RAPID协议：解决并发控制提交优先级反转问题的研究

沙特国王大学学报RAPID：实时提交协议Sarvesh Pandey，Udai Shanker计算机科学工程系，M。M. M. University of Technology，Gorakhpur 273010，印度阿提奇莱因福奥文章历史记录：2019年12月2日收到2020年3月27日修订2020年4月4日接受2020年4月10日网上发售关键词：并发控制提交处理优先级反转优先级继承读-读访问A B S T R A C T意图访问已经由处于读取模式的事务组访问的数据的写入事务可能饥饿。如果请求写事务的优先级高于当前在读模式中保持冲突数据的事务组中的最高优先级锁保持读事务的优先级，则情况甚至可能随着优先级反转的同时发生而变得更糟一个读写避免饥饿和优先级反转周期下降（RAPID）提交协议已经被提出，该协议通过乐观地降低优先级反转持续时间来有效地解决上述问题，该乐观地降低优先级反转持续时间是通过减少所请求的读取器事务的数量或者通过中止其中一些读取器事务（如果可能的话）来减少当前在读取模式中持有冲突数据项的读取器事务的数量。仿真结果表明，RAPID协议优于2PC和PIC协议。©2020作者由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一个开放的访问CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍今天，大多数与数据库相关的应用程序都是由一些实时需求驱动的 在实时系统（RTS）中，输出必然需要在预定义的时间约束（即，最后期限）之前被接收（Shanker等人，2006年，2008年）。这意味着结果的正确性取决于两件事，即，执行的逻辑计算和获得最终结果的时间。即使是逻辑上正确的结果也可能导致有害的惩罚，毫无价值，或者如果没有及时提供给决策者，就没有预期的价值（Pandey和Shanker，2018）。利用RTS概念的关键应用是自动制造机器、面向机器人的技术、空间航空电子系统和电信服务（Pandey和Shanker，2020年）。实时数据库系统（RTDBS）经常与RTS一起被用作不可分割的组成部分，因为传统数据库被证明不能满足时间性要求（DiPippo和Wolfe，1997; Ramamritham，1993; Ramamritham等人， 2004年）。一个任务是一个逻辑的部分，*通讯作者。电子邮件地址：sarveshrs@mmmut.ac.in（新加坡）Pandey）。沙特国王大学负责同行审查制作和主办：ElsevierRTS的工作和作为工作的逻辑部分的事务在RTDBS中，两者应该是可比的。但是，它们（任务和事务）是单独的概念。它们的处理不能使用相同的调度算法集来完成。为了确保及时性，即使以违反一致性为代价，任务也可以被抢占（Kim and Son，1995）。与此相反，事务不能被抢占，无论因为它而违反了时效性，它们都必须使数据库始终处于一致性状态。因此，研究人员提出了完全不同的算法RTS和RTDBS环境。随着执行涉及从各种远程位置访问数据以实现目标的操作的用户需求的变化，具有通过网络连接的一组本地数据库已变得必要。所有这样的本地数据库被集体地认为是一个虚拟全球数据库的一部分，该虚拟全球数据库专用于在分布式实时场景中提供技术解决方案。所有这些应用程序的研究名为分布式实时数据库系统（DRTDBS）的研究领域的保护伞。分布式实时事务（DRTT）是DRTDBS中的逻辑工作片段DRTT可以根据其最后期限错过的后果分为软、硬或硬最后期限。响应时间在软DRTT的执行中起着至关重要的作用。平均响应时间的减少是一个设计目标，为所有的软DRTT为基础的applica- tions。可以考虑产生一个不及时的结果，但是违反截止日期会导致总返回值成比例地减少。公司DRTT的截止日期错过导致零价值，即，它们在错过最后期限时不会给系统增加任何价值（Haritsa等人，2000年）。如果公司DRTT的截止日期到期，https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.04.0061319-1578/©2020作者。由爱思唯尔公司出版代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页：www.sciencedirect.comS. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报2917则它们被立即中止并且它们所持有的所有资源被释放。硬DRTT的截止日期错过导致负值。这意味着硬DRTT截止日期错过的对抗性影响无法得到补偿。第二部分简要介绍了本文的研究背景和研究问题。第3节详细介绍了拟定RAPID方案的开发基础和RAPID方案本身。在第4节中进行了广泛的性能研究，证明了RAPID方案的有效性本节介绍了性能评估指标，以研究所提出的协议，并提供了充分的讨论，通过实验获得的结果最后，在第五部分对本文进行了总结，并指出了今后的研究方向。2. 背景研究问题事务通常被阻止以冲突模式访问数据项，以保持数据库一致性，如在基于锁定的并发控制协议中（Pandey等人，2018年）。因此，满足事务定时约束和保证数据库一致性的矛盾要求使得事务调度变得复杂。同时执行的事务之间的数据冲突是主要影响基于DRTDBS的应用程序性能的焦点事务调度问题之一（Pandey和Shanker，2020; Pandey和Shanker，2016）。数据冲突可能以两种方式发生第一种方式是在执行阶段两个事务之间发生数据冲突时，即，执行-执行（E-E）数据冲突，第二种是当一个事务处于执行阶段而另一个事务处于提交阶段时，即，执行-提交（E-C）数据冲突。 E-E数据冲突和与之相关的问题在过去已经通过提出许多算法进行了大量讨论（ Abbott 和 Molina ， 1992; Huang 等 人 ， 1992 年 ; Ulusoy 和Belford，1993年）。然而，相对较少的研究已经做了解决的问题，E-C数据冲突，这不仅是一个主要的来源，性能下降，但也更复杂的处理。高优先级两阶段锁（TwoPhaseLockingwithHigh-priority，2 PL-HP）是一种以最早截止日期优先（EarliestDeadlineFirst）为优先级分配策略的实时并发控制算法，2 PL-HP立即解决E-E数据冲突，支持高优先级事务（Abbott和Molina，1992; Lam等人，1999; Yu等人， 1993年）。相反，由于E-C数据冲突而触发的优先级反转可能导致高优先级执行事务的无限阻塞问题，这些问题大多以死线丢失和随后杀死这些事务而结束毫无疑问，由于E-C数据冲突而导致的优先级反转问题不可能完全消除，但是，通过设计新的协议来降低优先级反转对执行高优先级事务的影响，绝对可以更有效地解决这一问题R. Gupta等人研究了DRTDBS和提出的OPT协议（Gupta等人，1996年）。还提出了OPT协议的两种变体; Healthy-OPT和Shadow-OPT。这些协议的扩展版本是允许读取修改的准备数据用于时间（PROMPT）协议（Haritsa等人， 2000年）。此外，静态两阶段锁定和高优先级基础、写入更新类型、快速实时性（SWIFT）提交协议的理想选择（Shanker等人，2006）和扩展SWIFT协议（Aakash等人，2015年）也提出了。所有现有的使用Lender-Borrower方法的实时提交协议都完全集中在解决E-C数据冲突上，而不是解决甚至更不期望和不可避免的优先级反转问题（Haritsa等人， 2000; Gupta等人， 1996年;Shanker例 如 ， 2006; Qin 和 Liu ， 2003; Qin 等 人 ， 2003; Pandey 和Shanker，2017; Pandey和Shanker，2017; Pandey和Shanker，2019; Shanker等人，2010; Shanker等人，2012年）的报告。在（哈里察例如， 2000），从另一个角度提出了优先级继承提交（PIC）协议来解决由于E-C数据冲突而导致的优先级反转问题。PIC协议在一定程度上解决了优先级反转问题，但是，它需要相当大的时间来传播优先级继承信息。考虑到实时环境，这使得PIC协议不是一个现成的选择不仅如此，它还受到读写问题的负面影响在多读访问之后是冲突的写访问请求的情况下，请求写访问的事务有可能出现饥饿E-C数据冲突使读写问题的解决复杂化（Yu等人，1994年）。虽然在操作系统中解决读写问题的背景下已经做了大量的研究，但数据库研究社区在这方面的关注很少。在早期的数据库文献中，已经声明冲突仅在读-写、写-写和写-读操作的情况下发生。没有读-读操作冲突的情况。然而，Read-Read情况也可能产生问题.在单个写入操作之后的多个读取操作可能导致分布式实时事务处理系统的性能降低，尤其是在具有读取类型的大部分操作的系统中。在此背景下的第一项研究在（Aakashetal.， 2015年），并提出了扩展SWIFT提交协议。 在扩展的SWIFT中，声称不受控制的读-读访问对系统性能产生负面影响。 并提出了利用贷款人-借款人模式在一定程度上解决这一问题的方法。本文通过专门关注减少优先级反转持续时间来解决上述多读单写问题，因为在E-C数据冲突的情况下不可能消除优先级反转建议的RAPID协议有效地处理读写问题，通过降低高优先级写事务的优先级反转的持续时间。为此，它使用了优先级继承技术（Pandey和Shanker，2018; Pandey和Shanker，2017）。与数据项相关联的记录的链表的大小（在本文的稍后部分中解释）被乐观地减小以获得上述益处。3. Rapid：实时提交协议DRTDBS的关键任务是通过确保并发执行事务和原子提交的有效调度来降低事务杀死百分比。优先级反转问题的有效解决可以降低事务的死亡率.当由于E-C数据冲突，具有高优先级的新到达的锁请求队列被具有低优先级的准备好的锁持有队列阻塞时，发生优先级反转PIC协议-PROMPT的替代方案（Haritsa等人， 2000）-通过将准备好的低优先级锁保持队列的优先级升级为高优先级队列的优先级来减少优先级反转的持续时间，在一定程度上解决了上述优先级反转问题。这种临时的优先级提升提高了冲突锁持有低优先级事务的能力，因为它更有效地竞争资源并且稍微更早地完成。PIC协议是一种基于优先级继承的实时提交协议，通过允许低优先级冲突事务的所有兄弟队列执行，2918S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报更高的优先级。更清楚地，PIC协议的性能被断言为几乎等同于基本2PC协议的性能，因为它需要两个消息传送回合来将优先级继承消息分发给冲突的低优先级事务的兄弟队列（Haritsa等人，2000年）。在第一轮中，低优先级准备队列Ch1向其协调器发送优先级继承消息。在第二轮中，协调员向其余参与队列发送相同的消息。 上述优先级继承消息的确定过程示于图1 .一、为了使优先级继承的替代方法在逻辑上可行，有一个广泛的问题需要研究者的关注，然而，本文限制其范围仅限于解决读写问题。为了解决上述未解决的问题，RAPID方案是根据以下概念设计的。3.1. 在多读单写操作（MRSWO）情况当一组事务（至少两个）请求以并发模式访问同一数据项时，它们之间可能会发生数据冲突。现有的协议（并发控制和提交）只考虑三种类型的数据冲突：读-写，写-写和写-读冲突。然而，数据项的读-读访问也可能导致性能瓶颈之一。在数据项上发生MRSWO可能导致尝试访问当前由多个其他事务以读取模式保持的数据项的写入事务的饥饿。由于在数据库上执行的大约80%的操作是只读类型操作（Cooper等人，2010; Elmore等人，2011年），MRSWO案件的处理基本上需要进行。尽管对数据项的无限制多读访问在系统中提供了更高级别的并发性，但它会对DRTDBS的性能产生负面影响。多个读取请求之后是访问任何数据项的写入请求可能导致写入事务的饥饿。当写入器事务所请求的数据项已经被一组处于读模式的事务锁定时，尤其会发生这种情况。这种情况可能会迫使写事务等待，直到从冲突数据项释放所有读锁，以开始其进一步的执行。不仅如此，在写事务等待的时间段期间，在需要以读模式访问数据项的更多事务持续到达的情况下，写事务甚至可能需要等待无限的时间段以获得对数据项的独占访问权饥饿问题Fig. 1. PIC协议中的优先级继承消息分发过程如果写事务具有高优先级并且正在等待由处于读模式的一组事务所持有的数据项的释放，则写事务甚至可能变得更糟;在读模式中已经锁定数据项的事务中没有一个具有比请求高优先级写事务的优先级更高的优先级。因此，MRSWO冲突导致了具有冲突的高优先级写事务的无界优先级反转的问题。现有的提交和/或并发控制协议都没有解决由于对同一数据项的多次读取操作之后是写入操作而导致的无界优先级反转的问题。我们的目标是设计一种机制来处理由于MRSWO冲突导致的无限制优先级反转而导致的饥饿。为了减少无界优先级反转的负面影响，RAPID协议实现了一个锁管理器，该锁管理器维护以下信息请求事务此外，它使用数据结构作为针对当前由至少一个事务锁定的每个数据项 di维护的记录的链接列表（LLR），每个事务针对每个请求并且按照请求到达的顺序锁定一个事务。用于任何数据项di的记录的这样的链表被表示为数据项di的LLR。请求事务的优先级反转的持续时间取决于所请求的数据项di的LLR的大小。如果LLR的大小较小，则用于请求高优先级事务的优先级反转持续时间将较小;因此，高优先级事务的执行成功完成的可能性更大。对于锁定在共享模式中的每个数据项，Max-P（读取集）和Min-P（读取集）变量分别定义为最高和最低优先级值。RAPID协议减小数据项的LLR的大小，根据下面写的规则。1. 如果没有写事务等待锁定相同的数据，则允许多个事务像往常一样并发地以读模式访问数据项2. 如果具有大于Min-P（Read-Set）且小于Max-P（Read-Set）的优先级值的写事务处于等待状态以在排他模式中访问数据项，则共享锁请求仅在它们的优先级值大于Min-P（Read-Set）时才被锁管理器授予新请求的事务。这里，不允许优先级小于Min-P（读-集）的事务以共享模式锁定数据项，即使它们与LLR中的事务没有冲突。结果，可以以受控的方式减小LLR的大小，这又增加了可能性成功完成写入事务。3. 当优先级大于Max-P（Read-Set）的事务请求访问排他模式下的数据项时，该数据项先前被Read-Set中的事务锁定，则它必须等待轮到它，直到Read-Set中的所有事务以及准备状态完成。已经将PREPARED消息发送到协调器的事务继承传入的高优先级全局事务的优先级。Read-Set的执行事务然而，优先级反转问题仍然存在，因为高优先级全局事务必须等待优先级反转发生时处于准备状态的事务。通过将当前处于PREPARED状态的事务的优先级继承到已请求以排他模式访问数据项的高优先级全局事务的优先级，还减少了优先级反转S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报29194. 已请求在读模式中保持对具有大于Max-P（读-集）的优先级的数据项的锁定的事务（或其优先级由Max-P（读-集）继承的等待写事务）被允许访问该数据项。为了在逻辑上理解在读-写场景的情况下具有高优先级写入器事务的无界优先级反转的问题，让我们考虑五个并发执行的事务T1、T2、T3、T4和T5，按照它们的优先级的降序，即，P（T1）> P（T2）> P（T3）> P（T4）> P（T5）.这里，P（Ti）被定义为事务Ti的优先级。借助图2，可以很容易地理解上面的读写场景和与之相关的无界优先级反转问题。假设数据项d1在时间t1首先由T5以读模式访问。稍后到达的事务T4、T3和T2也以其递增的优先级顺序在读模式中访问数据项d1。结果，数据项d1的优先级将是事务T2的优先级，因为在以读模式访问数据项的事务T2、T3、T4和T5中，T2数据项d1在读模式下被T2、T3、T4和T5现在，T1请求在时间t5以写模式访问相同的数据项d1。为了确保一致性，即使T1具有更高的优先级值，T1也需要至少等待直到数据项d1因此，这导致发生优先级反转。当优先级反转发生时，在读模式中已经访问数据项d1的所有事务不需要处于PRE-PARED状态。我们假设只有事务T3在时间t5处于PREAPED状态。存在来自数据项d1的LLR的其他执行事务可能在等待已经处于PREPARED状态的事务T3完成的等待时段期间进入PREPARED状态这可能导致无界优先级反转。然而，必须允许多个事务并发地读取同一数据项以增加并发操作。3.2. 快速算法下面基于上述概念给出RAPID协议的伪代码。事务Tr是以独占模式请求数据项di的写事务，事务Ti是以共享模式请求数据项di的读事务。Min-P（Read-Set）是数据项di的LLR中的最低优先级值，Max-P（Read-Set）是数据项di的LLR中的最高优先级值。初始化数据项di= 0，i=1的LLR的大小//多读访问如果（Ti请求对数据项d i的共享锁，该数据项di尚未被任何写事务请求以独占模式访问）if（数据项di的LLR的大小==0）{共享锁被授予Ti;通过添加Ti来更新数据项di的LLR;设置Min-P（Read-Set）= Max-P（Read-Set）= P（Ti）;}其他{共享锁被授予Ti;更新数据项di、Min-P（Read-Set）和Max-P（Read-Set）的LLR;}(LLR数据项d（iSize）++;End If//多读单更新访问//事务Ti在Tr已经请求以独占模式锁定相同数据项时请求以共享模式锁定相同数据项di否则，如果（Tr请求对已经与变量Min-P（Read-Set）和Max-P（Read-Set）相关联的数据项di的排他锁）如果（Min-P（Read-Set）P（Tr）Max-P（Read-Set））如果（Ti请求对数据项di的共享锁并且P（Ti）>Min-P（数据项di））授予事务Ti共享锁;否则将事务Ti推入等待队列;End If否则，如果（P（Tr）>Max-P（Read-Set））{Label 2：如果（i >=（数据项diSize的LLR）），则转到Label 1;{如果（来自读集的事务TID[i]处于执行阶段）中止事务TID[i]并将其从读集中删除; i +=1;Read-Set-Size - = 1;转到Label 2;}//Read-Set中的所有事务都释放了共享锁标签1：if（（数据项di'Size的授予对请求高优先级事务Tr的独占访问;// Read-Set包含至少一个处于准备状态并以读模式其他将Read-Set中所有PREPARED事务的优先级继承为Tr;结束否则如果否则将请求事务Tr推入等待队列;结束否则如果Else If（（Ti请求在共享模式下锁定数据项if（锁持有事务至少经历了一次优先级继承）if（P（Ti）>数据项di的LLR中存在的事务的继承优先级）向事务Ti授予共享锁;否则将事务Ti推入等待队列;End If结束否则如果简而言之，为了最好地确保高优先级写事务可以在截止日期之前完成其执行，具有较低优先级的执行事务被中止（因为高优先级写事务可以中止执行低优先级读取器事务），并且允许其他较低优先级提交事务继承写事务的优先级。在上述提交较低优先级事务的情况下使用的优先级继承方法有助于它们更早地完成处理，从而减少优先级反转持续时间，2920S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报图二、读写场景和相关的无界优先级反转问题。高优先级写入事务。此外，RAPID协议仅需要单轮消息传送来传播将优先级继承的信息传递给其兄弟队列。4. 性能研究尽管使用一些实际基准来观察所开发的RAPID协议的性能可能更好，但是在开放环境中没有可用于研究新开发的协议的性能的实际模拟器（Ulusoy，1995; Bestavros等人，2012; Lee等人，1999; Tainaand Son，1999）。这就是为什么，具有N个位点的DRTDBS是根据如在（Lee等人， 2002;Shanker等人，2006年）。用C语言开发了一个逼真的离散事件驱动仿真系统。以重复的方式进行实验，以研究RAPID方案的行为，并通过取10个独立实验观察值的平均值计算最终结果。对于每一个观察实例，都会生成两万笔交易。一个重要的资源和数据竞争水平得到保证。每个事务都由读和/或写类型的操作的逻辑集合组成。在锁定数据项之后，读操作将首先调用并发控制管理器来锁定数据项，然后在共享模式下使用磁盘I/O和CPU来处理数据项。此外，除了磁盘I/O处理之外，写操作以类似的方式处理，其中最后的写操作被搁置，直到事务尚未提交。对于CPU的调度，采用抢占式调度其中具有高优先级的事务抢占具有低优先级，如果有的话，可能正在继续/进行。还考虑了以下假设。CPU和/或数据项是执行任何事务所需的两个主要资源，无论它是否存在于协调器一个交易到达一个站点与其他任何交易到达另一个站点无关事务到达遵循泊松分布。所考虑的操作有两种类型，即读和写（先读后写）。在其执行之前，每个事务宣布其读集和写集。数据项的集合，该事务将是只读的，在该事务的读设置下。事务将写入的数据项的集合位于该事务的写入集合之下全局事务的队列以并行方式执行。位于其他数据库站点的其他事务不需要由一个事务完成的操作的结果。假设通信延迟为10 ms或1 ms，用于分析网络延迟和实际上没有网络延迟对系统性能的影响事务的队列可以与其兄弟队列通信。这意味着每个参与队列都有关于参与执行全局事务的其他队列的信息。如果事务的协调器在其截止日期到期之前达到全局提交裁决，则事务提交。无论事务是否在最后期限错过之前也接收到并记录了提交裁决，该描述都适用。公司DRTT被考虑;如果交易错过了最后期限，交易就会被取消。静态两阶段锁（S2PL）是一种广泛使用的两阶段锁的变体，用于设计实时数据库环境的并发控制方法。在S2PL中，事务所需的锁被假定在其执行开始之前被授予（Lam，1994）。具有高优先级的静态两相锁定（S2 PL-HP）（Lam，1994; Lam等人，1997）并发控制协议用于解决事务之间的数据冲突。S2 PL-HP是S2 PL协议的一个简单的更新版本，它结合了实时约束因素，以解决并发执行的事务之间的数据冲突。此外，S2 PL-HP确保在全局事务的执行中涉及的事务将仅在锁定它们在执行期间需要访问的全部数据之后启动它们的处理步骤。因此，死锁对于S2 PL-HP协议是不可能的，因为它仅在锁定所有期望的数据项之后才开始执行。4.1. DRTDBS性能指标The ‘‘Kill Percentage” is considered as a primary performancemetric for the assessment of the performance of the RAPID●●●●●●●●S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报2921杀伤百分比因为DRTDBS的主要目标是减少事务的死线未命中。每一个错过最后期限的交易最终都会被杀死，因为迟到的实时交易不会给系统增加任何价值。杀伤百分比指标计算如下。协议，即，PIC和PROMPT。这里的显著区别是，我们比较了两个类似的算法（PIC和RAPID，利用优先级继承方法）。所研究的协议的绝对性能结果可以当使用替代参数设置时发生变化。我们强烈期望这些协议杀伤百分比1/4。已中止的事务定性性质和类似，因为参数考虑-系统中的交易数量×100因此，kill百分比表示由于错过最后期限而中止的事务的百分比。在评估性能期间，系统上的负载发生变化拟议的议定书。它具体分为三种类型：（一）。“正常”负载，其中未命中百分比的范围被认为在0和20之间，（ii）.“重”负荷，未命中百分比的范围被认为在20和100之间，（iii）。“正常和重”负载，其中未命中百分比的范围被认为在0和100之间（Haritsa等人， 1992年）。4.2. 实验的默认参数为了简单起见，假设在实验期间，对数据库的每个操作都是读和/或写。在写入模式下访问数据的概率默认为0.30。在每个站点上，数据库操作是通过在随机选择的数据库页面上的事务来执行的。每个站点的数据库页面的默认值是2400。从磁盘的数据库的页面的访问需要10毫秒。一个范围内的操作从4到20介绍了均匀分布。松弛因子（SF）是从范围中均匀选择的随机变量（Pandey和Shanker，2020）。表1列出了使用的参数以及相关的默认值。已 经 做 了 大 量 的 研 究 工 作 来 使 用 Lender-Borrower 方 法 改 进DRTDBS中提交协议的性能（Gupta等人，1996; Haritsa等人，2000;Shanker等人，2006; Aakash等人，2015年）。有许多文献研究比较不同的贷款人-借款人的方法为基础的承诺pro-toobligation。但是，只有少数的定性研究工作已经进行了调查的成果，优先继承的方法与一个暗淡的前景。PIC协议是第一个基于分布式优先级继承的实时提交协议，它控制了数据争用级别，并在一定程度上解决了优先级反转问题。有人认为PIC协议不适合实时环境。这是第一次尝试研究优先级继承方法的巨大可能性。我们的工作是PIC协议的扩展。此外，PROMPT是最先进的基于Lender-Borrower方法的提交协议。因此，我们将RAPID方案与RED不是根据所提出的协议定制的;而不是采用实验设置的常用通用框架。此外，我们还确保了资源和数据争用达到显著水平。我们通过实验和测量CPU、磁盘利用率以及数据项冲突频率来评估争用的影响。4.3. 模拟研究和性能结果对驻留磁盘的数据库系统在通信延迟为1或10 ms时，在不同的事务到达速率下数据库包括一组可以原子地读取和写入的数据项在我们的实验中，使用小型数据库来创建热点效应，目的是具有高水平的数据争用，以分析优先级反转对系统性能的影响（Lee等人， 2002年）。4.3.1. 资源和数据争用环境“资源和数据争用”环境是一个复杂而合适的选择，可以用来查看RAPID协议的行为，在性能测量中，它扮演着I/O调度、磁盘调度和CPU调度的角色数据冲突消解策略在事务处理方案的性能评估中一直起着重要的作用。如图所示。 3，RAPID协议的性能仅在事务到达率为6时与PROMPT协议相当。正常负载条件下，在此实验中进行，导致较低的数据争用水平。这意味着MRSWO冲突的数量将减少。使用RAPID方案可以更好地处理发生的少数MRSWO冲突 RAPID协议还采用了先进的单阶段优先级继承信息传播过程。快速到达率vs杀伤百分比252015表1.10事务处理计划参数及其默认值。符号内涵默认值5数据库大小数据库大小即数据库中的页面数2 400页/本地数据库数据库站点数120AR交易到达站点0-4事务/秒（均匀分布）2 3 4 5 6到达率/研究中心通信延迟1 ms或10 ms事务中的操作数4-20（考虑均匀分布）SF事务松弛因子1CPU页CPU页面处理时间4 ms磁盘页面磁盘页面处理时间10 ms图三.到达率与杀伤百分比（通信延迟= 1毫秒，负载=正常）。交易数量与杀死%（PIC）交易数量与终止%（PROMPT）交易数量与终止%（RAPID）2922S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报号交易数与终止百分比（PIC）号的交易与杀死%（PROMPT）没有。交易数与终止率（RAPID）到达率vs杀伤百分比9080706050403020106 8 10 12 14 16 18到达率/站点>100806040200到达率vs杀伤百分比10 15 20 25 30 35 40 4550到达率/研究中心号交易数与终止百分比（PIC）号的交易与杀死%（PROMPT）没有。交易数与终止率（RAPID）交易数量与杀死%（PIC）交易数量与终止%（PROMPT）交易数量与终止%（RAPID）见图4。到达率与杀伤百分比（通信延迟= 1毫秒，负载=重）。图五.到达率与杀伤百分比（通信延迟= 1毫秒，负载=正常重）。协议的性能仅略优于PROMPT协议，因为其所有的积极特征仅在系统引起较大的数据争用时才能发挥主要作用如图所示。 4. RAPID协议的性能明显优于PROMPT和PIC协议，尤其是在较高的事务到达率下。RAPID协议在通信延迟为1 ms的重负载下表现出色的原因有很多这些MRSWO冲突及其相关的优先级反转饥饿问题得到了更好的处理，从而提高了RAPID协议的性能。RAPID协议的性能优于PROMPT和PIC协议，因为其所有的积极特征在系统发生大量MRSWO冲突时发挥了关键作用。我们的直觉是，当通信延迟被认为是10 ms时，性能甚至会更好。这是因为PIC协议的额外通信，即两轮消息传输，当Tcom = 1ms时，实际上对性能没有影响。如图5所示，RAPID协议在“正常重”负载下的性能优于PROMPT和PIC100806040200到达率vs杀伤百分比2 4 6 8 10 12 14到达率/研究中心进行该实验的条件导致中等数量的MRSWO冲突。这些MRSWO冲突在RAPID协议中得到更好的处理。这导致了系统性能的改善。从图 6，可见RAPID协议的性能明显优于PROMPT和PIC。RAPID协议在通信延迟为10 ms的“正常重”负载下的出色性能背后有在RAPID协议有效地处理了所有此类MRSWO冲突，见图6。到达率与杀伤百分比（通信延迟= 10毫秒，负载=正常重）。提高了系统性能。根据我们的直觉，当通信延迟被认为是10 ms时，RAPID协议的性能变得更好这是因为PIC协议的附加通信，即两轮消息传送，在Tcom = 10 ms时对性能产生了相当大的影响RAPID协议的性能优于PROMPT协议，因为它的所有积极的特点发挥了关键作用，因为系统发生了中等数量的优先级反转和通信延迟杀伤百分比杀伤百分比杀伤百分比S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报2923交易数量与杀死%（PIC）号事务数与终止%（PROMPT）事务数与终止%（RAPID）交易数量与杀死%（PIC）号事务数与终止%（PROMPT）事务数与终止%（RAPID）号交易数与终止百分比（PIC）号事务数与终止%（PROMPT）事务数与终止%（RAPID）高（10 ms）。随着事务到达率的增加，RAPID协议的性能甚至优于PROMPT协议。图图3至图6分别示出了在正常负载、重负载和正常重负载的资源和数据争用环境下的事务杀死百分比&。在这些图中，我们观察到在所有负载条件下，RAPID方案的性能明显优于PROMPT方案。此外，在比较图。从图3到图5，我们观察到事务杀死百分比在正常负载下较小（图3），在重负载下急剧增加（图4），并且在正常负载和重负载下保持在两者之间（图5），这是根据我们的期望比较图5和图6，发现随着通信延迟的增加，所有协议的事务杀死百分比都定性地增加。此外，在通信延迟增加的情况下，RAPID协议的性能甚至比通信延迟较小时更好，其主要原因是改进了RAPID协议中采用的单阶段优先级继承传播过程。100806040200到达率vs杀伤百分比6 8 10 12 14 16 18到达率/研究中心4.3.2. 纯数据争用环境为了精确地评估所提出的协议处理数据冲突的效果，明确考虑了磁盘驻留数据库环境。这里，物理资源（CPU和磁盘）被假设为无限的。这意味着这些资源不下面给出了在带下划线的纯数据争用环境下的终止百分比性能结果图7到10显示了纯数据争用环境下的事务杀死百分比。为了更好地利用空间和避免重复发言，没有作详细解释因为它们在纯数据争用环境下的总体定性行为的论据与针对资源和数据争用环境所讨论的相同。一个明显的观察结果是，与资源和数据争用见图8。到达率与杀伤百分比（通信延迟= 1毫秒，负载=重）。到达率vs杀伤百分比807060504030到达率vs杀伤百分比2015102010010 15 20 25 30 35 40 45 50到达率/研究中心[5]图9。到达率与杀伤百分比（通信延迟= 1毫秒，负载=正常&重）。01 2 3 4 5 6到达率/研究中心见图7。到达率与杀伤百分比：（通信延迟= 1毫秒，负载=正常。环境这里，可以解释为，理想地通过具有几乎无限数量的物理资源（主要是CPU和CPU）来消除资源争用可以在相当大的程度上提高RAPID协议的性能。简而言之，从图中可以看出。3到10（“资源和数据竞争环境”和“纯数据竞争环境”），所提出的RAPID协议在所有负载条件下的性能明显优于PROMPT和PIC协议。杀伤百分比杀伤百分比杀伤百分比2924S. 潘迪，美国Shanker/沙特国王大学学报100806040200到达率vs杀伤百分比2 4 6 8 10 1214到达率/研究中心交易数量与终止%（P IC）交易数量与终止%（PROMPT）交易数量与终止%（RAPID）微软研究院在准备论文的最终版本时提出了宝贵的建议。引用Aakash，A.，Gaurav，A.，古普塔，A.，Kumar，B.，2015. Extended SWIFT：实时提交协议。SCIT J. 十五.Abbott，R.K.，Molina，H. G.，一九九二年 实时事务调度：性能评估。ACM Trans.Database Syst. 17（03），513-560。Bestavros，A.，林，K.，儿子S 2012.实时数据库系统：问题与应用。Springer Science&Business Media.库珀，B.F.，Silberstein，A.，Tam，E.，Ramakrishnan河，西尔斯河，2010年。使用YCSB对云服务系统进行基准测试。在：第一届ACM云计算研讨会论文集，pp。 143-154。迪皮波湖， 沃尔夫，五， 1997. 实时数据库。 数据库系统手册。北京：科学出版社.埃尔默，A.J.，达斯，S.，阿格拉瓦尔，D.，El Abbadi，A.，2011年。Zephyr：在弹性云平台的无共享数据库中实时迁移。在：2011年ACMSIGMOD数据管理国际会议论文集，pp。 301- 312古普塔河，巴西-地Haritsa，J.，Ramamritham，K.，Seshadri，S.，1996.分布式实时数据库系统中的提交处理。在：实时系统研讨会，pp。 220- 229古普塔，S.，Sadoghi，M.，2018. 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