一、并發(fā)更新沖突的場景

當兩個或多個事務同時嘗試對同一行數據進行修改時，就可能發(fā)生并發(fā)更新沖突。常見的場景包括：

• 同時修改同一行的不同列
• 同時對同一列進行不同的值更新

二、PostgreSQL 中的并發(fā)控制機制

PostgreSQL 主要使用 MVCC（多版本并發(fā)控制，Multiversion Concurrency Control ） 來處理并發(fā)事務。MVCC 允許事務讀取到符合其隔離級別需求的數據版本，而不需要加鎖阻塞其他事務的讀操作。然而，在寫操作時，仍可能出現沖突。

（一） 封鎖機制

PostgreSQL 使用多種類型的鎖來控制對數據的并發(fā)訪問。常見的鎖類型包括：

1. 共享鎖（Shared Lock）：允許其他事務也獲取共享鎖，但阻止獲取排他鎖。常用于讀取操作。
2. 排他鎖（Exclusive Lock）：阻止其他事務獲取任何類型的鎖，常用于寫入操作。

鎖的粒度可以是行級（Row-Level）、頁級（Page-Level）和表級（Table-Level）。

（二） 事務隔離級別

PostgreSQL 支持四種事務隔離級別：

1. 讀未提交（Read Uncommitted）：這是最低的隔離級別，一個事務可以讀取到其他事務未提交的數據修改，可能導致臟讀、不可重復讀和幻讀等問題。
2. 讀已提交（Read Committed）：事務只能讀取已經提交的數據，避免了臟讀，但仍可能出現不可重復讀和幻讀。
3. 可重復讀（Repeatable Read）：在一個事務內多次讀取相同的數據會得到相同的結果，避免了不可重復讀，但可能出現幻讀。
4. 串行化（Serializable）：最高的隔離級別，通過嚴格的并發(fā)控制確保事務的串行執(zhí)行，避免了臟讀、不可重復讀和幻讀。

三、并發(fā)更新沖突的解決方法

（一） 重試機制

一種簡單的方法是當沖突發(fā)生時，讓事務進行重試。示例如下

DO
$$
DECLARE
    conflict_detected BOOLEAN := FALSE;
BEGIN
    LOOP
        -- 嘗試執(zhí)行更新操作
        UPDATE products SET price = 100 WHERE id = 1;

        -- 檢查是否有沖突（例如，通過檢查受影響的行數）
        IF NOT FOUND THEN
            conflict_detected := TRUE;
        ELSE
            EXIT;
        END IF;

        -- 若有沖突，等待一段時間并重試
        IF conflict_detected THEN
            PERFORM pg_sleep(1);
        END IF;
    END LOOP;
END;
$$;

在上述示例中，如果更新操作沒有影響到任何行（表示可能存在沖突），則設置一個標志，等待一段時間后重試。

（二） 使用樂觀并發(fā)控制

樂觀并發(fā)控制假設并發(fā)沖突很少發(fā)生。在這種方式中，事務在更新數據時不進行加鎖，而是在提交時檢查數據是否被其他事務修改。如果沒有沖突，事務成功提交；如果有沖突，事務回滾并根據需要重試。

-- 獲取數據的初始版本
SELECT price AS original_price FROM products WHERE id = 1;

-- 進行業(yè)務處理和修改
UPDATE products SET price = 100 WHERE id = 1 AND price = original_price;

在上述示例中，更新操作僅在數據未被其他事務修改的情況下成功。

（三） 使用悲觀并發(fā)控制

悲觀并發(fā)控制則假設并發(fā)沖突很可能發(fā)生，在事務執(zhí)行期間獲取所需的鎖來阻塞其他可能沖突的事務。

BEGIN;

-- 獲取排他鎖
LOCK TABLE products IN SHARE ROW EXCLUSIVE MODE;

-- 進行數據更新
UPDATE products SET price = 100 WHERE id = 1;

COMMIT;

在更新數據時，同時遞增版本字段：

UPDATE products SET price = 100, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = <expected_version>;

（四） 應用版本字段

給表添加一個版本字段來跟蹤數據的更改。

CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    price DECIMAL(10, 2),
    version INT DEFAULT 0
);

在更新數據時，同時遞增版本字段：

UPDATE products SET price = 100, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = <expected_version>;

如果更新影響的行數為 0，表示存在沖突，因為預期的版本與實際的版本不一致。

（五） 基于時間戳的沖突解決

為每行數據添加一個時間戳字段，記錄數據的最后修改時間。

CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    price DECIMAL(10, 2),
    last_modified TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

在更新時，僅更新時間戳比當前事務讀取的時間戳更早的數據：

UPDATE products SET price = 100 WHERE id = 1 AND last_modified <= <read_timestamp>;

四、實際應用中的考慮因素

（一） 性能影響

1. 不同的沖突解決方法對數據庫性能有不同的影響。例如，使用封鎖可能導致其他事務的等待，增加系統(tǒng)的阻塞時間，從而影響并發(fā)性。而樂觀并發(fā)控制在沖突很少發(fā)生時性能較好，但在沖突頻繁時可能導致大量的事務重試，增加了總體的執(zhí)行時間。
2. 應用版本字段或基于時間戳的方法可能需要額外的存儲空間來維護版本或時間戳信息，并在更新時進行額外的判斷和處理。

（二） 業(yè)務邏輯適應性

1. 某些業(yè)務場景可能更適合某種特定的沖突解決方法。例如，如果業(yè)務對數據的一致性要求非常高，不能容忍任何不一致的情況，那么悲觀并發(fā)控制或串行化隔離級別可能是更好的選擇。
2. 對于沖突不太頻繁且對響應時間要求較高的場景，樂觀并發(fā)控制可能更合適。

（三） 數據分布和訪問模式

1. 如果數據的訪問是高度并發(fā)的，并且多個事務經常同時訪問相同的數據行，那么需要更加謹慎地選擇沖突解決方法，以避免過度的阻塞和沖突。
2. 對于數據分布較為均勻，沖突概率較低的情況，可以采用相對簡單和高效的方法，如樂觀并發(fā)控制。

五、示例分析

假設我們有一個在線商店的庫存管理系統(tǒng)，其中有一個 inventory 表來存儲商品的庫存數量。

CREATE TABLE inventory (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    quantity INT,
    last_updated TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

現在有兩個并發(fā)的事務：

事務 1：

BEGIN;
SELECT * FROM inventory WHERE product_id = 1;
-- 假設讀取到的數量為 10
UPDATE inventory SET quantity = 5 WHERE product_id = 1 AND last_updated <= <read_timestamp>;
COMMIT;

事務 2：

BEGIN;
SELECT * FROM inventory WHERE product_id = 1;
-- 假設也讀取到的數量為 10
UPDATE inventory SET quantity = 8 WHERE product_id = 1 AND last_updated <= <read_timestamp>;
COMMIT;

如果這兩個事務幾乎同時執(zhí)行，可能會發(fā)生沖突。

如果我們采用基于時間戳的沖突解決方法：

1. 事務 1 讀取數據時獲取了當前的時間戳（T1）。
2. 事務 2 讀取數據時獲取了稍晚的時間戳（T2）。

當事務 1 嘗試更新時，如果自它讀取以來沒有其他事務修改數據（即 last_updated <= T1），則更新成功。

當事務 2 嘗試更新時，如果發(fā)現數據的 last_updated 大于 T2（說明在事務 2 讀取之后被修改過），則更新失敗，事務 2 可以選擇回滾并重試，或者根據業(yè)務邏輯進行其他處理。

以上就是PostgreSQL處理數據并發(fā)更新沖突的解決方法的詳細內容，更多關于PostgreSQL數據并發(fā)更新沖突的資料請關注腳本之家其它相關文章！

最新評論