Hochleistungs-Transaktionsverarbeitung: Konzepte zur Verbesserung der Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit bei hoher Datenkontention

核心概念

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Verbesserung der Leistung von Transaktionsverarbeitungssystemen bei hoher Datenkontention, um die Anforderungen von OLTP-Anwendungen an Antwortzeiten und Durchsatz zu erfüllen.

摘要

Der Artikel behandelt verschiedene Aspekte der Konzurrenzsteuerung und Methoden zur Reduzierung von Datenkontention in Transaktionsverarbeitungssystemen:

Analyse von Studien zur Untersuchung der Auswirkungen von Sperrkontention auf die Leistung, einschließlich der Wahrscheinlichkeit von Sperrkonflikten und Deadlocks. Es werden Formeln präsentiert, um die Auswirkungen erhöhter Auslastung auf die Leistung vorherzusagen.

Analyse von Modellen für den Zugriff auf heterogene Datenbanken (HDAM), bei denen Transaktionen auf mehrere Datenbankbereiche zugreifen. Es werden Gleichungen zur Berechnung der Sperrkontention in diesem Szenario abgeleitet.

Methoden zur Vorhersage der Leistungsverschlechterung aufgrund von Sperrkontention, einschließlich der Berechnung des Anteils blockierter Transaktionen und der resultierenden Verlängerung der Antwortzeiten.

Verschiedene Methoden zur Reduzierung von Sperrkontention und Deadlocks, wie z.B. Wait-Die, Wound-Wait, No Waiting, Cautious Waiting, Running Priority und adaptive Methoden. Die Vor- und Nachteile dieser Ansätze werden diskutiert.

Weitere Konzepte zur Verbesserung der Leistung bei hoher Datenkontention, wie Multi-Phasen-Transaktionsverarbeitung, Optimistische Konzurrenzsteuerung und Mikroservices-Architekturen.

Der Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich der Transaktionsverarbeitung bei hoher Datenkontention.

統計資料

Die durchschnittliche Anzahl der von einer Transaktion gehaltenen Sperren ist k/2, wobei k die Anzahl der Schritte der Transaktion ist.
Die Wahrscheinlichkeit eines Sperrkonflikts ist pc = k(M-1)/(2D), wobei M die Anzahl der aktiven Transaktionen und D die Größe der Datenbank ist.
Die modifizierte Wahrscheinlichkeit für einen 2-Wege-Deadlock ist P_modified_2-way = (M-1)k^4/(12D^2).
Der maximale Grad der Mehrprogrammierung, der zu Thrashing führt, ist k^2M/D ≈ 1,5.

引述

"Wenn die Transaktionsankunftsrate auf λ' > λ erhöht wird, dann ist pc(λ') = pc(λ)(Σ_i ̅k_iλ'_iR(λ'_i))/(Σ_i ̅k_iλ_i*R(λ_i))."
"Bei Transaktionen mit ungleichen Verarbeitungszeiten pro Schritt ist ρ, der Anteil der Sperrkonflikte mit blockierten Transaktionen, ein zusätzlicher Parameter. Unabhängig von der Verteilung der Transaktionsgrößen liegt ρ bei Spitzendurchsatz im Bereich von 0,2 ≤ ρ ≤ 0,3."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Heterogeneous Data Access Model for Concurrency Control and Methods to Deal with High Data Contention

by Alexander Th... 於 arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02276.pdf

深入探究

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