并行与分布式系统中的分布式事务处理：乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control, OCC）算法
字数 3283 2025-12-18 23:56:57

并行与分布式系统中的分布式事务处理：乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control, OCC）算法

算法描述

在分布式数据库或存储系统中，多个客户端可能并发地读写同一数据项，为了保证事务的“可串行化”（Serializable）正确性，需要并发控制机制。乐观并发控制（OCC）是一种无锁并发控制策略。与悲观锁（如两阶段锁，2PL）在事务执行过程中就加锁不同，OCC假设事务间的冲突概率很低，允许事务无阻塞地执行读写操作，只在事务提交时验证其执行过程中是否有其他事务破坏了可串行性。如果验证通过，则提交；否则，事务将中止并回滚。在并行与分布式环境中，OCC尤其适合读多写少的场景，因为它能减少锁带来的阻塞和死锁，但其回滚代价可能较高。

核心思想：

  1. 读阶段：事务对数据的读写都在本地私有空间（如工作区）进行，不直接影响全局数据库。
  2. 验证阶段：在事务提交前，验证其执行过程中读到的数据是否被其他已提交事务修改过，以确保可串行性。
  3. 写阶段：如果验证通过，则将事务在私有空间的修改原子性地写入全局数据库；否则，中止并重启事务。

分布式OCC挑战：在分布式环境中，数据可能分片存储在不同节点。事务可能访问多个节点，验证和提交必须协调所有相关节点，保证原子性（所有节点要么都提交，要么都中止）和全局可串行性。

解题过程循序渐进讲解

我们将以一个典型的分布式OCC协议（基于时间戳或版本号验证）为例，详细讲解其步骤。

第一阶段：事务执行（读阶段）

每个事务 T 在执行时，会维护三个集合：

  • ReadSet(T)：记录 T 读取的所有数据项的标识符（如键）及其读取时刻的版本号（或时间戳）。
  • WriteSet(T)：记录 T 将要写入的所有数据项的新值。
  • 一个私有工作区，用于暂存对数据项的修改。

步骤1：读取数据项

  1. 当 T 需要读取数据项 X 时：
    • 从存储 X 的节点获取 X 的当前值 value(X) 及其当前版本号 version(X)。
    • 将 (X, version(X)) 记录到 ReadSet(T) 中。
    • 将 value(X) 返回给事务逻辑使用。
  2. 关键点：读取操作不会阻塞其他事务的读写。多个事务可以并发读取同一数据项的不同版本。

步骤2：写入数据项

  1. 当 T 需要写入新值到数据项 X 时：
    • 将 X 和新值记录到私有工作区的 WriteSet(T) 中。注意：这个写操作不立即更新全局数据库中的 X，因此其他事务看不到 T 的修改，直到 T 成功提交。

第二阶段：事务验证与提交

当事务 T 完成所有读写操作，准备提交时，进入验证阶段。这是OCC的核心，目标是检查事务执行期间，ReadSet(T) 中的数据项是否被其他已提交的事务修改过。

验证的基本逻辑（本地视角）：
对于 ReadSet(T) 中的每个数据项 X，比较事务 T 读取时的版本号 read_version_T(X) 与 X 当前的全局版本号 current_version(X)。

  • 如果对所有 X 都有 read_version_T(X) == current_version(X)，则验证通过。
  • 如果存在某个 X 使得 read_version_T(X) != current_version(X)，则说明在 T 执行期间，有其他事务修改了 X 并已提交。T 的读已失效，验证失败，T 必须中止。

分布式环境下的验证挑战：ReadSet(T) 和 WriteSet(T) 中的数据项可能分布在多个节点。验证和后续的写操作必须是原子性的（全有或全无）。常用方法是采用一个协调者节点（例如，事务发起节点或一个指定的协调者）来管理两阶段提交。

分布式OCC协议步骤详解：

步骤3：启动提交与全局验证

  1. 准备请求：事务 T 的协调者向所有涉及 ReadSet(T) 和 WriteSet(T) 的节点（称为参与者节点）发送一个 PREPARE 请求。这个请求包含了 T 的ID、ReadSet(T) 的列表（每个数据项及其读取的版本号）以及 WriteSet(T) 的列表（每个数据项及其新值）。
  2. 本地验证：每个参与者节点 P_i 收到 PREPARE 请求后，对其本地存储的、属于 ReadSet(T) 的数据项进行验证：
    • 对于每个本地数据项 X，检查 X 的当前版本号 current_version(X) 是否等于 T 报告的 read_version_T(X)。
    • 同时，P_i 会尝试为 T 获取对 WriteSet(T) 中本地数据项的“写锁”或预留提交权限。这是为了防止在验证通过后、实际写入前，有其他并发验证的事务冲突。一种常见策略是为每个数据项维护一个“已提交但未完成写入”的事务列表。
  3. 投票：每个参与者 P_i 根据本地验证结果进行投票：
    • 如果所有本地相关数据项的版本号都匹配，并且成功预留了写入权限，则 P_i 回复协调者 VOTE-COMMIT。
    • 否则（任一验证失败或预留失败），回复 VOTE-ABORT。

步骤4：全局决定与写入

  1. 收集与决定：协调者收集所有参与者的投票。
    • 如果所有参与者都返回 VOTE-COMMIT，协调者做出 GLOBAL-COMMIT 的决定。
    • 如果有任何一个参与者返回 VOTE-ABORT，协调者做出 GLOBAL-ABORT 的决定。
  2. 通知与执行：协调者将决定（COMMIT 或 ABORT）发送给所有参与者。
    • 如果决定是 COMMIT：
      a. 每个参与者 P_i 将 WriteSet(T) 中属于本地的数据项的新值原子性地写入数据库。
      b. 同时，增加这些数据项的版本号（例如，版本号+1或设置为一个全局递增的时间戳）。
      c. 释放为 T 预留的写入权限。
    • 如果决定是 ABORT：
      a. 参与者直接丢弃 T 的 WriteSet 信息。
      b. 释放预留的写入权限。
  3. 确认：参与者在完成写入（或清理）后，向协调者发送确认。协调者在收到所有确认后，整个事务提交过程完成。

第三阶段：事务中止与重启

如果事务 T 在验证阶段失败（收到 ABORT 决定），它必须中止。这意味着：

  1. 丢弃其私有工作区中的所有修改（WriteSet）。
  2. （可选）等待一段随机时间后，重启整个事务（从阶段一开始重新执行）。重启时，它会重新读取数据项的最新版本，从而基于最新的数据状态重新计算。

关键点与优化

  • 版本号管理：版本号是实现高效验证的核心。每次成功提交的写操作都会增加数据项的版本号。验证时只需比较版本号，无需比较完整数据内容，效率很高。
  • 验证粒度：除了上述后向验证（提交时检查读集是否过时），还有前向验证（检查当前事务的写集是否会破坏其他正在运行事务的读集）。分布式环境下后向验证更常见。
  • 分布式原子提交：上述步骤3和4本质是一个两阶段提交（2PC） 协议，用于保证所有节点对事务提交结果达成一致。这是分布式OCC的重要组成部分。
  • 性能权衡：OCC在低冲突下性能优异（无锁，高并发）。但在高冲突（大量写竞争）场景下，频繁的验证失败和事务重启会导致性能急剧下降。因此适用于读多写少、冲突概率低的应用。

总结

分布式乐观并发控制算法将事务执行与冲突检测解耦，通过“先执行，后验证”的策略，在分布式环境中实现了无锁的并发控制。其核心步骤是：1) 无阻塞地读取数据并记录版本号；2) 在提交前，协调所有相关节点验证读集版本号的有效性（通过2PC协议）；3) 如果验证成功，则原子性地提交所有写操作并更新版本号，否则中止并重启事务。该算法的有效性高度依赖于数据访问冲突的频率。

并行与分布式系统中的分布式事务处理：乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control, OCC）算法 算法描述 在分布式数据库或存储系统中，多个客户端可能并发地读写同一数据项，为了保证事务的“可串行化”（Serializable）正确性，需要并发控制机制。乐观并发控制（OCC）是一种无锁并发控制策略。与悲观锁（如两阶段锁，2PL）在事务执行过程中就加锁不同，OCC假设事务间的冲突概率很低，允许事务无阻塞地执行读写操作，只在事务提交时验证其执行过程中是否有其他事务破坏了可串行性。如果验证通过，则提交；否则，事务将中止并回滚。在并行与分布式环境中，OCC尤其适合读多写少的场景，因为它能减少锁带来的阻塞和死锁，但其回滚代价可能较高。 核心思想 ： 读阶段 ：事务对数据的读写都在本地私有空间（如工作区）进行，不直接影响全局数据库。 验证阶段 ：在事务提交前，验证其执行过程中读到的数据是否被其他已提交事务修改过，以确保可串行性。 写阶段 ：如果验证通过，则将事务在私有空间的修改原子性地写入全局数据库；否则，中止并重启事务。 分布式OCC挑战 ：在分布式环境中，数据可能分片存储在不同节点。事务可能访问多个节点，验证和提交必须协调所有相关节点，保证原子性（所有节点要么都提交，要么都中止）和全局可串行性。 解题过程循序渐进讲解 我们将以一个典型的分布式OCC协议（基于时间戳或版本号验证）为例，详细讲解其步骤。 第一阶段：事务执行（读阶段） 每个事务 T 在执行时，会维护三个集合： ReadSet(T) ：记录 T 读取的所有数据项的标识符（如键）及其读取时刻的版本号（或时间戳）。 WriteSet(T) ：记录 T 将要写入的所有数据项的新值。 一个私有工作区，用于暂存对数据项的修改。 步骤1：读取数据项 当 T 需要读取数据项 X 时： 从存储 X 的节点获取 X 的当前值 value(X) 及其当前版本号 version(X) 。 将 (X, version(X)) 记录到 ReadSet(T) 中。 将 value(X) 返回给事务逻辑使用。 关键点 ：读取操作不会阻塞其他事务的读写。多个事务可以并发读取同一数据项的不同版本。 步骤2：写入数据项 当 T 需要写入新值到数据项 X 时： 将 X 和新值记录到私有工作区的 WriteSet(T) 中。 注意 ：这个写操作不立即更新全局数据库中的 X ，因此其他事务看不到 T 的修改，直到 T 成功提交。 第二阶段：事务验证与提交 当事务 T 完成所有读写操作，准备提交时，进入验证阶段。这是OCC的核心，目标是检查事务执行期间， ReadSet(T) 中的数据项是否被其他 已提交 的事务修改过。 验证的基本逻辑（本地视角） ： 对于 ReadSet(T) 中的每个数据项 X ，比较事务 T 读取时的版本号 read_version_T(X) 与 X 当前的全局版本号 current_version(X) 。 如果对 所有 X 都有 read_version_T(X) == current_version(X) ，则验证通过。 如果 存在 某个 X 使得 read_version_T(X) != current_version(X) ，则说明在 T 执行期间，有其他事务修改了 X 并已提交。 T 的读已失效，验证失败， T 必须中止。 分布式环境下的验证挑战 ： ReadSet(T) 和 WriteSet(T) 中的数据项可能分布在多个节点。验证和后续的写操作必须是原子性的（全有或全无）。常用方法是采用一个 协调者节点 （例如，事务发起节点或一个指定的协调者）来管理两阶段提交。 分布式OCC协议步骤详解 ： 步骤3：启动提交与全局验证 准备请求 ：事务 T 的协调者向所有涉及 ReadSet(T) 和 WriteSet(T) 的节点（称为参与者节点）发送一个 PREPARE 请求。这个请求包含了 T 的ID、 ReadSet(T) 的列表（每个数据项及其读取的版本号）以及 WriteSet(T) 的列表（每个数据项及其新值）。 本地验证 ：每个参与者节点 P_i 收到 PREPARE 请求后，对其本地存储的、属于 ReadSet(T) 的数据项进行验证： 对于每个本地数据项 X ，检查 X 的当前版本号 current_version(X) 是否等于 T 报告的 read_version_T(X) 。 同时， P_i 会尝试为 T 获取对 WriteSet(T) 中本地数据项的“写锁”或预留提交权限。这是为了防止在验证通过后、实际写入前，有其他并发验证的事务冲突。一种常见策略是为每个数据项维护一个“已提交但未完成写入”的事务列表。 投票 ：每个参与者 P_i 根据本地验证结果进行投票： 如果 所有 本地相关数据项的版本号都匹配，并且成功预留了写入权限，则 P_i 回复协调者 VOTE-COMMIT 。 否则（任一验证失败或预留失败），回复 VOTE-ABORT 。 步骤4：全局决定与写入 收集与决定 ：协调者收集所有参与者的投票。 如果 所有 参与者都返回 VOTE-COMMIT，协调者做出 GLOBAL-COMMIT 的决定。 如果有 任何一个 参与者返回 VOTE-ABORT，协调者做出 GLOBAL-ABORT 的决定。 通知与执行 ：协调者将决定（COMMIT 或 ABORT）发送给所有参与者。 如果决定是 COMMIT ： a. 每个参与者 P_i 将 WriteSet(T) 中属于本地的数据项的新值原子性地写入数据库。 b. 同时， 增加这些数据项的版本号 （例如，版本号+1或设置为一个全局递增的时间戳）。 c. 释放为 T 预留的写入权限。 如果决定是 ABORT ： a. 参与者直接丢弃 T 的 WriteSet 信息。 b. 释放预留的写入权限。 确认 ：参与者在完成写入（或清理）后，向协调者发送确认。协调者在收到所有确认后，整个事务提交过程完成。 第三阶段：事务中止与重启 如果事务 T 在验证阶段失败（收到 ABORT 决定），它必须中止。这意味着： 丢弃其私有工作区中的所有修改（ WriteSet ）。 （可选）等待一段随机时间后， 重启整个事务 （从阶段一开始重新执行）。重启时，它会重新读取数据项的最新版本，从而基于最新的数据状态重新计算。 关键点与优化 版本号管理 ：版本号是实现高效验证的核心。每次成功提交的写操作都会增加数据项的版本号。验证时只需比较版本号，无需比较完整数据内容，效率很高。 验证粒度 ：除了上述 后向验证 （提交时检查读集是否过时），还有 前向验证 （检查当前事务的写集是否会破坏其他正在运行事务的读集）。分布式环境下后向验证更常见。 分布式原子提交 ：上述步骤3和4本质是一个 两阶段提交（2PC） 协议，用于保证所有节点对事务提交结果达成一致。这是分布式OCC的重要组成部分。 性能权衡 ：OCC在低冲突下性能优异（无锁，高并发）。但在高冲突（大量写竞争）场景下，频繁的验证失败和事务重启会导致性能急剧下降。因此适用于读多写少、冲突概率低的应用。 总结 分布式乐观并发控制算法将事务执行与冲突检测解耦，通过“先执行，后验证”的策略，在分布式环境中实现了无锁的并发控制。其核心步骤是：1) 无阻塞地读取数据并记录版本号；2) 在提交前，协调所有相关节点验证读集版本号的有效性（通过2PC协议）；3) 如果验证成功，则原子性地提交所有写操作并更新版本号，否则中止并重启事务。该算法的有效性高度依赖于数据访问冲突的频率。