并发控制机制英文解释翻译、并发控制机制的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 concurrency control mechanism

分词翻译：

并发控制的英语翻译：

【计】 concurrency control

机制的英语翻译：

machine-made; mechanism
【机】 machining

专业解析

并发控制机制（Concurrency Control Mechanism）是数据库管理系统（DBMS）和多线程编程中的核心技术，用于确保当多个操作（如事务或线程）同时访问和修改共享数据时，系统仍能维持数据的一致性（Consistency）和正确性（Correctness），同时保证操作的隔离性（Isolation）。其核心目标是协调并发访问，防止出现数据竞争（Data Race）、脏读（Dirty Read）、不可重复读（Non-repeatable Read）、幻读（Phantom Read）以及更新丢失（Lost Update）等问题。

核心含义与技术要点

定义与目标 (Definition & Objectives):
- 汉义： “并发”指多个操作同时发生；“控制机制”指管理、协调这些操作的方法和规则。因此，“并发控制机制”即指管理多个同时进行的操作对共享资源（主要是数据）的访问和修改，以确保最终结果正确、数据完整的一套系统化方法。
- 英义： A set of protocols and techniques used in database systems and programming to manage simultaneous operations (transactions/threads) accessing shared data, ensuring that the execution results are correct and data integrity is preserved, as if the operations were executed sequentially in some order (serializability).
核心问题 (The Core Problem):
- 当多个事务/线程不受控制地并发读写同一数据项时，可能导致：
  - 脏读 (Dirty Read): 读取到另一个未提交事务修改的数据。
  - 不可重复读 (Non-repeatable Read): 同一事务内两次读取同一数据得到不同结果（因中间被其他事务修改）。
  - 幻读 (Phantom Read): 同一事务内两次执行相同范围的查询，得到不同的行集合（因中间有其他事务插入或删除了行）。
  - 更新丢失 (Lost Update): 两个事务都读取同一数据并基于该值更新，后提交的事务覆盖了先提交事务的更新，导致先提交事务的更新“丢失”。
- 并发控制机制旨在解决这些问题，保证事务的 ACID 属性（特别是隔离性 Isolation）。
主要实现技术 (Key Implementation Techniques):
- 锁机制 (Locking): 最常用的方法。事务在访问数据项前必须先获得相应的锁（如读锁/共享锁，写锁/排他锁）。通过锁的相容性规则和锁协议（如两阶段锁协议 Two-Phase Locking Protocol - 2PL）来控制并发访问顺序。锁机制可能导致死锁（Deadlock）。
  - 来源参考： Silberschatz, A., Korth, H. F., & Sudarshan, S. (2010). Database System Concepts (6th ed.). McGraw-Hill. Chapter 15: Concurrency Control. (ISBN 978-0073523323) [经典数据库教材，详细阐述锁机制和协议]
- 多版本并发控制 (Multi-Version Concurrency Control - MVCC): 现代数据库（如 PostgreSQL, Oracle, MySQL InnoDB）广泛采用。它为数据项维护多个历史版本。读操作访问一个特定时间点的快照（Snapshot），不会被同时进行的写操作阻塞；写操作创建新版本。通过版本号或时间戳管理读写的可见性，有效避免了读-写冲突，提高了读操作的并发度。
  - 来源参考： Bernstein, P. A., & Goodman, N. (1983). Multiversion Concurrency Control—Theory and Algorithms. ACM Transactions on Database Systems (TODS), 8(4), 465–483. https://doi.org/10.1145/319996.319998 [MVCC 的经典理论论文]
  - 来源参考： PostgreSQL Documentation: Chapter 13. Concurrency Control. https://www.postgresql.org/docs/current/mvcc.html [实际数据库系统 MVCC 实现的权威文档]
- 时间戳排序 (Timestamp Ordering - TO): 为每个事务分配唯一的时间戳。系统根据时间戳顺序决定事务操作的执行顺序（读或写）。如果某个操作违反了时间戳顺序（如较晚时间戳的事务试图读一个已被较早时间戳事务覆盖的值），则该操作可能被拒绝或事务被中止。
- 乐观并发控制 (Optimistic Concurrency Control - OCC): 假设冲突很少发生。事务的执行分为三个阶段：读阶段（读取数据并计算修改）、验证阶段（检查冲突）、写阶段（提交修改）。如果在验证阶段发现冲突（其他事务已修改了本事务读取的数据），则中止并重启事务。适用于冲突率低的环境。
  - 来源参考： Kung, H. T., & Robinson, J. T. (1981). On Optimistic Methods for Concurrency Control. ACM Transactions on Database Systems (TODS), 6(2), 213–226. https://doi.org/10.1145/319566.319567 [乐观并发控制的奠基性论文]
应用场景 (Application Contexts):
- 数据库管理系统 (DBMS): 核心功能，确保事务的 ACID 属性，特别是隔离性 (I)。
- 操作系统 (OS): 管理进程/线程对共享内存、文件等资源的并发访问。
- 分布式系统 (Distributed Systems): 在多个节点间协调并发访问，更为复杂。
- 多线程编程 (Multithreaded Programming): 使用锁（互斥锁 Mutex、读写锁 ReadWriteLock）、信号量 (Semaphore)、原子操作 (Atomic Operations) 等机制控制线程对共享数据的访问。

并发控制机制是协调并行操作访问共享数据的关键基础设施。它通过锁、MVCC、时间戳排序、乐观控制等技术，在最大化系统吞吐量和并发度的同时，保障了数据的正确性和一致性，是构建可靠、高效的信息系统（尤其是数据库）不可或缺的组成部分。

网络扩展解释

并发控制机制是数据库和多线程系统中用于管理多个操作同时访问共享资源的核心技术，旨在保障数据一致性、事务隔离性和系统高效性。以下是主要实现方式及原理：

锁机制
- 共享锁（S锁）：允许多事务并发读取同一数据，但禁止写入。
- 排他锁（X锁）：事务修改数据时独占访问权，阻止其他读写操作。
  特点：可能引发死锁，需配合两阶段锁协议（2PL）使用。
时间戳排序
为每个事务分配唯一时间戳，通过比较时间戳决定操作执行顺序。若后发生的事务试图访问已被修改的数据，系统将强制中止或回滚该事务。
多版本并发控制（MVCC）
通过维护数据的历史版本实现：
- 读操作访问旧版本
- 写操作生成新版本
- 自动清理过期版本
  优势：读写互不阻塞，PostgreSQL和InnoDB引擎均采用此技术。
乐观并发控制
假设事务冲突概率低，分为三阶段：
- 读取阶段：自由访问数据
- 验证阶段：提交前检查冲突
- 写入阶段：无冲突则提交
  适用场景：低冲突环境如文档数据库。

技术选型考量：高并发读写场景倾向MVCC，强一致性需求系统多采用锁机制，分布式系统常结合向量时钟等扩展方案。实际应用中，MySQL通过间隙锁防止幻读，ZooKeeper采用乐观锁版本号校验，都是典型实践案例。