Khảo sát, đánh giá một số thuật toán xử lý tương tranh cập nhật dữ liệu trong các hệ phân tán

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN

c p

Số 10 (35) - Tháng 12/2015

dữ ệ

c c ệp â

Algorithms for concurrent data processing in distributed systems
PGS.TS. Lê Văn Sơn
Trường Đại học Đà Nẵng
ThS. Nguyễn Hồng Minh
Trường Đại học An ninh nhân dân
Assoc.Prof.,Ph.D. Le Van Son
The University of Da Nang
M.Sc. Nguyen Hong Minh
University of People Security

Trong mơi trường phân tán, khi nhiều giao dịch thực hiện cập nhật trên một mục dữ liệu tại cùng một
thời điểm, thì ứng dụng cần xử lý tương tranh cập nhật trên mục dữ liệu đó nhằm đảm bảo nhất qn dữ
liệu (tính chính xác của dữ liệu), đồng thời nhiều nhất các giao dịch được thực hiện. Đã có nhiều thuật
tốn được đề xuất để giải quyết u cầu trên. Tuy nhiên những thuật tốn đó vẫn còn bộc lộ những hạn
chế như tình trạng khóa chết (deadlock) hay phải khơi phục lại (restart) nhiều lần làm ảnh hưởng đến
hiệu suất cũng như hoạt động ổn định của ứng dụng. Do đó, u cầu cải tiến hoặc đề xuất thuật tốn mới
nhằm đạt được hiệu quả tốt hơn là hết sức cần thiết. Đóng góp của tác giả trong bài viết là thực hiện
nghiên cứu, đánh giá và so sánh các thuật tốn đã được sử dụng, từ đó làm cơ sở tiếp tục nghiên cứu
nhằm đề xuất cải tiến hoặc thuật tốn mới.
Từ khóa: thuật tốn, điều khiển tương tranh, nhân bản, hệ phân tán, nhất qn…
Abstract

In distributed environments, when many transactions are performed on a data item at the same time, the
application needs to handle access concurrently on this data item for both ensuring data consistency (the
accuracy of the data) and executing maximum transactions. There have been many proposed algorithms
to meet this requirement. However, they still reveal several limitations such as deadlock state or
multiple restarts of the application, which affect its stability and performance. Therefore, it is essential
of the requirement for improving or proposing a new algorithm in order to get better efficiency.
Therefore, it is essential that improvements on the old algorithms or proposal of new ones be made. The
authors’ contributions on this paper is to conduct study, evaluation and comparison of used algorithms,
which will then serve as a basis for further study to suggest improvements or new algorithms.
Keywords: algorithm, concurrency control, replication, distributed system, consistency…

triển vì nhiều ưu điểm như: chi phí, hiệu
năng, khả năng mở rộng, độ tin cậy và tính
phân tán cố hữu [5][6][8][9]. Trong đó, kỹ

1. Giới hiệu
Ngày nay, nhiều ứng dụng phân tán,
làm việc cộng tác đang được quan tâm phát
15


thuật nhân bản dữ liệu là giải pháp hiệu
quả để giải quyết bài toán chia sẻ dữ liệu
dùng chung, giúp nâng cao khả năng sẵn
sàng, độ tin cậy và khả năng chịu lỗi của hệ
thống… Nhiều bản sao của một đối tượng
dữ liệu được nhân bản tới các bộ nhớ cục
bộ. Các tiến trình thực hiện trên bản sao
hoàn toàn độc lập; không đồng nhất về khả
năng xử lý, bộ nhớ, băng thông, tần số

vào/ra hệ thống… Vì vậy, nhiều tiến trình
có thể yêu cầu thực hiện cập nhật (thao tác
ghi) đồng thời trên cùng một đối tượng dữ
liệu dẫn đến tương tranh cập nhật giữa
nhiều. Điều này có thể dẫn đến không nhất
quán hoặc không sẵn sàng đáp ứng dữ liệu,
thậm chí nghiêm trọng hơn như bế tắc. Do
đó, giải quyết bài toán tương tranh cập nhật
dữ liệu là một trong những khó khăn, thách
thức chủ yếu [10].
Chẳng hạn ta có ví dụ sau:
T1:

Read(X)
XX+1
Write(X)
Commit

T2:

lượt được cấp phát tài nguyên (dữ liệu).
Tuy nhiên tài nguyên luôn luôn bị chiếm
giữ bởi một tiến trình khác mà không thể
giải phóng.
Khôi phục lại: các giao dịch cần được
xếp lịch để thực hiện. Nhưng do độ trễ
trong truyền thông, sự không thuần nhất
của hệ phân tán, cho nên các giao dịch đến
có thể không theo trật tự chính xác. Do đó
hệ thống cần khôi phục lại nhiều lần để

đảm bảo mọi giao dịch đều được xếp lịch
một cách chính xác.
Trong phạm vi bước đầu của nhiệm vụ
nghiên cứu nhằm đề xuất thuật toán cải
tiến, tác giả thực hiện phân loại, so sánh,
đánh giá các kỹ thuật, các phương pháp
tiếp cận và giải thuật.
Phần còn lại của bài báo được trình
bày như sau: Phần 2 trình bày kỹ thuật và
phương pháp tiếp cận; phần 3 thực hiện
phân loại, so sánh, đánh giá các thuật toán;
kết luận và hướng nghiên cứu, phát triển
tiếp theo được chỉ ra trong phần 4.
2. Kỹ thuật và Phương pháp tiếp cận
2.1. Kỹ thuật
Hiện nay có hai kỹ thuật chủ yếu đang
được sử dụng để xử lý tương tranh cập nhật
dữ liệu gồm: sử dụng khóa (Locking) và
nhãn thời gian (Timestamp Ordering).
2.1.1 Sử dụng khóa
Khóa là cơ chế kiểm soát nhiều cập
nhật đồng thời vào một mục dữ liệu tại
cùng một thời điểm. Mục dữ liệu có thể bị
khóa ở một trong hai chế độ: exclusive(X)
– mục dữ liệu có thể được đọc hoặc ghi;
shared(S) – mục dữ liệu chỉ có thể được
đọc. Các khóa được lưu trữ và quản lý bởi
một bảng khóa. Thuật ngữ khóa tương
thích để chỉ hai giao dịch có hai khóa mà
chúng có thể thực hiện đồng thời trên một

mục dữ liệu. Giao dịch chỉ được thực hiện
trên mục dữ liệu khi được cấp khóa phù

Read(X)
XX+1
Write(X)
Commit

Hai tiến trình T1 và T2 đồng thời yêu
cầu thực hiện chuỗi thao tác đọc, ghi hoàn
toàn độc lập trên đối tượng dữ liệu X. Mỗi
tiến trình có thể cho kết quả khác nhau
hoặc xẩy ra tương tranh cập nhật dữ liệu
nếu như ứng dụng không có cơ chế quản
lý, điều khiển phù hợp. Do đó cần thiết
thực hiện đồng bộ hóa các giao dịch nhằm
xử lý tương tranh cập nhật dữ liệu giữa các
giao dịch đồng thời trên cùng đối tượng dữ
liệu nhằm đạt được hai mục đích: đảm bảo
tính nhất quán dữ liệu và nhiều nhất các
giao dịch đồng thời được thực hiện [13].
Có nhiều nghiên cứu được đề xuất
[1][4][5][6][8][9][14] để giải quyết bài
toán tương tranh cập nhật dữ liệu. Tuy
nhiên vẫn còn những hạn chế sau:
Khóa chết: khi các tiến trình đợi đến
16


hợp trên mục dữ liệu đó.

S

X

S

True

False

X

False

False

vậy xử lý tương tranh giữa các giao dịch cần
được kiểm tra và thực hiện trước tiên [15].
Sơ đồ minh họa:
Validate Read
Compute Write
3. Phân loại, so sánh, đánh giá các
huậ oán xử lý ương ranh cập nhậ
dữ liệu
Các thuật toán xử lý tương tranh có thể
được phân loại dựa trên kỹ thuật hoặc
phương pháp tiếp cận. Trong bài viết này,
tác giả thực hiện phân loại dựa trên phương
pháp tiếp cận.
3.1. Thuật toán sử dụng phương pháp

tiếp cận Optimistic
Thuật toán được đề xuất bởi [1] sử
dụng khóa và có nguyên lý hết sức đơn
giản. Khi giao dịch thực hiện cập nhật một
mục dữ liệu thì trước hết phải yêu cầu khóa
cho mục dữ liệu đó từ bộ quản lý khóa.
Nếu mục dữ liệu này đã được khóa bởi
khóa không tương thích (xem bảng tương
thích khóa ở trên) với khóa được yêu cầu
thì giao dịch phải chờ và được đưa vào
hàng đợi để thực hiện. Ngược lại giao dịch
sẽ được cấp khóa để thao tác với mục dữ
liệu. Khi giao dịch hoàn thành, khóa được
giải phóng và giao dịch trong hàng đợi sẽ
được thực hiện tiếp theo.
Thao tác chỉ có thể được thực hiện khi
có sự tương thích về khóa với xác suất chỉ là
25%. Đặc biệt là các thao tác ghi dữ liệu. Do
đó, nếu ứng dụng có nhiều giao dịch yêu cầu
ghi dữ liệu thì thuật toán sẽ không hiệu quả.
Thuật toán chỉ phù hợp khi thao tác đọc dữ
liệu là chủ yếu. Ngoài ra thuật toán có thể
xảy ra trường hợp khóa chết. Tức là một số
giao dịch chờ đợi nhau vô thời hạn và cần có
sự can thiệp từ bên ngoài.
Thuật toán được đề xuất bởi [4] dựa
trên nhãn thời gian để kiểm tra các giao
dịch đến theo một thứ tự chính xác, mỗi

Hình 1: Ma rận ương hích kh a

2.1.2 Nhãn thời gian
Mỗi giao dịch khi tham gia vào hệ
thống sẽ được gán một nhãn thời gian duy
nhất. Đó chính là thời điểm bắt đầu của
giao dịch. Giá trị của nhãn thời gian có thể
thiết lập bằng phép đếm logic hoặc đồng
hồ hệ thống toàn cục và đơn điệu tăng. Do
đó, các nhãn thời gian được gán trước khi
giao dịch được thực hiện và theo quy tắc:
nếu giao dịch Ti có nhãn thời gian là
TS(Ti), giao dịch mới Tj có nhãn thời gian
TS(Tj) thì TS(Ti)thực hiện theo thứ tự nhãn thời gian.
2.2. Phương pháp tiếp cận
Có hai phương pháp tiếp cận với bài
toán xử lý tương tranh cập nhật dữ liệu của
các giao dịch đồng thời gồm: Optimistic
(Lạc quan) và Pessimistic (Bi quan). Sự
khác nhau cơ bản là thời điểm quyết định
xử lý tương tranh giữa các giao dịch.
2.2.1 Phương pháp tiếp cận Optimistic
Phương pháp tiếp cận Optimistic cho
rằng có ít giao dịch xảy ra tương tranh. Do
đó, mọi giao dịch đều được xử lý, nhưng trì
hoãn yêu cầu xác thực cho đến trước giai
đoạn thực hiện thao tác ghi trên mục dữ
liệu. Vì vậy, giao dịch có thể bị hủy bỏ khi
hệ thống thực hiện đồng bộ hóa tại thời
điểm cuối cùng [2][3].
Sơ đồ minh họa:

Read Compute Validate
Write
2.2.2 Phương pháp tiếp cận Pessimistic
Phương pháp tiếp cận Pessimistic cho
rằng có nhiều giao dịch xảy ra tương tranh. Vì
17


mục dữ liệu sẽ được gán nhãn thời gian ghi
(wts) - là nhãn thời gian lớn nhất của thao
tác ghi sau khi thực hiện thành công trên
mục dữ liệu X; nhãn thời gian đọc (rts) - là
nhãn thời gian lớn nhất của thao tác đọc
sau khi thực hiện thành công trên mục dữ
liệu X.
 Yêu cầu đọc mục dữ liệu X: Ri(X)
Nếu TS(Ti) < wts(X): hủy bỏ giao dịch
và quay trở lại để gán nhãn thời gian mới
cho các giao dịch Ti.
Nếu TS(Ti) ≥ wts(X): thực hiện giao
dịch và cập nhật lại nhãn thời gian đọc của
mục dữ liệu X là rts(X).
 Yêu cầu ghi mục dữ liệu X: Wi(X)
Nếu TS(Ti) >= wts(X) và TS(Ti) >=
rts(X): thực hiện thao tác.
Nếu rts(X) < TS(Ti) < wts(X): không
thực hiện gì.
Nếu TS(Ti) < rts(X): hủy bỏ giao dịch,
quay trở lại để gán nhãn thời gian mới cho
các giao dịch Ti.

Bảng 1 minh họa các giao dịch T1, T2,
T3 có nhãn thời gian là 10, 20, 30 thao tác
trên dữ liệu X, Y.
Thuật toán xếp lịch tuần tự cho các
giao dịch để giải quyết yêu cầu tương tranh
và tránh được khóa chết. Tuy nhiên hệ
thống có thể phải thực hiện khôi phục lại
nhiều lần để thực hiện gán nhãn thời gian
mới cho các giao dịch.
Bảng 1: Minh họa sử dụng nhãn thời gian
Ti

T1

T2

T3

10

20

30

X
rts=0
wts=0
rts=20
rts=30

Đánh giá: Mọi thao tác đều được xử
lý và chỉ thực hiện đồng bộ khi có yêu cầu
ghi nên có thể dẫn sự hủy bỏ các giao dịch
do không thỏa mãn. Ứng dụng có thể phải
khôi phục lại nhiều lần (chẳng hạn như
quay ngược lại để gán nhãn thời gian mới
cho các giao dịch...). Do đó, phương pháp
tiếp cận Optimistic chỉ đạt hiệu quả cao khi
có ít tương trang xảy ra giữa các giao dịch.
3.2. Thuật toán sử dụng phương pháp
tiếp cận Pessimistic
Hiệu suất của thuật toán dựa trên khóa
được trình bày ở trên không cao (25%),
không phù hợp với các ứng dụng có nhiều
yêu cầu ghi dữ liệu và đặc biệt là có thể
dẫn đến sự chiếm dụng khóa không cần
thiết, khóa chết.
Thuật toán được đề xuất bởi [14] sử
dụng khóa 2 pha (2PL) với từng thao tác
trong mỗi giao dịch nhằm nâng cao hiệu
quả.

Hình 2: Sơ đồ kh a 2 pha
Pha hứ nhấ (pha ăng rường):
giành được khóa.
Pha hứ hai (pha hu hẹp): giải
phóng khóa.
Lock point: thời điểm chuyển từ pha
thứ nhất sang pha thứ hai.
Thuật toán cho phép các giao dịch có

thể thực hiện xen kẽ nhằm nâng cao hiệu
suất của việc sử dụng khóa. Tuy nhiên
thuật toán cũng có thể dẫn đến trường hợp

Y
rts=0
wts=0

1
R(X)
2
R(X)
3
W(Y)
wts=20
4
W(A)
30
5 R(Y) ? Ti bị hủy bỏ và phải quay lại để
gán nhãn thời gian mới cho các
giao dịch

18


các giao dịch bị hủy bỏ theo hiệu ứng
chuỗi (cuộn nhau). Điều này xảy ra khi một
giao dịch bị hủy bỏ sau khi chúng đã giải
phóng khóa, dẫn đến các giao dịch khác đã
cập nhật tới các mục dữ liệu không bị khóa

cũng bị hủy bỏ theo. Để khắc phục trường
hợp này thuật toán khóa hai pha nghiêm
ngặt cho phép các giao dịch được chiếm
giữ các khóa cho đến khi giao dịch kết
thúc. Trong ứng dụng, thuật toán có thể
triển khai theo các phương thức sau:
a. Sử dụng bộ quản lý khóa trung tâm
Chỉ duy nhất một site trung tâm chịu
trách nhiệm quản lý khóa. Mọi giao dịch có
yêu cầu khóa phải liên lạc với nó để được
cấp khóa. Phương pháp này có ưu điểm là
dễ dàng triển khai, tuy nhiên nhược điểm là
dễ xảy ra tắc nghẽn và độ tin cậy thấp khi
có nhiều yêu cầu tới site trung tâm hay site
trung tâm gặp lỗi.
b. Sử dụng bản sao chính và bộ quản
lý khóa phân tán
Một bản được lựa chọn là bản sao
chính (primary copy) thông qua thuật toán
Voting [7]. Các bản sao khác gọi là bản
phụ thuộc. Chỉ khi bản sao chính thực hiện
ghi thì mới sử dụng khóa và thực hiện lan
truyền tới các bản sao khác. Nhiều bộ quản
lý khóa được sử dụng và đặt tại các vị trí
khác nhau. Mỗi bộ quản lý khóa chịu trách
nhiệm một tập các mục dữ liệu. Thuật toán
giảm chí phí truyền thông và hiệu suất tốt
hơn so với thuật toán sử dụng bộ quản lý
khóa trung tâm. Tuy nhiên xử lý các trường
hợp khóa chết sẽ rất khó khăn.

c. Sử dụng bộ quản lý khóa phân tán
Mọi site đều có bộ quản lý khóa chịu
trách nhiệm cấp khóa cho site đó. Nếu site
không có yêu cầu cập nhật dữ liệu thì thuật
toán thực hiện tương tự như với sử dụng
bản sao chính và bộ quản lý khóa phân tán.
Ngược lại, giao thức điều khiển nhân bản

Read - one - Write - All (ROWA) [7] được
thực hiện. Đó là, mọi bản sao của mục dữ
liệu phải được khóa trước khi thực hiện cập
nhật; thao tác đọc được thực hiện tại bất kỳ
bản sao nào nếu dành được khóa của bản
sao đó.
Thuật toán được đề xuất bởi [11] sử
dụng nhiều phiên bản của mục dữ liệu. Do
đó, các thao tác ghi không làm thay đổi dữ
liệu trên mục dữ liệu mà sẽ tạo ra một
phiên bản mới. Thuật toán thực hiện gán
nhãn thời gian cho các phiên bản mới được
tạo ra. Chẳng hạn, mục dữ liệu X có thể có
nhiều phiên bản X1, X2,…Xn.
 Yêu cầu đọc mục dữ liệu X Ri(X)
Thao tác luôn thực hiện được với giá
trị trả về là phiên bản Xv thỏa mãn:
wts(Xv) là giá trị lớn nhất và nhỏ hơn
TS(Ti).
 Yêu cầu ghi mục dữ liệu X Wi(X)
Thao tác ghi sinh ra một phiên bản
mới của mục dữ liệu X gọi là Xv có

TS(Xv) = TS(Ti) khi trong lịch chưa có
yêu cầu đọc Rj(Xr) trên phiên bản Xr mà
TS(Ti) < rts(Xr), ngược lại thao tác ghi bị
từ chối.
Thuật toán dựa trên nhãn thời gian
được đề xuất bởi [12] thực hiện sinh lịch
tuần tự các giao dịch theo nhãn thời gian.
Tất cả các thao tác của mỗi giao dịch đều
được thực hiện liên tiếp nhau. Trong lịch
tuần tự mỗi giao dịch thực hiện toàn bộ các
thao tác của nó và không có tương tranh.
Do đó các giao dịch không phải đợi nhưng
có thể bị từ chối thực hiện do lịch tuần tự
xuất hiện tình trạng khóa chết. Khi đó chi
phí là số lần cần thiết phải khôi phục lại
các giao dịch.
Để khắc phục tình trạng phải khôi
phục lại nhiều lần, thuật toán cải tiến yêu
cầu các thao tác của mỗi giao dịch phải
được lưu trữ trong bộ đệm cho đến khi
19


hoàn thành việc sắp xếp theo đúng thứ tự
nhãn thời gian. Như vậy sẽ không có các
giao dịch có nhãn thời gian nhỏ hơn đến
nữa. Do đó không xẩy ra trường hợp bị từ
chối hay hệ thống phải khôi phục lại lại.
Tuy nhiên ứng dụng có thể xẩy ra trường
hợp khóa chết, do giao dịch có nhãn thời

gian nhỏ không bao giờ đến được bộ đệm.
Đánh giá: Trong trường hợp có nhiều
giao dịch xẩy ra tương tranh thì phương
pháp tiếp cận Pessimistic có hiệu quả cao
hơn so với phương pháp tiếp cận
Optimistic. Chẳng hạn chi phí cần thiết để
khôi phục lại hay trường hợp khóa chết.
Phương pháp này nếu sử dụng nhãn thời
gian thì thứ tự sắp xếp của các giao dịch
được quyết định tĩnh, nếu sử dụng khóa thì
thứ tự được quyết định động. Thuật toán sử
dụng nhãn thời gian sẽ có hiệu quả hơn nếu
ứng dụng có thao tác đọc là chủ yếu. Các
giao dịch bị hủy bỏ sẽ được quyết định
ngay lập tức. Thuật toán sử dụng khóa sẽ
có hiệu quả hơn khi ứng dụng có thao tác
ghi là chủ yếu. Tuy nhiên có thể dẫn đến sự
chiếm dụng khóa không hiệu quả, yêu cầu
các giao dịch khác phải đợi hoặc thậm chí
dẫn đến khóa chết.
4.
luận
hướng nghi n cứu
Các thuật toán dựa trên kỹ thuật khóa
và nhãn thời gian vẫn tồn tại những vấn đề
về khóa chết hay đòi hỏi khôi phục lại
nhiều lần. Do đó làm giảm độ tin cậy, hiệu
năng của thuật toán. Bên cạnh đó thì hai
phương pháp tiếp cận Optimistic và
Pessimistic cũng có những ưu và nhược

điểm riêng và người xây dựng ứng dụng
cần đánh giá yêu cầu, đòi hỏi của hệ thống,
bài toán đặt ra để từ đó lựa chọn phương
pháp tiếp cận hiệu quả nhất.
Nghiên cứu đánh giá và so sánh các
thuật toán xử lý tương tranh cập nhật dữ
liệu là bước đầu tiên hết sức quan trọng và

hữu ích nhằm tìm hiểu những nguyên lý,
nền tảng tri thức và khai mở vấn đề. Thời
gian tới, chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu
trong lĩnh vực này nhằm đề xuất thuật toán
hoặc thực hiện những cải tiến xử lý tương
tranh cập nhật dữ liệu trong môi trường
phân tán; thực hiện mô phỏng, chứng minh
tính tính đúng đắn; so sánh, đánh giá toàn
diện phương pháp mới.
ÀI LIỆU HAM

HẢO

1. Atul, et al. Adya (1995), “Efficient optimistic
concurrency
control
using
loosely
synchronized clocks”, ACM SIGMOD
Record, pp. 23-34, 24.2.
2. Christoph, Rajesh Bordawekar, and Calin
Cascaval von Praun (2008), “Modeling

optimistic concurrency using quantitative
dependence analysis”, Proceedings of the 13th
ACM SIGPLAN Symposium on Principles and
practice of parallel programming, ACM.
3. Dag, et al Nyström (2004), “Pessimistic
concurrency control and versioning to support
database pointers in real-time databases”, RealTime Systems, 2004, ECRTS 2004, Proceedings,
16th Euromicro Conference on, IEEE.
4. Ho-Jin, and Byeong-Soo Jeong. Choi (2006),
“A timestamp-based optimistic concurrency
control for handling mobile transactions”,
Computational Science and Its ApplicationsICCSA 2006, pp. 796-805.
5. Jiming, et al Chen (2010), “Distributed
collaborative control for industrial automation
with wireless sensor and actuator networks”,
Industrial Electronics, IEEE Transactions, pp.
4219-4230, 57.12.
6. Jun, et al Wang (2006), “Distributed
collaborative filtering for peer-to-peer file
sharing systems”, Proceedings of the 2006
ACM symposium on Applied computing,
ACM.
7. Matthias, et al Wiesmann (2000), “Database
replication techniques: A three parameter
classification”, in Reliable Distributed
Systems, 2000, SRDS-2000, Proceedings The
19th IEEE Symposium on. IEEE.

20

8. Michael E, et al Locasto (2004),
Collaborative distributed intrusion detection.
9. Peng, et al. Han (2004), “A scalable P2P
recommender system based on distributed
collaborative filtering”, Expert systems with
applications, pp. 203-210, 27.2.
10. Philip A., and Nathan Goodman Bernstein
(1981), Concurrency control in distributed
database systems, CSUR.
11. Philip A., and Nathan Goodman Bernstein
(1983), “Multiversion concurrency controltheory and algorithms”, ACM Transactions on
Database Systems (TODS), pp. 465-483, 8.4.
12. Quazi Ehsanul Kabir, and Hidenori Nakazato
Mamun (2005), “Timestamp based optimistic
concurrency control”, in TENCON 2005,
2005 IEEE Region 10 Conference.

Ngày nhận bài: 31/7/2015

13. R., Berard, P., and Decitre, P Balter (1982),
“Why control of concurrency level in
distributed systems is more important than
deadlock management”, in Proc. ACM
SIGACT-SIGOPS 1st Symp, on the Principles
of Distributed Computing, pp. pages 183–193.
14. Samuel Kounev (2001), “Eliminating ECperf
persistence bottlenecks when using RDBMS
with pessimistic concurrency control”,
Technical

Report,
http://www.
dvs1.
informatik. tu-darmstadt. de/~ skounev,
Technical University of Darmstadt, Germany.
15. Timothy R. Learmont (2001), “Fine-grained
consistency mechanism for optimistic
concurrency control using lock groups”, U.S.
Patent, No. 6,240,413, 29 May.

Biên tập xong: 15/12/2015

21

Duyệt đăng: 20/12/2015