，这就是事务。事务是数据库状态变更的基本单元，包含一个或多个操作 (例如多条 SQL 语句)。经典的转账事务，就包括三个操作：(1) 检查 A 账户余额是否足够。(2)如果足够，从 A 扣减 100 块。(3)B 账户增加 100 块。
事务有个基本特性：这一组操作要么一起生效，要么都不生效，事务执行过程中如遇错误，已经执行的操作要全部撤回，这就是事务的原子性。如果失败发生后，部分生效的事务无法撤回，那数据库就进入了不一致状态，与真实世界的事实相左。例如转账事务从 A 账户扣款 100 块后失败了，B 账户还未增加款项，如果 A 账户扣款操作未撤回，这个世界就莫名奇妙丢失了 100 块。原子性可以通过记日志 (更改前的值) 来实现，还有一些数据库将事务操作缓存在本地，如遇失败，直接丢弃缓存里的操作。
事务只要提交了，它的结果就不能改变了，即使遇到系统宕机，重启后数据库的状态与宕机前一致，这就是事务的持久性。数据只要存储非易失存储介质，宕机就不会导致数据丢失。因此数据库可以采用以下方法来保证持久性：(1)事务完成前，所有的更改都保证存储到磁盘上了。或 (2) 提交完成前，事务的更改信息，以日志的形式存储在磁盘，重启过程根据日志恢复出数据库系统的内存状态。一般而言，数据库会选择方法(2)，原因留给读者思考。
数据库为了提高资源利用率和事务执行效率、降低响应时间，允许事务并发执行。但是多个事务同时操作同一对象，必然存在冲突，事务的中间状态可能暴露给其它事务，导致一些事务依据其它事务中间状态，把错误的值写到数据库里。需要提供一种机制，保证事务执行不受并发事务的影响，让用户感觉，当前仿佛只有自己发起的事务在执行，这就是隔离性。隔离性让用户可以专注于单个事务的逻辑，不用考虑并发执行的影响。数据库通过并发控制机制保证隔离性。由于隔离性对事务的执行顺序要求较高，很多数据库提供了不同选项，用户可以牺牲一部分隔离性，提升系统性能。这些不同的选项就是事务隔离级别。
数据库反映的是真实世界，真实世界有很多限制，例如：账户之间无论怎么转账，总额不会变等现实约束; 年龄不能为负值，性别最多只能有男、女、跨性别者三种选项等完整性约束。事务执行，不能打破这些约束，保证事务从一个正确的状态转移到另一个正确的状态，这就是一致性。不同与前三种性质完全由数据库实现保证，一致性既依赖于数据库实现(原子性、持久性、隔离性也是为了保证一致性)，也依赖于应用端编写的事务逻辑。
1.2 事务并发控制如何保证隔离性
为了保证隔离性，一种方式是所有事务串行执行，让事务之间不互相干扰。但是串行执行效率非常低，为了增大吞吐，减小响应时间，数据库通常允许多个事务同时执行。因此并发控制模块需要保证：事务并发执行的效果，与事务串行执行的效果完全相同(serializability)，以达到隔离性的要求。
为了方便描述并发控制如何保证隔离性，我们简化事务模型。事务是由一个或多个操作组成，所有的操作最终都可以拆分为一系列读和写。一批同时发生的事务，所有读、写的一种执行顺序，被定义为一个 schedule，例如：
T1、T2 同时执行，一个可能的 schedule: T1.read(A),T2.read(B),T1.write(A),T1.read(B),T2.write(A)如果并发事务执行的 schedule 效果与串行执行的 schedule(serial schedule)等价，就可以满足 serializability。一个 schedule 不断调换读写操作的顺序，总会变成一个 serializable schedule，但是有的调换可能导致事务执行的结果不一样。一个 schedule 中，相邻的两个操作调换位置导致事务结果变化，那么这两个操作就是冲突的。冲突需要同时满足以下条件：
1. 这两个操作来自不同事务
2. 至少有一个是写操作
3. 操作对象相同
因此常见的冲突包括：
读写冲突。事务先 A 读取某行数据、事务 B 后修改该行数据，和事务 B 先修改某行事务、事务 A 后读该行记录两种 schedule。事务 A 读到的结果不同。这种冲突可能会导致不可重复读异象和脏读异象。
写读冲突。与读写冲突产生的原因相同。这种冲突可能会导致脏读异象。
写写冲突。两个操作先后写一个对象，后一个操作的结果决定了写入的最终结果。这种冲突可能会导致更新丢失异象。
数据库只要保证，并发事务的 schedule，保持冲突操作的执行顺序不变，只调换不冲突的操作，可以成为 serial schedule，就可以认为它们等价。这种等价判断方式叫做 conflict equivalent：两个 schedule 的冲突操作顺序相同。例如下图的例子，T1 write(A)与 T3 read(A)冲突，且 T1 先于 T3 发生。T1 read(B)和 T2 write(B)冲突，且 T2 先于 T1，因此左图事务执行的 schedule，与 T2,T1,T3 串行执行的 serial schedule(右图) 等价。左图的执行顺序满足 conflict serializablity。
再分析一个反例：T1 read(A)与 T2 write(A)冲突且 T1 先于 T2，T2 write(A)与 T2 write(A)冲突且 T2 先于 T1。下图这个个 schedule 无法与任何一个 serial schedule 等价，是一个不满足 conflict serializablity 的执行顺序，会造成更新丢失的异象。
总体来说，serializability 是比较严格的要求，为了提高数据库系统的并发性能，很多用户愿意去降低隔离性的要求以寻求更好的性能。数据库系统往往会实现多种隔离级别，供用户灵活选择，关于事务隔离级别，可以参看这篇文章。
并发控制的要求清楚了，如何实现呢? 后文将依据冲突检测的乐观程度，一一介绍并发控制常见的实现方法。
2. 基于两阶段锁的并发控制
2.1 2PL
既然要保证操作按正确的顺序执行，最容易想到的方法就是加锁保护访问对象。数据库系统的锁管理器模块，专门负责给访问对象加锁和释放锁，保证只有持有锁的事务，才能操作相应的对象。锁可以分为两类：S-Lock 和 X -Lock，S-Lock 是读请求使用的共享锁，X-Lock 是写请求使用的排他锁。它们的兼容性如下：操作同一个对象，只有两个读请求相互兼容，可以同时执行，读写和写写操作都会因为锁冲突而串行执行。
2PL(Two-phase locking)是数据库最常见的基于锁的并发控制协议，顾名思义，它包含两个阶段：
阶段一：Growing，事务向锁管理器请求它需要的所有锁(存在加锁失败的可能)。
阶段二：Shrinking，事务释放 Growing 阶段获取的锁，不允许再请求新锁。
为什么加锁和放锁要泾渭分明地分为两个阶段呢?
2PL 并发控制目的是为了达到 serializable，如果并发控制不事先将所有需要的锁申请好，而是释放锁后，还允许再次申请锁，可能出现事务内两次操作同一对象之间，其它事务修改这一对象(如下图所示)，进而无法达到 conflict serializable，出现不一致的现象(下面的例子是 lost update)。
2PL 可以保证 conflict serializability，因为事务必须拿到所有需要的锁才能执行。例如正在执行的事务 A 与事务 B 冲突，事务 B 要么已经执行完，要么还在等待。因此那些冲突操作的执行顺序，与 BA 或 AB 串行执行时冲突操作执行顺序一致。
所以，数据库只要采用 2PL 就能保证一致性和隔离性了吗? 来看一下这个例子：
以上执行顺序是符合 2PL 的，但 T2 读到了未提交的数据。如果此时 T1 回滚，则会引发级联回滚(T1 的更改，不能被任何事务看到)。因此，数据库往往使用的是加强版的 S(trong)S(trict)2PL，它相较于 2PL 有一点不同：shrinking 阶段，只能在事务结束后再释放锁，完全杜绝了事务未提交的数据被读到。
2.2 死锁处理
并发事务加锁放锁必然绕不开一个问题 – 死锁：事务 1 持有 A 锁等 B 锁，事务 2 持有 B 锁等 A 锁。目前解决死锁问题有两种方案：
Deadlock Detection：
数据库系统根据 waits-for 图记录事务的等待关系，其中点代表事务，有向边代表事务在等待另一个事务放锁。当 waits-for 图出现环时，代表死锁出现了。系统后台会定时检测 waits-for 图，如果发现环，则需要选择一个合适的事务 abort。
Deadlock Prevention：
当事务去请求一个已经被持有的锁时，数据库系统为防止死锁，杀死其中一个事务(一般持续越久的事务，保留的优先级越高)。这种防患于未然的方法不需要 waits-for 图，但提高了事务被杀死的比率。
2.3 意向锁
如果只有行锁，那么事务要更新一亿条记录，需要获取一亿个行锁，将占用大量的内存资源。我们知道锁是用来保护数据库内部访问对象的，这些对象根据大小可能是：属性(Attribute)、记录(Tuple)、页面(Page)、表(Table)，相应的锁可分为行锁、页面锁、表锁(没人实现属性锁，对于 OLTP 数据库，最小的操作单元是行)。对于事务来讲，获得最少量的锁当然是最好的，比如更新一亿条记录，或许加一个表锁就足够了。
层次越高的锁 (如表锁)，可以有效减少对资源的占用，显著减少锁检查的次数，但会严重限制并发。层次越低的锁(如行锁)，有利于并发执行，但在事务请求对象多的情况下，需要大量的锁检查。数据库系统为了解决高层次锁限制并发的问题，引入了意向(Intention) 锁的概念：
Intention-Shared (IS)：表明其内部一个或多个对象被 S -Lock 保护，例如某表加 IS，表中至少一行被 S -Lock 保护。
Intention-Exclusive (IX)：表明其内部一个或多个对象被 X -Lock 保护。例如某表加 IX，表中至少一行被 X -Lock 保护。
Shared+Intention-Exclusive (SIX)：表明内部至少一个对象被 X -Lock 保护，并且自身被 S -Lock 保护。例如某个操作要全表扫描，并更改表中几行，可以给表加 SIX。读者可以思考一下，为啥没有 XIX 或 XIS
意向锁和普通锁的兼容关系如下所示：
意向锁的好处在于：当表加了 IX，意味着表中有行正在修改。(1)这时对表发起 DDL 操作，需要请求表的 X 锁，那么看到表持有 IX 就直接等待了，而不用逐个检查表内的行是否持有行锁，有效减少了检查开销。(2)这时有别的读写事务过来，由于表加的是 IX 而非 X，并不会阻止对行的读写请求(先在表上加 IX，再去记录上加 S /X)，事务如果没有涉及已经加了 X 锁的行，则可以正常执行，增大了系统的并发度。
3. 基于 Timing Order(T/O)的并发控制
为每个事务分配 timestamp，并以此决定事务执行顺序。当事务 1 的 timestamp 小于事务 2 时，数据库系统要保证事务 1 先于事务 2 执行。timestamp 分配的方式包括：(1)物理时钟;(2)逻辑时钟;(2)混合时钟。
3.1 Basic T/O
基于 T / O 的并发控制，读写不需加锁， 每行记录都标记了最后修改和读取它的事务的 timestamp。当事务的 timestamp 小于记录的 timestamp 时 (不能读到”未来的”数据)，需要 abort 后重新执行。假设记录 X 上标记了读写两个 timestamp：WTS(X) 和 RTS(X)，事务的 timestamp 为 TTS，可见性判断如下：
读：
TTS WTS(X)：该对象对该事务不可见，abort 事务，取一个新 timestamp 重新开始。
TTS WTS(X)：该对象对事务可见，更新 RTS(X) = max(TTS,RTS(X))。为了满足 repeatable read，事务复制 X 的值。
为了防止读到脏数据，可以在记录上做特殊标记，读请求需等待事务提交后再去读。
写：
TTS WTS(X) || TTS RTS(X)：abort 事务，重新开始。
TTS WTS(X) TTS RTS(X)：事务更新 X，WTS(X) = TTS。
这里之所以要求 TTS RTS(X)，是为了防止如下情况：读请求的时间戳为 rts，已经读过 X，时间戳设为 RTS(X)=rts，如果新事务的 TTS RTS(X)，并且更新成功，则 rts 读请求再来读一次就看到新的更改了，违反了 repeatable read，因此这是为了避免读写冲突。记录上存储了最后的读写时间，可以保证 conflict serializable
这种方式也能避免 write skew，例如：初始状态，X 和 Y 两条记录，X=-3，Y=5，X+Y 0，RTS(X)=RTS(Y)=WTS(X)=WTS(Y)=0。事务 T1 的时间戳为 TTS1=1，事务 T2 的时间戳 TTS2=2。
它缺陷包括：
长事务容易饿死，因为长事务的 timestamp 偏小，大概率会在执行一段时间后读到更新的数据，导致 abort。
读操作也会产生写(写 RTS)。
4. 基于 Validation(OCC)的并发控制
执行过程中，每个事务维护自己的写操作 (Basic T/ O 在事务执行过程中写就将数据写入 DB) 和相应的 RTS/WTS，提交时判断自己的更改是否和数据库中已存在的数据冲突，如果不冲突才写入 DB。OCC 分为三个阶段：
Read Write Phase：即读写阶段，事务维护读的结果和即将提交的更改，以及写入记录的 RTS 和 WTS。
Validation Phase：检查事务是否与数据库中的数据冲突。
Write Phase：不冲突就写入，冲突就 abort,restart。
Read Write Phase 结束，进入 Validation Phase 相当于事务准备完成，进入提交阶段了，进入 Validation Phase 的时间被选做记录行的时间戳，来定序。不用事务开始时间是因为：事务执行时间可能较长，导致后开始的事务可能先提交，这会加大事务冲突的概率，较小时间戳的事务后写入数据库，肯定会 abort。
Validation 过程
假设当前只有两个事务 T1 和 T2，并修改了相同数据行，T1 的时间戳 T2 的时间戳(即 validation 顺序：T1 T2，对用户而言，T1 先发生于 T2)，则有如下情况：
(1)T1 在 validate 阶段，T2 还在 Read Write Phase。此时只要 T1 和 T2 已经发生的读写没有冲突，就可以提交。
如果 WS(T1) cap; (RS(T2) cup; WS(T2)) = empty;，说明 T2 和 T1 写的记录无冲突，validation 通过，可以写入。
否则，T2 与 T1 之间存在读写冲突或写写冲突，T1 需要回滚。读写冲突：T2 读到了 T1 写之前的版本，T1 提交后，它可能读到 T1 写的版本，不可重复读。写写冲突：T2 有可能在旧版本基础上更新，再次写入，造成 T1 的更新丢失。
(2)T1 完成 validate 阶段，进入 write 阶段直到提交完成，这已经是不可逆的了。T2 在 T1 进入 write phase 之前的读写，肯定和 T1 的操作不冲突(因为 T1 validation 通过了)。T2 之后继续的读写操作，有可能冲突与 T1 要提交的操作，因此 T2 进入 validate 阶段：
如果 WS(T1) cap; RS(T2)= empty;，说明 T2 没读到 T1 写的记录，validation 通过，T2 可以写入。(为什么不验证 WS(T2)了呢?WS(T1)已经提交了，且它的时间戳小于 WS(T2)，WS(T2)里之前的一部分肯定没有冲突，之后的一部分，因为没有读过 T1 的写入的对象，写进去也没问题，不会覆盖 WS(T1)的写)
否则，T2 与 T1 之间存在读写冲突和写写冲突，T2 需要回滚。读写冲突：T2 读到了 T1 写之前的版本，T1 提交后，它可能读到 T1 写的版本，不可重复读。写写冲突：T2 有可能在旧版本基础上更新，再次写入，造成 T1 的更新丢失。
5. 基于 MVCC 的并发控制
数据库维护了一条记录的多个物理版本。事务写入时，创建写入数据的新版本，读请求依据事务 / 语句开始时的快照信息，获取当时已经存在的最新版本数据。它带来的最直接的好处是：写不阻塞读，读也不阻塞写，读请求永远不会因此冲突失败 (例如单版本 T /O) 或者等待(例如单版本 2PL)。对数据库请求来说，读请求往往多于写请求。主流的数据库几乎都采用了这项优化技术。
MVCC 是读和写请求的优化技术，没有完全解决数据库并发问题，它需要与前述的几种并发控制技术组合，才能提供完整的并发控制能力。常见的并发控制技术种类包括：MV-2PL，MV-T/ O 和 MV-OCC，它们的特点如下表：
MVCC 还有两个关键点需要考虑：多版本数据的存储和多余多版本数据的回收。
多版本数据存储方式，大致可以分为两类：(1)Append only 的方式，新旧版本存储在同一个表空间，例如基于 LSM-Tree 的存储引擎。(2)主表空间记录最新版本数据，前镜像记录在其它表空间或数据段，例如 InnoDB 的多版本信息记录在 undo log。多版本数据回收又称为垃圾回收(GC)，那些没有机会再被任何读请求获取的旧版本记录，应该被及时删除。
依据冲突处理的时机 (乐观程度)，依次介绍了基于锁(在事务开始前预防冲突)、基于 T /O(在事务执行中判断冲突) 和基于 Validation(在事务提交时验证冲突)的事务并发控制机制。不同的实现适用于不同的 workload，并发冲突小的 workload，当然适合更乐观的并发控制方式。而 MVCC 可以解决只读事务和读写事务之间相互阻塞的问题，提高了事务的并发读，被大多数主流数据库系统采用。
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