高效应对高并发：数据库事务设计精要 (高并发数据库事务设计)
随着互联网的快速发展，越来越多的企业开始将业务向线上转移，例如电商、在线旅游等等。这种转移给数据库带来了前所未有的挑战，超高并发的访问量、快速的数据变更等等，都使得数据库的稳定性、性能等方面的要求提高了很多。因此，对于数据库事务设计的精要，也就成为了业内人士关注的热点。
一、事务概念
在数据库中，事务（Transaction）是指一组在逻辑上被看成是一个整体，要么全部执行，要么都不执行的操作。例如，在一个银行转账的操作中，涉及到从一个账户中扣除一定金额，同时向另一个账户中增加相应的金额，这两个操作的执行应该是“不可分割”的。
二、事务特性
数据库事务有四个特性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
1. 原子性（ACID的”A”）
原子性是指一个事务中包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败。事务的执行结果不能部分提交，也不能部分成功。如果事务在执行过程中发生了错误，那么整个事务都会被回滚到开始执行时的状态。
2. 一致性（ACID的”C”）
一致性指的是事务执行前后，数据库的状态保持一致。事务所执行的操作应该满足业务要求，例如在某个账户中存入一定金额，那么执行完事务后，该账户的余额应该与执行前的余额相加得到。
3. 隔离性（ACID的”I”）
隔离性是指一个事务的执行不能被其他事务干扰。同一个时间，多个事务在数据库中同时进行，它们的执行过程之间应该互不干扰，即一个事务中所做的改变对其他事务来说不可见。
4. 持久性（ACID的”D”）
持久性是指一个事务执行结束后，其结果应该永久保存在数据库中。确保在数据库退出或者服务器崩溃等异常情况下，数据能够得到恢复。
三、多个事务之间的并发
由于互联网应用的特殊性，很多时候会面对多个数据库事务之间的并发。例如某个购物网站，有两个用户同时在下单，两个事务都试图向订单表中插入一条记录，那么就需要考虑这种并发下，事务的执行效率与数据的一致性如何平衡。一般来说，数据库系统中会采用锁机制来解决并发问题。
1. 锁的种类
共享锁（Shared Lock）：当一个事务在读一个数据时，使用共享锁对数据进行加锁，其他事务只能读该数据，不能进行修改操作。
排他锁（Exclusive Lock）：当一个事务在修改一个数据时，使用排他锁对数据进行加锁，其他事务无法读取或修改该数据。
2. 锁的级别
事务的隔离级别是指在多个事务处理的同时，能否操作同一个数据。SQL标准定义了4个事务隔离级别：Read Uncommitted（读未提交）、Read Committed（读已提交）、Repeatable Read（可重复读）和Serializable（可串行化）。这些级别从上到下逐步提高。事务的隔离级别越高，性能方面的开销一般越大。
3. 并发带来的问题
锁虽然可以解决并发问题，但也会带来一些问题。例如死锁、饥饿等等。死锁是指多个事务互相占有对方需要的资源，最终导致所有事务都无法继续执行。饥饿则是指某个事务因为无法取得必要的资源而一直无法执行下去。
四、数据库事务设计
1. 高并发下的性能问题
高并发下，系统的性能会变得很重要。为了保证系统的高性能，需要考虑以下因素：
优化SQL语句，减少数据库的无效读取
增加缓存层，避免重复读取
分库分表，减少单个表的数据量
2. 事务的设计
为了保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，需要注意以下几点：
避免人为错误，例如在一个事务中修改了多个表，但只提交了部分修改，导致数据一致性问题
尽量采用较短的事务，避免长时间占用数据库资源
尽量先进行读操作，避免对同一个数据进行多次更新
对于一些非常重要的事务，可以采用事务超时机制，强制事务在一定时间内执行完毕。
五、
对于数据库事务的设计，需要考虑多个方面，例如事务的原子性、一致性、隔离性和持久性、锁机制的运用、事务的设计等等。要想在高并发下保证系统的高效稳定运行，需要引入一些优化手段，例如优化SQL语句、增加缓存层、分库分表等。只有在综合考虑了这些方面之后，才能给用户带来更好的使用体验。
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关系型数据库的局限性有哪些难以满足高并发读写的需求
随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：
1、High performance——对数据库高并发读写的需求
Web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普衡肢遍的需求。
2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求
类似镇租Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。
3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
1. 数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
2. 数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：
Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，御拦兆Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB， ……
这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。
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