分布式事务控制算法解析：从2PL到Calvin

"3TS是腾讯的事务处理测试系统，专注于分布式事务的并发访问控制算法。本文主要介绍了各种并发控制算法，包括2PL（两阶段锁定）、OCC（乐观并发控制）及其变种、TO（时间戳排序）、MVCC（多版本并发控制）与TO结合的算法、SI（静态隔离）和其变种，以及优化后的OCC算法和Calvin算法。并发控制的基本思想是先定序后检验，通过确定事务执行顺序并检查是否符合该顺序来避免冲突。定序可以是静态的（如基于事务开始时间）或动态的（根据数据依赖）。" 在分布式数据库系统中，确保事务的正确执行是非常关键的，这涉及到并发控制。文章详细阐述了多种并发控制算法： 1. **2PL（两阶段锁定）**：这是一种保守的策略，事务在执行读写操作前先获取锁，直到事务结束才释放。2PL有No-Wait和Wait-Die两种变体，分别处理死锁的不同策略。 2. **OCC（乐观并发控制）**：在事务提交时检查冲突，如果发现冲突则回滚。OCC的变种如FOCC、BOCC等，通过不同方式检测冲突。 3. **TO（时间戳排序）**：每个事务被赋予一个时间戳，事务按时间戳顺序执行。但仅靠时间戳可能产生不可串行化的问题，因此需要后续的检验步骤。 4. **MVCC（多版本并发控制）**：允许多个版本的数据存在，每个事务看到的是一个一致性视图，减少了锁的使用，提高了并发性能。MVCC与TO结合，进一步优化了并发控制。 5. **SI（静态隔离）**：如SSI、WSI等，通过预定义的事务调度来确保隔离性。 6. **优化后的OCC算法**，如Maat、Sundial、Silo，针对OCC的不足进行了改进，提高了效率。 7. **Calvin算法**：它尝试简化分布式事务处理，通过预先计算事务的执行顺序，减少通信成本。 定序策略分为静态和动态。静态定序基于事务开始时间，而动态定序则根据数据依赖关系动态调整事务顺序。例如，如果事务T1读取了数据项x的旧版本，而事务T2随后写入新版本，那么根据写读依赖，事务T1必须在T2之前完成。 在并发控制中，检验是至关重要的，它确保事务按照预定顺序执行，若检测到冲突或违反顺序，则采取回滚或等待等措施。这些算法的目的是在保证事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）的同时，最大化系统的并发性能。