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开篇词|为什么要学习分布式数据库?
01|什么是分布式数据库?
02|强一致性:那么多数据一致性模型,究竟有啥不一样?
03|强一致性:别再用BASE做借口,来看看什么是真正的事务一致性
04 | 架构风格:NewSQL和PGXC到底有啥不一样?
05 | 全局时钟:物理时钟和逻辑时钟你Pick谁?
06 | 分片机制:为什么说Range是更好的分片策略?
07 | 数据复制:为什么有时候Paxos不是最佳选择?
08 | 基础篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
09|原子性:2PC还是原子性协议的王者吗?
10 | 原子性:如何打破事务高延迟的魔咒?
11|隔离性:读写冲突时,快照是最好的办法吗?
12 | 隔离性:看不见的读写冲突,要怎么处理?
13 | 隔离性:为什么使用乐观协议的分布式数据库越来越少?
14 | 隔离性:实现悲观协议,除了锁还有别的办法吗?
15 | 分布式事务串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
16 | 为什么不建议你使用存储过程?
17 | 为什么不建议你使用自增主键?
18 | HTAP是不是赢者通吃的游戏?
19 | 查询性能优化:计算与存储分离架构下有哪些优化思路?
20 | 关联查询:如何提升多表Join能力?
21 | 查询执行引擎:如何让聚合计算加速?
22|RUM猜想:想要读写快还是存储省?又是三选二
23 | 数据库查询串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
24 | 全球化部署:如何打造近在咫尺且永不宕机的数据库?
25 | 容灾与备份:如何设计逃生通道保证业务连续性?
26 | 容器化:分布式数据库要不要上云,你想好了吗?
27 | 产品测试:除了性能跑分,还能测个啥?
28 | 选型案例:银行是怎么选择分布式数据库的?
29 | 产品图鉴:哪些分布式数据库值得看?
30 | 实践篇大串讲:重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
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分布式数据库入门指南
小册名称:分布式数据库入门指南
### 第十一章 隔离性:读写冲突时,快照是最好的办法吗? 在分布式数据库系统的广阔领域中,隔离性(Isolation)是确保数据库事务正确执行、维护数据一致性的关键特性之一。随着数据量的爆炸性增长和并发访问需求的日益增加,如何在保证高性能的同时实现高隔离性,成为了数据库设计与优化中不可回避的挑战。本章将深入探讨隔离性概念,特别是面对读写冲突时,快照隔离(Snapshot Isolation)作为一种常见解决方案的有效性及其局限性,并探讨其他可能的替代方案。 #### 11.1 隔离性基础 首先,我们需要明确什么是事务的隔离性。在数据库系统中,事务是数据库操作的基本单元,它包含了一系列对数据库进行读或写的操作,这些操作要么全部成功,要么在遇到错误时全部撤销,以保持数据库的一致性。隔离性则是指事务在执行过程中不受其他并发事务的影响,仿佛这些事务是在串行环境下执行的。 然而,在分布式系统中,由于网络延迟、分区、节点故障等因素,实现严格的串行化隔离往往是不切实际的,也是不高效的。因此,数据库系统通常提供一系列隔离级别,从低到高依次为:读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)和串行化(Serializable)。每个级别在提供不同程度的一致性保证的同时,也伴随着不同的性能开销。 #### 11.2 快照隔离简介 快照隔离(Snapshot Isolation)是一种介于可重复读和串行化之间的隔离级别,它允许多个事务并发执行,并通过为每个事务提供一个数据库在某一时间点的快照来避免脏读(Dirty Reads)和不可重复读(Non-repeatable Reads)。在快照隔离下,事务只能看到其开始时刻之前已经提交的数据版本,而忽略之后发生的任何更改,从而保证了事务内数据的一致性。 **快照隔离的优势**: 1. **避免脏读**:由于事务只能读取已提交的数据版本,因此不会读取到其他事务未提交的更改。 2. **减少锁竞争**:快照隔离减少了传统锁机制的使用,通过快照的方式避免了读写冲突,提高了并发性能。 3. **简化编程模型**:对于开发者而言,快照隔离提供了一个相对简单的并发控制模型,降低了编写正确并发事务的难度。 **实现机制**: 快照隔离通常通过多版本并发控制(MVCC, Multi-Version Concurrency Control)来实现。在MVCC中,每个数据项都保存了多个版本,每个版本都与一个事务ID相关联。当事务读取数据时,系统会根据事务的ID和数据的版本信息来决定返回哪个版本的数据给事务。 #### 11.3 快照隔离的局限性 尽管快照隔离提供了诸多优势,但它并非解决所有读写冲突的万金油。以下是快照隔离面临的一些主要局限性: 1. **幻读(Phantom Reads)**:快照隔离可以防止不可重复读,即同一事务内多次读取同一数据集合时,结果保持一致。然而,它不能保证避免幻读,即在同一事务内,当两次执行相同的查询时,可能由于其他事务的插入操作而返回额外的行。 2. **写偏斜(Write Skew)**:在快照隔离下,两个事务可能基于旧的数据快照做出决策,并执行相互冲突的写操作,导致数据不一致。例如,两个事务都根据库存量决定订购商品,但由于它们读取的是旧的快照,可能会同时成功提交订单,导致库存超卖。 3. **性能开销**:虽然快照隔离减少了锁的使用,但它引入了额外的存储和版本管理开销,特别是在数据更新频繁的场景下,这些开销可能会成为性能瓶颈。 4. **实现复杂性**:虽然快照隔离的概念相对简单,但其背后的MVCC机制实现起来却相当复杂,特别是在处理事务提交、回滚、垃圾回收等方面。 #### 11.4 替代方案探讨 面对快照隔离的局限性,我们可以考虑以下几种替代或补充方案: 1. **串行化隔离**:虽然串行化隔离会显著降低并发性能,但它能提供最强的隔离保证,完全避免脏读、不可重复读、幻读以及写偏斜等问题。对于需要极高数据一致性的应用场景,串行化隔离是不可或缺的。 2. **乐观锁与悲观锁**:乐观锁和悲观锁是两种传统的并发控制机制。乐观锁通常通过版本号或时间戳来控制并发访问,适用于冲突较少的情况;而悲观锁则通过锁定数据项来防止并发冲突,适用于冲突频繁的场景。这两种机制可以与快照隔离结合使用,以应对特定的并发问题。 3. **冲突检测与解决**:在分布式系统中,还可以采用冲突检测与解决策略来处理读写冲突。例如,在事务提交前,系统可以检查是否存在潜在的冲突,并尝试通过重试、回滚或协调不同事务的执行顺序来解决这些冲突。 4. **基于时间戳的排序**:在某些情况下,可以通过为事务和数据项分配全局唯一的时间戳,并按照时间戳的顺序来执行事务,从而避免冲突。这种方法需要精确的时间同步和复杂的调度算法,但在某些特定场景下可能是有效的。 #### 11.5 结论 快照隔离作为分布式数据库中处理读写冲突的一种有效手段,具有避免脏读、减少锁竞争和简化编程模型等优势。然而,它并非完美的解决方案,面临着幻读、写偏斜、性能开销和实现复杂性等挑战。在实际应用中,我们需要根据具体场景的需求和约束条件,选择合适的隔离级别和并发控制机制,以在保持数据一致性的同时,最大化系统的并发性能和可用性。未来,随着数据库技术的不断发展,我们期待看到更多创新的隔离机制和并发控制技术的出现,以更好地满足复杂多变的业务需求。
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