❶ 如何保證資料庫的安全性和一致性
關系型資料庫有四個顯著的特徵，即安全性、完整性、並發性和監測性。資料庫的安全性就是要保證資料庫中數據的安全，防止未授權用戶隨意修改資料庫中的數據，確保數據的安全。在大多數資料庫管理系統中，主要是通過許可來保證資料庫的安全性。完整性是資料庫的一個重要特徵，也是保證資料庫中的數據切實有效、防止錯誤、實現商業規則的一種重要機制。在資料庫中，區別所保存的數據是無用的垃圾還是有價值的信息，主要是依據資料庫的完整性是否健全。在sql Server 7.0中，數據的完整性是通過一系列邏輯來保障的，這些邏輯分為三個方面，即實體完整性、域完整性和參考完整性。對任何系統都可以這樣說，沒有監測，就沒有優化。這句話用在資料庫管理系統方面，也是切合實際的。只有通過對資料庫進行全面的性能監測，也才能發現影響系統性能的因素和瓶頸，才能針對瓶頸因素，採取切合實際策略，解決問題，提高系統的性能。並發性也是一個非常重要的概念，它是用來解決多個用戶對同一數據進行操作時的問題。特別是對於網路資料庫來說，這個特點更加突出。提高資料庫的處理速度，單單依靠提高計算機的物理速度是不夠的，還必須充分考慮資料庫的並發性問題，提高資料庫並發性的效率。那麼如何保證並發性呢？在這個面向下一世紀的資料庫產品SQL Server 7.0中，通過使用事務和鎖機制，解決了資料庫的並發性問題。
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❷ SQL資料庫並發處理(如何處理資料庫並發問題)
並發（concurrent）和並行（parallel）這兩個概念，在資料庫系統的資料中經常出現，然而有關它們的定義和區別卻沒有明確的說法。這里，我們根據這兩個概念在資料中的使用，對它們的不同做一個說明。
並發是指多個任務的同時執行，任務與任務之間沒有聯系。由於資料庫系統要同時為許多用戶提供服務，每個用戶都可以發出自己的訪問請求，一個請求就是一個任務。在一個時間點，資料庫系統可能要同時處理多個戚培任務。因此，資料庫系統一定要具備並發處理能力。
並行是指將一個任務劃分為多個子任務，這些子任務同時執行。在所有子任務處理完成後，將它們的結果進行合並，就得到該任務的最終處理結果。在資料庫系統中，如果要執行一個大的數據查詢，為了提高速度、降低響應時間，用戶可以通過系統配置或者在命令中，要求對該大數據量查詢進行並行處理，將該查詢劃分成多個子查詢。這些子查詢同時執行，最後系統將所有子查詢的處理結果進行合並，作為該查詢處理的最終結果。現有的大型資料庫系統都支持並行處理。
需要說明的是，並發和並行與資料庫系統採用多進程仔局還是多線程體系結構無關。對採用多進程結構的資料庫系統，所有的任務、子任務通過進程來處理；而對採用多線程結構的資料庫系統，這些工作是由線程來完成。
資料庫系統的並發控制，涉及到任務的調度、數據的一致性及可靠性等，而資料庫系統的並行處理，高戚唯主要涉及任務的處理速度、系統性能等方面。
❸ 資料庫並發控制中使用什麼可以獲得更高的並發度
資料庫並發控制中使用可以獲得更高的並發度好像沒有，只有鎖這種方式。可以用樂觀鎖。當發生死鎖時，可以使用等待圖法，消除死鎖。
並發控制保證事務4個特性，acid：A:原子性(Atomicity) 事務是資料庫的邏輯工作單位，事務中包括的諸操作要麼全做，要麼全不做。C:一致性(Consistency) 事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。
資料庫管理系統中的並發控制：
資料庫管理系統（DBMS）中的並發控制的任務是確保在多個事務同時存取資料庫中同一數據時不破壞事務的隔離性和統一性以及資料庫的統一性。
資料庫並發控制現有兩處火車票售票點，同時讀取某一趟列車車票資料庫中車票余額為X。兩處售票點同時賣出一張車票，同時修改余額為X -1寫回資料庫，這樣就造成了實際賣出兩張火車票而資料庫中的卻記錄只少了一張。
資料庫並發控制產生這種情況的原因是因為兩個事務讀入同一數據並同時修改，其中一個事務提交的結果破壞了另一個事務提交的結果，導致其數據的修改被丟失，破壞了事務的隔離性。並發控制要解決的就是這類問題。
❹ 資料庫的一致性是什麼有什麼作用
資料庫一致性（Database Consistency）是指事務執行的結果必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。保證資料庫一致性是指當事務完成時，必須使所有數據都具有一致的狀態。在關系型資料庫中，所有的規則必須應用到事務的修改上，以便維護所有數據的完整性。
保證資料庫的一致性是資料庫管理系統的一項功能.比如有兩個表(員工職位),員工表中有員工代碼、姓名、職位代碼等屬性，職位表中有職位代碼、職位名稱、職位等級等屬性。你在其中員工表中進行了插入操作,你插入了一個新員工的信息，而這個新員工的職位是公司新創建的一個職位。如果沒有一致性的保證，就會出現有這么一個員工，但是不知道他到底擔當什麼職責！這個只是它的一個小小方面。
讀一致性也是資料庫一致性的一個重要方面,在實際中,我們會遇到這種情況:我們對一個表中的某些數據進行了更新操作,,但是還沒有進行提交,這時另外一個用戶讀取表中數據.這個時候就出現了讀一致性的問題:到底是讀什麼時候的數據呢?是更新前的還是更新後的?在DBMS中設有臨時表,它用來保存修改前的值,在沒有進行提交前讀取數據,會讀取臨時表中的數據,這樣一來就保證了數據是一致的.(當前用戶看到的是更新後的值)
但是還有一種情況:用戶user1對表進行了更新操作,用戶user2在user1還沒有進行提交前讀表中數據,而且是大批量的讀取(打個比方:耗時3分鍾)而在這3分鍾內user1進行了提交操作,那又會產生什麼影響呢?這個時候怎麼保證讀寫一致性呢?這個時候DBMS就要保證有足夠大的臨時表來存放修改前的數值,以保證user2讀取的數據是修改前的一致數據.然後下次再讀取時候就是更新後的數據了。
❺ 並發操作會帶來哪些數據不一致性
1.丟失修改：當兩個或多個事務選擇同一數據，並且基於最初選定的值修改該數據時，會發生丟失修改問題。
2.臟讀：當一個事務正在訪問數據春局，並且對數據進行了修改，而這種修改還沒有提交到資料庫中，這時，另外一個事務也訪問這個數據，然後使用了這個數據。因為這個數據是還沒有提交的數據，那麼另外一個事務讀到的這個數據是臟數據。
3.不可重復讀：一個事務重新讀取前面讀取過的數據，發現該扒枯讓數據已經被另一個已提交的事務修改過。即事務1讀取某一數據後，事務2對其做了修改，敗帶當事務1再次讀數據時，得到的與第一次不同的值。在一個事務中前後兩次讀取的結果並不致，導致了不可重復讀。
❻ 資料庫事務一致性
一致性（Consistent）(Consistency) 事務在完成時，必須使所有的數據都保持一致狀態。在相關資料庫中，所有規則都必須應用於事務的修改，以保持所有數據的完整性。事務結束時，所有的內部數據結構（如 B 樹索引或雙向鏈表）都必須是正確的。某些維護一致性的責任由應用程序開發人員承擔，他們必須確保應用程序已強制所有已知的完整性約束。如，當開發用於轉賬的應用程序時，應避免在轉賬過程中任意移動小數點。隔離性（Insulation）(Isolation) 由並發事務所作的修改必須與任何其它並發事務所作的修改隔離。事務查看數據時數據所處的狀態，要麼是另一並發事務修改它之前的狀態，要麼是另一事務修改它之後的狀態，事務不會查看中間狀態的數據。這稱為隔離性，因為它能夠重新裝載起始數據，並且重播一系列事務，以使數據結束時的狀態與原始事務執行的狀態相同。當事務可序列化時將獲得最高的隔離級別。在此級別上，從一組可並行執行的事務獲得的結果與通過連續運行每個事務所獲得的結果相同。由於高度隔離會限制可並行執行的事務數，所以一些應用程序降低隔離級別以換取更大的吞吐量。持久性（Duration）(Durability） 事務完成之後，它對於系統的影響是永久性的。該修改即使出現致命的系統故障也將一直保持。
❼ 如何保證資料庫緩存的最終一致性
對於互聯網業務來說，傳統的直接訪問資料庫方式，主要通過數據分片、一主多從等方式來扛住讀寫流量，但隨著數據量的積累和流量的激增，僅依賴資料庫來承接所有流量，不僅成本高、效率低、而且還伴隨著穩定性降低的風險。
鑒於大部分業務通常是讀多寫少（讀取頻率遠遠高於更新頻率），甚至存在讀操作數量高出寫操作多個數量級的情況。因此， 在架構設計中，常採用增加緩存層來提高系統的響應能力 ，提升數據讀寫性能、減少資料庫訪問壓力，從而提升業務的穩定性和訪問體驗。
根據 CAP 原理，分布式系統在可用性、一致性和分區容錯性上無法兼得，通常由於分區容錯無法避免，所以一致性和可用性難以同時成立。對於緩存系統來說， 如何保證其數據一致性是一個在應用緩存的同時不得不解決的問題 。
需要明確的是，緩存系統的數據一致性通常包括持久化層和緩存層的一致性、以及多級緩存之間的一致性，這里我們僅討論前者。持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為雙寫一致性問題，「雙寫」意為數據既在資料庫中保存一份，也在緩存中保存一份。
對於一致性來說，包含強一致性和弱一致性 ，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是盡可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。對於應用緩存的大部分場景來說，追求的則是最終一致性，少部分對數據一致性要求極高的場景則會追求強一致性。
為了達到最終一致性，針對不同的場景，業界逐步形成了下面這幾種應用緩存的策略。
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Cache-Aside
Cache-Aside 意為旁路緩存模式，是應用最為廣泛的一種緩存策略。下面的圖示展示了它的讀寫流程，來看看它是如何保證最終一致性的。在讀請求中，首先請求緩存，若緩存命中（cache hit），則直接返回緩存中的數據；若緩存未命中（cache miss），則查詢資料庫並將查詢結果更新至緩存，然後返回查詢出的數據（demand-filled look-aside ）。在寫請求中，先更新資料庫，再刪除緩存（write-invalidate）。
1、為什麼刪除緩存，而不是更新緩存？
在 Cache-Aside 中，對於讀請求的處理比較容易理解，但在寫請求中，可能會有讀者提出疑問，為什麼要刪除緩存，而不是更新緩存？站在符合直覺的角度來看，更新緩存是一個容易被理解的方案，但站在性能和安全的角度，更新緩存則可能會導致一些不好的後果。
首先是性能 ，當該緩存對應的結果需要消耗大量的計算過程才能得到時，比如需要訪問多張資料庫表並聯合計算，那麼在寫操作中更新緩存的動作將會是一筆不小的開銷。同時，當寫操作較多時，可能也會存在剛更新的緩存還沒有被讀取到，又再次被更新的情況（這常被稱為緩存擾動），顯然，這樣的更新是白白消耗機器性能的，會導致緩存利用率不高。
而等到讀請求未命中緩存時再去更新，也符合懶載入的思路，需要時再進行計算。刪除緩存的操作不僅是冪等的，可以在發生異常時重試，而且寫-刪除和讀-更新在語義上更加對稱。
其次是安全 ，在並發場景下，在寫請求中更新緩存可能會引發數據的不一致問題。參考下面的圖示，若存在兩個來自不同線程的寫請求，首先來自線程 1 的寫請求更新了資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求再次更新了資料庫（step 3），但由於網路延遲等原因，線程 1 可能會晚於線程 2 更新緩存（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入資料庫的結果是來自線程 2 的新值，寫入緩存的結果是來自線程 1 的舊值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
2、為什麼先更新資料庫，而不是先刪除緩存？
另外，有讀者也會對更新資料庫和刪除緩存的時序產生疑問，那麼為什麼不先刪除緩存，再更新資料庫呢？在單線程下，這種方案看似具有一定合理性，這種合理性體現在刪除緩存成功。
但更新資料庫失敗的場景下，盡管緩存被刪除了，下次讀操作時，仍能將正確的數據寫回緩存，相對於 Cache-Aside 中更新資料庫成功，刪除緩存失敗的場景來說，先刪除緩存的方案似乎更合理一些。那麼，先刪除緩存有什麼問題呢？
問題仍然出現在並發場景下，首先來自線程 1 的寫請求刪除了緩存（step 1），接著來自線程 2 的讀請求由於緩存的刪除導致緩存未命中，根據 Cache-Aside 模式，線程 2 繼而查詢資料庫（step 2），但由於寫請求通常慢於讀請求，線程 1 更新資料庫的操作可能會晚於線程 2 查詢資料庫後更新緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存的結果是來自線程 2 中查詢到的舊值，而寫入資料庫的結果是來自線程 1 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（ step 5 ），讀取到的便是舊值。
另外，先刪除緩存，由於緩存中數據缺失，加劇資料庫的請求壓力，可能會增大緩存穿透出現的概率。
3、如果選擇先刪除緩存，再更新資料庫，那如何解決一致性問題呢？
為了避免「先刪除緩存，再更新資料庫」這一方案在讀寫並發時可能帶來的緩存臟數據，業界又提出了延時雙刪的策略，即在更新資料庫之後，延遲一段時間再次刪除緩存，為了保證第二次刪除緩存的時間點在讀請求更新緩存之後，這個延遲時間的經驗值通常應稍大於業務中讀請求的耗時。
延遲的實現可以在代碼中 sleep 或採用延遲隊列。顯而易見的是，無論這個值如何預估，都很難和讀請求的完成時間點准確銜接，這也是延時雙刪被詬病的主要原因。
4、那麼 Cache-Aside 存在數據不一致的可能嗎？
在 Cache-Aside 中，也存在數據不一致的可能性。在下面的讀寫並發場景下，首先來自線程 1 的讀請求在未命中緩存的情況下查詢資料庫（step 1），接著來自線程 2 的寫請求更新資料庫（step 2），但由於一些極端原因，線程 1 中讀請求的更新緩存操作晚於線程 2 中寫請求的刪除緩存的操作（step 4 晚於 step 3），那麼這樣便會導致最終寫入緩存中的是來自線程 1 的舊值，而寫入資料庫中的是來自線程 2 的新值，即緩存落後於資料庫，此時再有讀請求命中緩存（step 5），讀取到的便是舊值。
這種場景的出現，不僅需要緩存失效且讀寫並發執行，而且還需要讀請求查詢資料庫的執行早於寫請求更新資料庫，同時讀請求的執行完成晚於寫請求。足以見得，這種 不一致場景產生的條件非常嚴格，在實際的生產中出現的可能性較小 。
除此之外，在並發環境下，Cache-Aside 中也存在讀請求命中緩存的時間點在寫請求更新資料庫之後，刪除緩存之前，這樣也會導致讀請求查詢到的緩存落後於資料庫的情況。
雖然在下一次讀請求中，緩存會被更新，但如果業務層面對這種情況的容忍度較低，那麼可以採用加鎖在寫請求中保證「更新資料庫&刪除緩存」的串列執行為原子性操作（同理也可對讀請求中緩存的更新加鎖）。 加鎖勢必會導致吞吐量的下降，故採取加鎖的方案應該對性能的損耗有所預期。
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補償機制
我們在上面提到了，在 Cache-Aside 中可能存在更新資料庫成功，但刪除緩存失敗的場景，如果發生這種情況，那麼便會導致緩存中的數據落後於資料庫，產生數據的不一致的問題。
其實，不僅 Cache-Aside 存在這樣的問題，在延時雙刪等策略中也存在這樣的問題。針對可能出現的刪除失敗問題，目前業界主要有以下幾種補償機制。
1、刪除重試機制
由於同步重試刪除在性能上會影響吞吐量，所以常通過引入消息隊列，將刪除失敗的緩存對應的 key 放入消息隊列中，在對應的消費者中獲取刪除失敗的 key ，非同步重試刪除。這種方法在實現上相對簡單，但由於刪除失敗後的邏輯需要基於業務代碼的 trigger 來觸發 ，對業務代碼具有一定入侵性。
鑒於上述方案對業務代碼具有一定入侵性，所以需要一種更加優雅的解決方案，讓緩存刪除失敗的補償機制運行在背後，盡量少的耦合於業務代碼。一個簡單的思路是通過後台任務使用更新時間戳或者版本作為對比獲取資料庫的增量數據更新至緩存中，這種方式在小規模數據的場景可以起到一定作用，但其擴展性、穩定性都有所欠缺。
一個相對成熟的方案是基於 MySQL 資料庫增量日誌進行解析和消費，這里較為流行的是阿里巴巴開源的作為 MySQL binlog 增量獲取和解析的組件 canal（類似的開源組件還有 Maxwell、Databus 等）。
canal sever 模擬 MySQL slave 的交互協議，偽裝為 MySQL slave，向 MySQL master 發送 mp 協議，MySQL master 收到 mp 請求，開始推送 binary log 給 slave （即 canal sever ），canal sever 解析 binary log 對象（原始為 byte 流），可由 canal client 拉取進行消費，同時 canal server 也默認支持將變更記錄投遞到 MQ 系統中，主動推送給其他系統進行消費。
在 ack 機制的加持下，不管是推送還是拉取，都可以有效的保證數據按照預期被消費。當前版本的 canal 支持的 MQ 有 Kafka 或者 RocketMQ。另外， canal 依賴 ZooKeeper 作為分布式協調組件來實現 HA ，canal 的 HA 分為兩個部分：
那麼，針對緩存的刪除操作便可以在 canal client 或 consumer 中編寫相關業務代碼來完成。這樣，結合資料庫日誌增量解析消費的方案以及 Cache-Aside 模型，在讀請求中未命中緩存時更新緩存（通常這里會涉及到復雜的業務邏輯），在寫請求更新資料庫後刪除緩存，並基於日誌增量解析來補償資料庫更新時可能的緩存刪除失敗問題，在絕大多數場景下，可以有效的保證緩存的最終一致性。
另外需要注意的是，還應該隔離事務與緩存，確保資料庫入庫後再進行緩存的刪除操作。 比如考慮到資料庫的主從架構，主從同步及讀從寫主的場景下，可能會造成讀取到從庫的舊數據後便更新了緩存，導致緩存落後於資料庫的問題，這就要求對緩存的刪除應該確保在資料庫操作完成之後。所以，基於 binlog 增量日誌進行數據同步的方案，可以通過選擇解析從節點的 binlog，來避免主從同步下刪除緩存過早的問題。
3、數據傳輸服務 DTS
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Read-Through
Read-Through 意為讀穿透模式，它的流程和 Cache-Aside 類似，不同點在於 Read-Through 中多了一個訪問控制層，讀請求只和該訪問控制層進行交互，而背後緩存命中與否的邏輯則由訪問控制層與數據源進行交互，業務層的實現會更加簡潔，並且對於緩存層及持久化層交互的封裝程度更高，更易於移植。
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Write-Through
Write-Through 意為直寫模式，對於 Write-Through 直寫模式來說，它也增加了訪問控制層來提供更高程度的封裝。不同於 Cache-Aside 的是，Write-Through 直寫模式在寫請求更新資料庫之後，並不會刪除緩存，而是更新緩存。
這種方式的 優勢在於讀請求過程簡單 ，不需要查詢資料庫更新緩存等操作。但其劣勢也非常明顯，除了上面我們提到的更新資料庫再更新緩存的弊端之外，這種方案還會造成更新效率低，並且兩個寫操作任何一次寫失敗都會造成數據不一致。
如果要使用這種方案， 最好可以將這兩個操作作為事務處理，可以同時失敗或者同時成功，支持回滾，並且防止並發環境下的不一致 。另外，為了防止緩存擾動的頻發，也可以給緩存增加 TTL 來緩解。
站在可行性的角度，不管是 Write-Through 模式還是 Cache-Aside 模式，理想狀況下都可以通過分布式事務保證緩存層數據與持久化層數據的一致性，但在實際項目中，大多都對一致性的要求存在一些寬容度，所以在方案上往往有所折衷。
Write-Through 直寫模式適合寫操作較多，並且對一致性要求較高的場景，在應用 Write-Through 模式時，也需要通過一定的補償機制來解決它的問題。首先，在並發環境下，我們前面提到了先更新資料庫，再更新緩存會導致緩存和資料庫的不一致，那麼先更新緩存，再更新資料庫呢？
這樣的操作時序仍然會導致下面這樣線程 1 先更新緩存，最後更新資料庫的情況，即由於線程 1 和 線程 2 的執行不確定性導致資料庫和緩存的不一致。這種由於線程競爭導致的緩存不一致，可以通過分布式鎖解決，保證對緩存和資料庫的操作僅能由同一個線程完成。對於沒有拿到鎖的線程，一是通過鎖的 timeout 時間進行控制，二是將請求暫存在消息隊列中順序消費。
在下面這種並發執行場景下，來自線程 1 的寫請求更新了資料庫，接著來自線程 2 的讀請求命中緩存，接著線程 1 才更新緩存，這樣便會導致線程 2 讀取到的緩存落後於資料庫。同理，先更新緩存後更新資料庫在寫請求和讀請求並發時，也會出現類似的問題。面對這種場景，我們也可以加鎖解決。
另在，在 Write-Through 模式下，不管是先更新緩存還是先更新資料庫，都存在更新緩存或者更新資料庫失敗的情況，上面提到的重試機制和補償機制在這里也是奏效的。
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Write-Behind
Write behind 意為非同步回寫模式，它也具有類似 Read-Through/Write-Through 的訪問控制層，不同的是，Write behind 在處理寫請求時，只更新緩存而不更新資料庫，對於資料庫的更新，則是通過批量非同步更新的方式進行的，批量寫入的時間點可以選在資料庫負載較低的時間進行。
在 Write-Behind 模式下，寫請求延遲較低，減輕了資料庫的壓力，具有較好的吞吐性。但資料庫和緩存的一致性較弱，比如當更新的數據還未被寫入資料庫時，直接從資料庫中查詢數據是落後於緩存的。同時，緩存的負載較大，如果緩存宕機會導致數據丟失，所以需要做好緩存的高可用。顯然，Write behind 模式下適合大量寫操作的場景，常用於電商秒殺場景中庫存的扣減。
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Write-Around
如果一些非核心業務，對一致性的要求較弱，可以選擇在 cache aside 讀模式下增加一個緩存過期時間，在寫請求中僅僅更新資料庫，不做任何刪除或更新緩存的操作，這樣，緩存僅能通過過期時間失效。這種方案實現簡單，但緩存中的數據和資料庫數據一致性較差，往往會造成用戶的體驗較差，應慎重選擇。
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總結
在解決緩存一致性的過程中，有多種途徑可以保證緩存的最終一致性，應該根據場景來設計合適的方案，讀多寫少的場景下，可以選擇採用「Cache-Aside 結合消費資料庫日誌做補償」的方案，寫多的場景下，可以選擇採用「Write-Through 結合分布式鎖」的方案 ，寫多的極端場景下，可以選擇採用「Write-Behind」的方案。