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这篇文章主要讲解了“如何理解数据库的并发操作与一致性”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何理解数据库的并发操作与一致性”吧！
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作为分布式强一致数据库的开发者, 被多次问到:
如果我在新加坡和欧洲同时修改一条记录, 如在新加坡 set a=1, 在欧洲 set a=2, 结果 a 是多少?
我的回答是:
可能是 a=1, 也可能是 a=2.
然后提问者会非常困惑和不满:
你不是说数据库是强一致的吗? 为什么结果不确定呢?
我非常理解他的困惑, 但是, 他所提到的"并发操作"和"一致性"并没有必然的联系.
Martin Kleppmann 提到并发(Concurrency)的定义:
For defining concurrency, exact time doesn’t matter: we simply call two operations concurrent if they are both unaware of each other, regardless of the physical time at which they occurred.
要定义并发, 时间并不是一个影响因素: 如果两个操作不知道对方(的开始和结束以及结果), 无论物理时间上他们何时发生, 我们都称这两个操作是并发的.
有这样的例子:
于 00:00:00 时间, 向服务器发起请求 A, 服务器一直没有返回结果. 然后, 于 00:00:03 时间(显然在上一个请求发起"之后"), 再向服务器发起请求 B.
那么, 是不是我们就能说 B 是在 A 之后呢? 结论是不能, 这两个操作是并发操作! 虽然我们明确知道 B 是在 A 发起之后才发起, 但在 B 发起之时, (B)并不知道 A 的结果, 根据 Martin Kleppman 的定义, 两个操作是并发的.
从时间区间上面来理解并发, 可能会更好. 一个操作由开始时间点和结束时间点, 组成一个时间区间, 如果两个操作的时间区间有重叠, 则这两个操作无法区分先后.
另一种定义并发的方法是:
Martin Kleppmann: An operation A happens before another operation B if B knows about A, or depends on A, or builds upon A in some way.
如果不属于此种情况, 即为并发.
一致性和3个因素密切相关:
先后顺序
时间
空间
我所理解, 一致性便是唯一预期. 也就是给定输入条件, 能推导出唯一的结果. 对于某个操作场景, 无论我们重复验证多少次, 观察多少次(时间), 在哪里观察(空间), 结果都恒定.
如果读操作(观察)是在写操作之后, 那么观察结果就是我们所预期的那一个确定的结果.
如果读操作和写操作是并发的, 那么, 可能观察到旧值, 也可能观察到新值. 但是, 一旦观察到新值, 之后便不可能再观察到旧值(也即 Linearizable 的意思).
感谢各位的阅读，以上就是“如何理解数据库的并发操作与一致性”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何理解数据库的并发操作与一致性这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
