数据库并发处理的核心方法有哪些？如何保证数据一致性？

数据库作为现代信息系统的核心组件,其并发访问能力直接决定了系统的性能与稳定性，当多个用户或应用程序同时访问数据库时，若缺乏有效的并发控制机制，极易引发数据不一致、丢失更新、读脏数据等问题，数据库通过一系列技术手段实现并发控制，确保在多用户环境下数据的一致性和完整性，本文将从并发问题的类型、锁机制、事务隔离级别、乐观并发控制及无锁数据结构等方面，详细解析数据库如何处理并发问题。

并发问题的类型与成因

并发操作主要会导致以下三类问题：

丢失更新（Lost Update）：两个事务同时读取同一数据，分别修改后提交，后提交的事务会覆盖先提交的事务的修改，导致数据丢失，A和B同时读取余额100元，A操作后余额变为120元并提交，B操作后余额变为110元并提交，最终余额为110元，A的修改被覆盖。
读脏数据（Dirty Read）：事务A修改了数据但未提交，事务B读取了该数据，随后A回滚操作，B读取的数据即为无效的“脏数据”。
不可重复读（Non-repeatable Read）：事务A多次读取同一数据，事务B在期间修改并提交了该数据，导致A多次读取的结果不一致。
幻读（Phantom Read）：事务A按条件查询数据，事务B插入或删除了符合条件的数据，导致A再次查询时出现“幻影”行。

锁机制：并发控制的核心

锁机制是数据库实现并发控制最常用的技术,通过加锁限制事务对数据的访问，实现串行化执行，主要分为以下两类：

共享锁（S锁）与排他锁（X锁）

共享锁（S锁，读锁）：事务对数据加S锁后，其他事务只能对该数据加S锁，不能加X锁，允许多个事务同时读取数据。
排他锁（X锁，写锁）：事务对数据加X锁后，其他事务无法对该数据加任何锁，确保独占访问。

锁的兼容性规则如下表所示：
| 锁类型 | S锁 | X锁 |
|——–|—–|—–|
| S锁 | 兼容 | 冲突 |
| X锁 | 冲突 | 冲突 |

锁的升级与粒度

锁粒度：包括表锁（整个表加锁）、行锁（单行加锁）和页锁（数据页加锁），行锁粒度最细，并发性能最好，但锁管理开销大；表锁反之。
锁升级：当事务持有的锁数量超过阈值时，数据库会将低粒度锁（如行锁）升级为高粒度锁（如表锁），以减少锁管理开销。

死锁与预防

死锁是指两个或多个事务互相等待对方释放资源,导致所有事务无法继续执行，数据库通过以下方式处理死锁：

超时机制：若事务等待锁超过设定时间，则回滚该事务。
死锁检测：通过事务等待图检测死锁，回滚环中的某个事务。
预防死锁：按固定顺序访问数据资源，或采用“一次加锁法”，事务开始前一次性获取所有需要的锁。

事务隔离级别：平衡一致性与并发性

事务隔离级别定义了事务之间的隔离程度,不同级别通过不同的锁策略和机制解决并发问题，SQL标准定义了四个隔离级别：

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	实现技术
读未提交（Read Uncommitted）	可能	可能	可能	无锁，直接读取最新数据
读已提交（Read Committed）	不可能	可能	可能	读取数据时加S锁，读完释放
可重复读（Repeatable Read）	不可能	不可能	可能	读取数据时加S锁，事务结束才释放
串行化（Serializable）	不可能	不可能	不可能	强制事务串行执行，相当于表锁

MySQL的InnoDB引擎默认采用可重复读级别,通过间隙锁（Gap Lock）防止幻读；而Oracle默认采用读已提交级别，通过版本号（MVCC）实现快照读。

乐观并发控制与无锁技术

除了锁机制,数据库还采用乐观并发控制（OCC）和无锁数据结构（如CAS）提升并发性能。

乐观并发控制（OCC）

乐观并发控制假设冲突较少,事务执行时不加锁，仅在提交时检查数据是否被修改，流程如下：

读取阶段：事务读取数据时，记录数据版本号或时间戳。
验证阶段：提交时，检查数据版本号是否与读取时一致，若一致则提交，否则回滚并重试。
OCC适用于读多写少的场景，减少了锁的开销，但冲突频繁时性能下降。

无锁数据结构

无锁数据结构通过原子操作（如Compare-And-Swap，CAS）实现并发控制，避免线程阻塞，在内存数据库中，CAS操作比较当前值与预期值，若一致则更新，否则重试。

其他优化技术

多版本并发控制（MVCC）：通过保存数据的历史版本，实现非阻塞读，事务读取数据时，基于时间戳或版本号选择可见版本，避免加锁，InnoDB的Undo Log实现了MVCC，支持高并发读。
索引优化：合理设计索引可减少锁竞争，例如使用覆盖索引避免回表操作，缩短事务持有锁的时间。

数据库并发处理的核心方法有哪些？如何保证数据一致性？

并发问题的类型与成因