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Gestion des transactions. Introduction - PowerPoint PPT Presentation
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Gestion des transactions
Introduction
1. Une des fonctions importante des SGBD modernes est d’autoriser les utilisateurs d’effectuer des opérations simultanées (concurrentes) sur des données partagées de la BD. Si ces op ne sont pas sous contrôle, les accès interfèrent tôt ou tard les uns avec les autres et la BD devient incohérente. Pour éviter cela, le SGBD met en place un protocole de contrôle de simultanéité (ou de concurrence) qui empêche les accès à la BD d’interférer.
2. Une autre fonction est la récupération de la base de données ou sa restitution dans un état correct suite à une défaillance physique ou logiciel.
Ces deux fonctions sont mutuellement dépendantes et sont basées sur la notion centrale de transaction.
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Transaction
• Beaucoup d'opérations sur une BD doivent être atomiques:
• Transfert d'argent entre les comptes:UPDATE Compte1
Set Val = Val -100;
UPDATE Compte2
Set Val = Val + 100;
• Si seulement une de ces requêtes est exécutée, la BD perd sa consistance
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Transactions
Une transaction est une action ou suite d’actions demandée par un seul utilisateur ou un programme d’application, qui appliquée à une base de données cohérente, restitue une base de données cohérente
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Transactions action atomique : entièrement ou pas du tout Préservant la consistance de la BD Comme si l'usager était isolé sur la BD : ses résultats
intermédiaires (état temporairement incohérent) sont masqués aux autres transactions.
A effet durable sur la BD, une fois terminées comme prévu
Modèle ACID de transactions
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Modélisation
Une transaction T est modélisée comme une suite finie d’actions portant sur des objets.
T = < (t, Ai, Oi) >/i = 1, n. t désigne le nom de la transaction (nom interne au système), Ai une opération et
Oi un objet. Les opérations qui nous intéressent sont : Begin Transaction : initialiser une nouvelle transaction Commit : terminer une transaction Read : lecture de la valeur d’un objet à partir de la base et stockage de cette valeur
dans l’espace de travail de la transaction ; Write : à partir d’une valeur stockée dans l’espace de travail de la transaction,
écrire cette valeur dans la base pour l’objet désigné ; Rollback : annuler une transaction (défaire toutes les mises à jour effectuées par la
transaction depuis son début). En ce qui concerne les objets manipulés, ça peut être une relation, un n-uplet, ou
même la valeur d’un constituant (les deux premiers chez Oracles).
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Modélisation
Lorsqu’un programme émet l’action
Begin transaction
ceci a pour effet de créer au niveau du SGBD une nouvelle occurrence de transaction à laquelle est associée :
un identificateur interne ; un espace de travail ; et un contexte d’exécution formé d’une série de
blocs de contrôle.
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Exemple de transaction en PL-SQLBEGIN, COMMIT (validée), ROLLBACK (annulée)BEGIN TRANSACTION
UPDATE Compte1
SET Val = Val -100
IF SQLCODE <> 0 ROLLBACK ; EXIT ;
UPDATE Compte2
SET Val = Val + 100
IF SQLCODE <> 0 ROLLBACK ; EXIT;
COMMIT
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Nécessité du controle de ConcurrencePb1 : des MAJ perdues
Solde = 100
R1 (solde)R2 (solde)
solde := solde +100
W1 (solde) Solde = 200
solde := solde +200
La base
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Exemple
solde = 100
R1 (solde)R2 (solde)
solde := solde +100
W1 (solde) solde = 200
solde := solde+200
W2 (solde)Solde = 300
La base
Au lieu de 400
Temps T1 T2 soldex
t1 begin transaction 100
t2 read (soldex) 100
t3 soldex = soldex + 100 100
t4 begin transaction write (soldex) 200
t5 read(soldex) . 200
t6 soldex = soldex – 10 rollback 200
t7 write(soldex) 190
t8 commit 190
Solution évidente :
permettre l’exécution que d’une seule transaction à la fois. Or la raison d’être du SGBD est d’atteindre un niveau optimal de simultanéité
Pb2 : dépendance non validée ou dirty read
Au lieu de 90
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Pb 3 : analyse incohérenteT2 calcule le total des soldes alors qu’en // T1 transfert 10 DA de soldex à
soldez
Temps T1 T2 soldex soldey soldez som
t1 begin trans 100 50 25
t2 begin trans som = 0 100 50 25 0
t3 read (soldex) read (soldex) 100 50 25 0
t4 soldex=soldex-10 som=som+soldex 100 50 25 100
t5 write (soldex) read(soldey) 90 50 25 100
t6 read(soldez) som=som+soldey 90 50 25 150
t7 soldez=soldez +10 90 50 25 150
t8 write(soldez) 90 50 35 150
t9 commit read(soldez) 90 50 35 150
t10 som=som+soldez 90 50 35 185
t11 commit 90 50 35 185
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Lecture Fantôme
Un autre problème se produit lorsqu’une transaction exécute une requête qui recherche un ensemble de tuples d’une relation satisfaisant un certain prédicat, puis exécute un peu plus tard la même requête pour constater que l’ensemble obtenu contient un tuple supplémentaire ou fantôme inséré entre temps par une autre transaction : lecture fantôme.
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Gestion de la concurrence
Objectif : planifier les transactions de manière à éviter toute interférence entre elles et, donc d’éviter les problèmes des types précédents tout en gardant un niveau optimal de simultanéité, et de parallélisme dans le système, de sorte que les transactions puissent s’exécuter sans interférence, certes, mais surtout autant que possible en parallèle.
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Quelques définitions
Contrôleur (scheduleur) : un module du SGBD chargé de contrôler les accès concurrents aux données.
Planification (schedule) : une séquence d’opérations d’un ensemble de transactions concurrentes qui préserve l’ordre des opérations dans chacune des transactions.
Planification sérielle est une planification où les opérations de chaque transaction sont exécutées de manière consécutive, sans aucun entrelacement avec d’autres transactions (pas de parallélisme).
Ces exécutions sont correctes mais peuvent donner des résultats différents (voir td).
Planification non sérielle est une planification où les opérations d’un ensemble de transactions sont exécutées de manière entrelacée.
Une planification non sérielle sera correcte si elle produit les mêmes résultats et a les mêmes effets sur la BD qu’une planification série des mêmes transactions et cela quelque soit l’état initial de la base de données.
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Quelques définitions suitesPrincipe de sérialisabilité
Ne laisser s’exécuter les transactions en parallèle que celles provoquant les mêmes effets sur les données qu’une exécution en séquence de ces mêmes transactions.
Définition : Un ordonnancement est correct s’il est sérialisable, c’est-à-dire équivalent à un ordonnancement série formé des mêmes transactions.
Quelques résultats : Si deux transactions ne font que lire des données, elles n’entrent pas en
conflit et leur ordre est sans importance. Si deux transactions soit lisent soit écrivent des données complètement
différentes, elles n’entrent pas en conflit et leur ordre est sans importance.
Si une transaction écrit dans des données et si une autre transaction lit ou écrit dans les mêmes données, alors l’ordre de leur exécution importe.
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Temps1 Begin TransactionT1
2 Read1(soldex)3 Write1 (soldex)4 Begin Transaction T2
5 Read2(soldex)6 Write 2(soldex) 7 Read1(soldey)8 Write1 (soldey) 9 Commit1
10 Read2(soldey) 11 Write2(soldey)12 Commit2
(a)
Begin Transaction T1Read1(soldex)Write1 (soldex)Begin Transaction T2Read2(soldex)Read1(soldey) Write 2(soldex) Write1 (soldey) Commit1
Read2(soldey) Write2(soldey) Commit2
(b)
Begin Transaction T1Read1(soldex)Write1 (soldex)Read1(soldey) Write1 (soldey) Commit1
Begin TransactionT2Read2(soldex)Write 2(soldex) Read2(soldey) Write2(soldey) Commit2
(c)
La planification (c) est sérielle et comme (a) et (b) équivalent à (c), (a) et (b) sont des planifications sérialisables.
Une planification de sérialisation (en vue de résoudre) des conflits trie les opérations conflictuelles d’une manière proche de l’exécution sérielle.
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Test de conflits de la capacité de sérialisation
Sous la règle d’écriture contrainte, un graphe de précédence peut être produit pour tester la sérialisation des conflits.
Pour une planification P, un graphe de précédence est un graphe orienté dirigé
G = (N, F)
Construit comme suit : Créer un nœud pour chaque transaction. Créer une flèche dirigée Ti Tj si Tj lit la valeur d’un élément écrit par Ti Créer une flèche dirigée Ti Tj si Tj écrit une valeur dans un élément après
qu’il a été lu par Ti Créer une flèche dirigée Ti Tj si Tj écrit une valeur dans un élément après
qu’il a été écrit par Ti
Si une flèche Ti Tj existe dans le graphe de précédence pour P, alors dans toute planification sérielle S’ équivalente à S, Ti doit apparaître avant Tj.
Si le graphe de précédence contient un cycle, la planification n’est pas sérialisable en vue de résoudre les conflits.
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Planification sans sérialisation des conflitsLa transaction T1 transfère 100 Da d’un compte de solde vers un autre compte de solde, tandis que T2 augmente de 10% le solde de ces deux comptes.
Temps T1
t1 Begin Transaction
t2 Read (soldex)
t3 soldex = soldex - 100
t4 Write(soldex)
t5
t6
t7
t8
t9
t10
t11 Read(soldey)
t12 soldey = soldey +100
t13 Write(soldey)
t14 Commit
T2
Begin Transaction
Read(soldex)
soldex = soldex * 1.1
Write(soldex)
Read(soldey)
soldey = soldey * 1.1
Write(soldey)
Commit
T2T1
Le graphe de précédence présente un cycle : la planification ne permet pas la sérialisationEn pratique, un SGBD ne teste pas l’aspect sérialisable d’une planification. Ce serait irréalisable car les interférences des opérations des transactions concurrentes est surtout dicté par le système d’exploitation. Au lieu de cela, l’approche choisie consiste à faire appel à des protocoles qui selon leur réputation, produisent des planifications sérielles
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Récupération
La capacité de sérialisation identifie des planifications qui conservent toute sa cohérence à une base de données, en admettant qu’aucune transaction planifiée n’échoue.
Si une transaction défaille, la propriété d’atomicité impose que nous annulions les effets de la transaction. En outre, la propriété de durabilité indique qu’une fois qu’une transaction est validée, il n’est plus possible d’annuler les modifications qu ’elle a apportées.
Exemple diapos 18 avec un Rollback à la place du commit de la transaction T1. Dans ce cas on doit défaire toutes ce qu’a fait T1. Or T2 a lu la valeur modifiée de soldex fournie par T1 et elle a même modifié soldex, puis validé le changement.
A proprement parler, nous devrions défaire la transaction T2 aussi car elle a employé une valeur de soldex qui a été défaite. Or la propriété de durabilité ne nous le permet pas.
En fait cette planification est irrécupérable
Définition d’une planification récupérable: Une planification où, pour toute paire de transactions Ti et Tj, si Tj lit une donnée provenant d’une écriture préalable de Ti, alors l’opération de validation de Ti précède l’opération de validation de Tj
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Techniques de contrôle de concurrence
Il existe deux techniques de contrôle de concurrence principales qui permettent d’exécuter des transactions en parallèles en toutes sécurité, à condition de faire appel à certaines contraintes : les méthodes de verrouillage et d’estampillage.
Ces méthodes sont fondamentalement conservatrices (ou pessimistes) : elles provoquent un retardement des transactions au cas où elles entreraient en conflit avec d’autres transactions dans un certain délai à venir
Les méthodes optimistes reposent sur l’hypothèse que les conflits sont rares, de sorte qu’elles permettent aux transactions d e procéder de manière désynchronisée et ne vérifient la présence de conflits qu’en fin de transactions lors de leur validation.
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Verrouillage
Une procédure employée pour contrôler les accès concurrents aux données.
Lorsqu’une transaction accède à la base de données, un verrou est susceptible de bloquer l’accès à d’autres transactions pour éviter de faux résultats.
Les approches de verrouillage sont les plus suivies pour garantir la sérialisation des transactions concurrentes.
Il existe plusieurs variantes mais elles partagent toutes la même caractéristique fondamentale :
une transaction doit réclamer un verrouillage partagé (en lecture) et exclusif (en écriture) sur la donnée avant d’effectuer réellement l’opération de lecture ou d’écriture sur la base de données correspondante
Le verrou empêche une autre transaction de modifier la donnée où même de la lire, dans le cas d’un verrouillage exclusif
Le verrou est mis en place en pratique, soit par l’activation d’un bit dans la donnée qui indique qu’une partie de la base de données est verrouillée, soit par le maintien d’une liste des parties verrouillées de la base de données et autres… .
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Règles de base du verrouillage
Verrou partagé:
Si une transaction dispose d’un verrou partagé sur la donnée, elle peut lire la donnée mais pas la modifier.
Verrou exclusif :
Si une transaction possède un verrou exclusif sur la donnée, elle peut lire et modifier cette donnée.
Comme des opérations de lecture ne génèrent aucun conflit, il est possible que plusieurs transactions détiennent simultanément des verrous partagés sur la même donnée
Par contre le verrou exclusif sur une donnée accorde à une transaction le monopole d’accès à cette donnée. Dans ce cas aucune autre transaction n’est en mesure de lire ou modifier la donnée.
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Utilisation des verrous
Toute transaction devant accéder à une donnée verrouille d’abord la donnée, demandant soit un verrouillage partagé dans le cas d’un accès en lecture, soit un verrouillage exclusif dans le cas d’un accès tant en lecture qu’en modification
Si la donnée n’est pas déjà verrouillée par une autre transaction, le verrou est accordé.
Si la donnée est déjà verrouillée par une autre transaction au moment de la demande, le SGBD détermine si la demande est compatible avec le verrou actuel. Si c’est un verrou partagé que la transaction demande, alors qu’un verrou partagé est déjà placé sur la donnée, la requête peut être satisfaite et le verrou est accordé; dans le cas contraire, la transaction demanderesse doit attendre que le verrou se libère.
Une transaction qui détient un verrou le conserve tant qu’elle ne le libère pas explicitement pendant l’exécution ou implicitement lorsqu’elle se termine (par une annulation ou une validation). Ce n’est que lorsqu’un verrou exclusif est libéré que les effets de l’opération d’écriture qui a motivé le verrou deviennent visibles aux autres transactions.
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Cet usage des verrous ne garantit pas la sérialisation des planifications
Application des règles à l’exemple de la diapos 18
P = { verrou_écriture (T1, soldex), lecture (T1, soldex), écriture (T1, soldex), déverrouillage(T1, soldex), verrou_écriture (T2, soldex), lecture (T2, soldex), écriture (T2, soldex), déverrouillage(T1, soldex), verrou_écriture (T2, soldey), lecture (T2, soldey), écriture (T2, soldey), déverrouillage(T2, soldey), validation(T2), verrou_écriture (T1, soldey), lecture (T1, soldey), écriture (T1, soldey), déverrouillage(T1, soldey), validation (T1)}
Si, préalablement à l’exécution, soldex = 100, soldey = 400, le résultat devrait être
soldex = 220, soldey = 330, si T1 s’exécute d’abord, ou
soldex = 210, soldey = 340, si T2 s’exécute avant.
En fait, le résultat de la planification P devrait donner soldex = 220, soldey = 340.
P n’est pas une planification sérialisable.
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Pourquoi ça ne marche pas?
Le problème de cet exemple est que la planification libère les verrous détenus par une transaction aussitôt que la lecture ou l’écriture associée a été réalisée et qu’il n’est plus utile d’accéder à l’élément sujet du verrou (par exemple soldex). Néanmoins, la transaction en elle-même verrouille encore des données (soldey) après la libération du premier verrou.
Donc, même si cette approche semble améliorer la simultanéité des transactions, elle permet encore à des transactions d’interférer entre elles, perdant ainsi l’isolation absolue et l’atomicité.
Pour régler ce problème d’autres protocoles ont été mis en place par exemple le protocole de verrouillage en deux phases (V2P ou 2PL (two_phase locking)
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Verrouillage en deux phases : V2P
Une transaction suit le protocole en deux phases si toutes les opérations de verrouillage précèdent la première opération de déverrouillage dans la transaction.
Toute transaction est divisible en deux phases : une première phase dite de croissance où elle acquiert tous les verrous mais ne peut en libérer aucun et une phase de résorption, au cours de laquelle elle libère tous les verrous et ne peut plus en obtenir aucun.
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Eviter le problème de la mise à jour perdue à l’aide du V2P
Temps T1 T2 solde
t1 - begin transaction 100
t2 begin transaction verrou-écriture(solde) 100
t3 verrou-écriture(solde) Read(solde) 100
t4 attente solde = solde +100 100
t5 attente Write(solde) 200
t6 attente commit/déverrouillage(solde) 200
t7 Read(solde) - 200
t8 solde = solde + 200 - 200
t9 Write(solde) - 400
t10 commit/déverrouillage(solde) 400
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Eviter le problème de la dépendance non validée à l’aide du V2P
Temps T1 T2 soldex
t1 begin transaction 100
t2 verrou-écriture( soldex) 100
t3 read (soldex) 100
t4 begin transaction soldex = soldex + 100 100
t5 verrou-écriture( soldex) write (soldex) 200
t6 Attente rollback/ déverrouillage(soldex) 100
t7 read(soldex) . 100
t8 soldex = soldex – 10 100
t9 write(soldex) 90
t10 commit/ déverrouillage (soldex) 90
T1 est obligée d’attendre que le verrou soit libéré par T2. Ceci n’a lieu que lorsque l’annulation de T2 est achevée.
Eviter le problème de l’analyse incohérente grâce au V2P
Time T1 T2 soldex soldey soldez som
t1 begin trans 100 50 25
t2 begin trans som = 0 100 50 25 0
t3 verrou_écriture(soldex) 100 50 25 0
t4 read (soldex) verrou_lecture(soldex) 100 50 25 0
t5 soldex=soldex-10 Attente 100 50 25 0
t6 write (soldex) Attente 90 50 25 0
t7 verrou_écriture(soldez) Attente 90 50 25 0
t8 read(soldez) Attente 90 50 25 0
t9 soldez=soldez +10 Attente 90 50 25 0
t10 write(soldez) Attente 90 50 35 0
t11 commit/ déverrouillage Attente 90 50 35 0
t12 read (soldex) 90 50 35 0
t13 som=som+soldex 90 50 35 90
t14 verrou_lecture(soldey) 90 50 35 90
t15 read (soldey) 90 50 35 90
t16 som=som+soldey 90 50 35 140
t17 verrou_lecture(soldez) 90 50 35 140
t18 read(soldez) 90 50 35 140
t19 som=som+soldez 90 50 35 175
t20 commit/déverrouillage 90 50 35 175
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Il est possible de prouver que si toutes les transactions dans une planification suivent le protocole de verrouillage en deux phases, alors la planification garantit qu’elle est sérialisable pour résoudre les conflit(Eswaran et al.) cependant, le protocole de verrouillage en deux phases ne garantit pas l’aspect sérialisable.
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Annulations en cascadeTime T1 T2 T3
t1 begin transaction
t2 verrou_écriture(soldex)
t3 read(soldex)
t4 verrou_lecture(soldey)
t5 read(soldey)
t6 soldex = soldey + soldex
t7 write(soldex)
t8 déverrouillage(soldex) begin transaction
t9 : verrou_écriture(soldex)
t10 : read(soldex)
t11 : soldex = soldex + 100
t12 : write(soldex)
t13 : déverrouillage(soldex)
t14 : :
t15 rollback :
t16 begin-transaction
t17 verrou_lecture(soldex)
t18 rollback :
t19 rollback
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Problème : les annulations en cascade ne sont jamais souhaitables, parce qu’elles induisent potentiellement la destruction d’un volume significatif de travail accompli.
Solution : reporter la libération de tous les verrous à la fin des transactions, comme dans les exemples précédents. De cette façon, le problème précédent ne pourrait apparaître , puisque T3 n’obtiendrait pas le verrou exclusif qu’elle exige avant que T1 ait terminé son annulation. C’est le principe même du verrouillage rigoureux en deux phases. Dans ce cas on arrive à montrer que les transactions peuvent être mises en série dans l’ordre de leurs validations.
Autre variante, le verrouillage strict en deux phases : ne retient que les verrous exclusifs jusqu’à la fin des transactions. La plupart des SGBD mettent en place une de ces deux variantes du verrouillage en deux phases
Autres problème s: verrous indéfinis (deadlock) : quand les deux transactions attendent l’une des verrous
détenus par l’autre et vice versa. Il faut pouvoir les détecter et les résoudre. Verrou infini (livelock) : quand une transaction est maintenue indéfiniment dans un état
d’attente, si l’algorithme d’attente qui régit les transactions est injuste et ne tient pas compte du temps maximum d’attente des transactions
Solution : mettre en place un système d’arbitrage des priorités, par lequel, plus le temps d’attente d’une transaction est long, plus forte est la priorité de cette transaction (file d’attente fifo)
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Contrôle de concurrence et structures d’index
Administration de chaque page d’index comme un élément de donnée et application du protocole v2p.
Problème : les niveaux supérieurs d’index sont susceptibles d’accès fréquents (recherche de haut en bas) et les conflits sont quasi systématiques.
Observations : Le chemin de recherche part toujours de la racine de l’arborescence et
descend vers les nœuds feuilles de l’arbre sans retour : qd un nœud de niveau inférieur est atteint, les niveaux supérieurs deviennent inutiles.
Qd une nouvelle valeur d’index (une clé et un pointeur) est insérée dans un nœud et si le nœud n’est pas plein, l’insertion ne provoque pas de changement aux nœuds de niveaux supérieurs. Ceci suggère que, dans ce cas, nous n’avons besoin de verrouiller exclusivement que le nœud feuille, et de ne verrouiller exclusivement les nœuds de niveaux supérieurs que quand un nœud est plein et qu’il faut l’éclater.
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Contrôle de concurrence et structures d’indexStratégie de verrouillage : Pour des recherches, demander des verrous partagés sur les nœuds à partir de la
racine et de proche en proche en descendant le long du chemin de recherche dans l’arborescence. Libérer le verrou sur un nœud (parent) dès qu’un verrou est obtenu sur un nœud enfant de celui-ci.
Dans les cas d’insertions, une approche conservatrice consiste à demander des verrous exclusifs sur tous les nœuds à mesure que nous descendons vers le nœud feuille à modifier. Ceci garantit qu’un éclatement d’un nœud enfant peut se propager du bas vers le haut, pour remonter jusqu’à la racine c’est nécessaire. Cependant, si un nœud enfant n’est pas plein, le verrou sur son nœud parent peut être libéré. Une approche plus optimiste consisterait à demander des verrous partagés sur
tous les nœuds parcourus pendant la descente jusqu’au nœud feuille à modifier. Pour ce dernier, nous demandons un verrou exclusif sur le nœud feuille même. S’il faut éclater ce nœud, nous demandons l’élévation du verrou partagé en verrou exclusif sur le nœud parent.. Nous poursuivons l’élévation si c’est nécessaire jusqu’à la racine. La probabilité de devoir éclater un nœud est généralement faible, ce qui fait de cette approche la meilleur à adopter.
La technique du verrouillage d’un nœud enfant et la libération du verrou sur le parent s’appellent le couplage de verrouillage ou crabbing
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Verrou mortel Deadlock
C’est l’impasse générée par deux transactions (ou plus) qui attendent l’une, que des verrous se libèrent, alors qu’ils sont détenus par l’autre.
Time T1 T2
t1 begin transaction
t2 verrou_écriture (soldex) begin transaction
t3 read(soldex) verrou_écriture(soldey)
t4 soldex = soldex – 10 read(soldey)
t5 write(soldex) soldey = soldey + 100
t6 verrou_écriture(soldey) write(soldey)
t7 Attente verrou_écriture(soldex)
t8 Attente Attente
t9 : :
Il faut que le SGBD reconnaisse la présence du verrou indéfini ou motel (deadlock)et qu’il le brise d’une manière ou d’une autre. Il n’existe malheureusement qu’une seule solution pour contrer les deadlocks : abandonner une ou plusieurs des transactions. Ceci suppose de défaire toutes les modifications apportées par la (ou les) transaction(s) annulée(s). Dans notre cas si on annule la transaction T2, les verrous détenus par cette transaction sont libérés, T1 pourra poursuivre son travail.
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Verrou mortel DeadlockLe deadlock est transparent à l’utilisateur. Le SGBD relancera lui-même les transactions
annulées.
Trois techniques permettent de gérer les deadlocks
1. Délai impartis :
c’est l’approche la plus simple et la plus pratique. Elle est utilisée par la plupart des SGBD commerciaux. L’inconvénient est que peut être que la transaction qui a dépassé le temps qui lui a été imparti, n’était pas en deadlock mais simplement en attente d’une donnée qui n’a pas encore été libéré.
2. Prévention des deadlocks
(méthode d’estampillage) ou une variante de V2P ( le V2P conservateur), une transaction demande et obtient tous ses verrous au moment où elle débute et, si elle ne les obtient pas tous, attend qu’ils soient disponibles avant de démarrer effectivement. Ce protocole présente l’avantage que si la lutte est acharnée pour obtenir les verrou, le temps de conservation des verrous se trouve réduit parce que les transactions ne sont jamais bloquées et n’attendent donc pas une fois démarrées. Sauf que s’il n’y a pas beaucoup de conflits, les verrous sont détenus plus longtemps pour rien. De plus la charge de verrouillage/dévérouillage est élevée. Et si elle échoue dans l’obtention d’un verrou, elle doit libérer tous les autres déjà obtenus, puis recommencer. En pratique, une transaction n’est pas en mesure de connaître au départ les verrous dont elle aura réellement besoin et de ce fait, risque de verrouiller plus de données que nécessaire. (protocole rarement utilisé).
3. Détection des deadlocks.
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Détection des deadlocks
Construction d’un graphe des attentes indiquant les dépendances des transactions : une transaction Ti dépend d’une transaction Tj qd la transaction Tj détient un verrou sur la donnée que Ti attend.
Le graphe G(N,F) est construit comme suit : Créer un nœud pour chaque transaction. Créer une flèche Ti Tj quand la transaction Ti attend de
verrouiller un élément actuellement verrouillé par Tj
Un deadlock existe ssi le graphe des attentes contient un cycle.
T2T1
x
y
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Fréquence de la détection des deadlocks et choix des victimes
Comme un cycle dans le graphe des attentes est une condition nécessaire et suffisante pour qu’un deadlock existe, l’algorithme de détection des deadlocks génère le graphe des attentes à des intervalles réguliers dans le temps et vérifie la présence d’un cycle.
Le choix de la longueur de l’intervalle entre les exécutions de l’algorithme est important.
Si cet intervalle est trop court, la détection prend beaucoup du temps du processeur; s’il est trop long, les verrous risquent de ne pas être détectés dans un intervalle important.
Un algorithme dynamique de détection de deadlock part avec une taille initiale d’intervalle. Chaque fois qu’aucun deadlock n’est détecté, l’intervalle de détection peut être augmenté, et à chaque fois qu’un deadlock est détecté, l’intervalle peut être réduit.
Dans le cas d’un deadlock, le choix de la (les) transaction(s) victime(s) dépend : Du temps depuis lequel la transaction s’exécute (la plus récente est moins
coûteuse) Du nombre de données modifiées par la transaction Le nombre de données que la transaction doit encore mettre à jour.
Malheureusement les SGBD ne peuvent le savoir La victime doit avoir une priorité lors de sa relance (gestion de la famine)
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Estampillage
Une autre approche, qui garantit aussi la sérialisation, fait appel à des estampilles de temps, cachetées sur les transactions, de façon à classer l’exécution des transactions dans une planification sérielle équivalente. Comme elles ne font intervenir aucun verrou, elles ne peuvent donner lieu à des deadlocks.
Avec ces méthodes il n’y a aucune attente : les transactions qui entrent en conflit sont simplement annulées et redémarrées avec une nouvelle estampille.
Les estampilles sont générées simplement à partir de l’horloge système au moment du démarrage des transactions ou plus généralement, par incrémentation d’un compteur logique lors de chaque démarrage de transaction.
Estampillage
Un protocole de contrôle de concurrence qui classe les transactions dans un ordre tel que les transactions plus anciennes, qui portent les estampilles les plus petites, obtiennent la plus grande priorité dans l’éventualité d’un conflit.
En plus des estampilles sur les transactions, il y aussi des estampilles sur les données elles-mêmes. Chaque donnée possède une estampille de lecture indiquant l’estampille de la dernière transaction ayant lu la donnée et une estampille d’écriture indiquant l’estampille de la dernière transaction qui a effectuée une écriture sur cette donnée.
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Protocole de classement par ordre d’estampille
Soit une donnée A et Ti une transaction qui utilise A :
I est l’estampille de T et EL(A) l’estampille de lecture sur A et EE(A) l’estampille d’écriture sur A.
Procédure de lecture
Si EE(A) i alors
‘’Exécuter la lecture’’ ;
EL(A) : = Max (EL(A), i) ;
Sinon rejeter ;
Finsi
Procédure d’écriture
Si (EL(A) i) et EE(A) i alors
Exécuter l’écriture
EE(A) : = i ;
Sinon rejeter
Finsi
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Algorithme avec la règle d’écriture de Thomas :
Si EL(A) i alors
Si EE(A) i alors
Executer l’écriture
EE(A) : = i ;
Finsi
Sinon rejeter ; finsi ;
Exemple : soient les transactions T1, T2 et T3 avec les estampilles respectives e(T1), e(T2), e(T3), avec e(T1) < e(T2) < e(T3)
Au temps t8, l’opération d’écriture par T2 transgresse la première règle d’écriture, de sorte que T2 est annulée et redémarrée au temps t14
Au temps t14, l’écriture par la transaction T1 peut être ignorée en toute sécurité en respect de la règle d’écriture obsolète ignorée, puisqu’elle aurait été écrasée par l’opération d’écriture de la transaction T3 au temps t12
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Time opération T1 T2 T3
t1 begin transaction
t2 read(soldex) read(soldex)
t3 soldex=soldex+10 soldex=soldex+10
t4 write(soldex) write(soldex) begin tansaction
t5 read(soldey) read(soldey)
t6 soldey=soldey+20 soldey=soldey+20 Begin transaction
t7 read(soldey) read(soldey)
t8 write(soldey) write(soldey)
t9 soldey=soldey+30 soldey=soldey+20
t10 write(soldey) write(soldey)
t11 soldez= 100 soldez= 100
t12 write(soldez) write(soldez)
t13 soldez= 50 soldez=50 commit
t14 read(soldez) read(soldez) begin transaction
t15 read(soldey) commit read(soldey)
t16 soldey=soldey+20 soldey=soldey+20
t17 write(soldey) write(soldey)
t18 commit
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Récupération d’une base de donnéesLe processus de restauration de la base de données à un état correct dans l’éventualité d’une
défaillance
1. Nécessité de la récupération
Le stockage des données fait généralement appel à quatre types de supports différents, du moins fiable au plus fiable : la mémoire principale, les disques magnétiques, les bandes magnétiques et les disques optiques.
La mémoire principale ou mémoire vive est un système de stockage volatile, qui ne résiste habituellement pas aux plantages du système.
Les disques magnétiques fournissent un stockage en ligne non volatile/ à la mem principale ils sont plus fiable et bien meilleurs marché mais ils sont plus lents (environ 100 fois plus lents).
La bande magnétique est un support de stockage hors ligne non volatile, beaucoup plus fiable que le disque, moins cher mais beaucoup plus lent puiqu’il ne permet que des accès séquentiels.
Le disque optique est plus fiable que la bande magnétique, meilleur marché, plus rapide et permet des accès directs.
La mémoire est considérée comme le composant de stockage principal, tandis que les autres forment les périphériques de stockage secondaire.
Un stockage stable représente des informations dupliquées sur plusieurs supports de stockage non volatiles (généralement des disques) qui présentent des modes de défaillance différents (exemple la technologie des disques RAID).
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Défaillances possibles Les plantages système dus aux erreurs de matériel ou de logiciels,
conduisant à la perte de mémoire principale. Les défaillances de supports de données, telles que cassures de tête de
lecture ou les supports illisibles entraînant la perte de parties du stockage secondaire
Les erreurs de logiciel d’application, telles que les erreurs logiques dans un programme qui accède à la base de données, provoquant la défaillance d’une ou plusieurs transactions.
Les catastrophes naturelles, comme les incendies, les inondations, les tremblements de terre ou de coupures d’alimentation électrique
Le manque de soin ou la destruction non intentionnelle des données ou des utilitaires par les opérateurs ou les utilisateurs.
Le sabotage, cad, la corruption ou la destruction intentionnelle des données du matériel ou des utilitaires logiciels.
Quelque que soit la cause de la défaillance, nous devons tenir compte de deux de ses effets : la perte de la mémoire principale, y compris des tampons de base de données et la perte de la copie sur disque de la base de données.
Objectif : réduire ces effets et récupérer le plus de données possible.
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Les transactions représentent l’unité de récupération.
A suivre…
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COMMIT ?
