Question

我发现自己经常实现的一些常见的编程逻辑类似于以下伪代码：

Let X = some value
Let Database = some external Database handle

if !Database.contains(X):
   SomeCalculation()
   Database.insert(X)

但是，在多线程程序中，我们在这里遇到竞争条件。线程A可能会检查X是否在Database中，发现它不是，然后继续致电SomeCalculation()。同时，线程B还将检查X是否在Database中，发现它不是，并插入重复的条目。

当然，这需要像：

同步

Let X = some value
Let Database = some external Database handle

LockMutex()
if !Database.contains(X):
   SomeCalculation()
   Database.insert(X)
UnlockMutex()

这很好，除非应用程序是分布式应用程序，运行在多台计算机上，所有这些计算机都与同一个后端数据库计算机进行通信？在这种情况下，Mutex是无用的，因为它只将应用程序的单个实例与其他本地线程同步。为了实现这一目标，我们需要某种“全局”分布式同步技术。（假设在Database中简单地禁止重复是不可行的策略。）

一般来说，这个问题的一些实际解决方案是什么？

我意识到这个问题非常泛型，但我不想让这个问题成为特定于语言的问题，因为这是跨多种语言和多种数据库技术的问题。

我故意避免指定我是在谈论RDBMS还是SQL数据库，而不是像NoSQL数据库那样，因为再次 - 我正在寻找基于行业惯例的通用答案。例如，这种情况是原子存储过程可能解决的吗？还是原子交易？或者这是否需要像“分布式互斥体”这样的东西？或者更一般地说，这个问题通常是由数据库系统解决的，还是应用程序本身应该处理的？

如果事实证明这个问题不可能完全没有回复，请告诉我，我可以修改它。

Answer 1

确保数据踩踏的一种可靠方法是锁定数据行。许多数据库允许您通过事务执行此操作。有些人不支持交易。

然而，对于大多数争用率较低的案例而言，这是过度的。您可能希望阅读Isolation levels以获得有关该主题的更多背景信息。

更好的一般方法通常是Optimistic Concurrency。其背后的想法是每个数据行包括签名，时间戳工作正常，但签名不需要时间导向。例如，它可以是哈希值。这是一种通用的并发管理方法，并不仅限于关系存储。

更改数据的应用程序首先读取行，然后执行所需的任何计算，然后在某个时刻将更新的数据写回数据存储。通过乐观并发，应用程序使用规定（在SQL中表示，如果它是SQL数据库）写入更新，只有在临时中未更改签名时才必须更新数据行。并且，每次更新数据行时，也必须更新签名。

结果是更新不会被踩踏。但是有关并发问题的更严格的解释，请参阅有关数据库隔离级别的文章。

所有分布式更新程序必须遵循OCC约定（或更强大的内容，如事务锁定）才能使其正常工作。

Answer 2

显然，您可以使用特定资源上的独占锁将“synch”部分移动到数据库层本身。

这有点极端（在大多数情况下，当你真正发现有人已插入行时尝试插入和管理异常）会更加充分，我认为。

Answer 3

好吧，既然你问了一个普遍的问题，我会尝试提供另一种选择。它不是非常正统，但可能有用：您可以“定义”机器或负责这样做的过程。例如：

Let X = some value
Let Database = some external Database handle

xResposible = Definer.defineResponsibleFor(X);

if(xResposible == me)
    if !Database.contains(X):
       SomeCalculation()
       Database.insert(X)

这里的技巧是使defineResponsibleFor始终返回与调用谁无关的相同值。所以，如果你有一个公平的X分布范围和一个公平的Definer，所有的机器都有工作要做。您可以使用简单的线程互斥来避免竞争条件。当然，现在您必须注意容错（如果机器或流程已经停业，您的Definer必须知道并且没有为它定义任何工作）。但是你应该这样做......：）

在分布式应用程序中同步数据库访问

3 个答案: