快照隔离与可序列化

当多个并发进程同时访问同一个数据资源时，就会产生并发控制的问题。为了解决这个问题，数据库系统提出了两种解决方案：快照隔离和可序列化。

快照隔离

快照隔离是一种基于乐观并发控制策略的解决方案。它的核心思想是在每个事务的开始时，将当前的数据库状态保存为一个快照。在每次读取或写入操作时，都使用该快照进行比较，以判断是否有其他事务对该资源进行了修改。

快照隔离提供了一定的并发控制能力，但是它只能解决一些简单的并发问题。当并发操作变得复杂时，就无法保证数据一致性。

可序列化

可序列化是一种基于悲观并发控制策略的解决方案。它的核心思想是通过对并发操作进行加锁来保证数据的一致性。当一个事务需要对一个资源进行读写操作时，就会将该资源加锁。其他事务需要对该资源进行读写操作时，就需要等待该资源的锁被释放。

可序列化提供了强大的并发控制能力，但是也存在一些问题。由于大量的加锁操作会导致系统开销增大，因此在实际应用中需要谨慎考虑。

总结

快照隔离和可序列化都是数据库系统中常用的并发控制方案。快照隔离提供了一定的并发控制能力，但是无法处理一些复杂的并发操作。可序列化提供了强大的并发控制能力，但是也存在一些问题。在实际应用中，需要根据具体的场景选择适合的并发控制策略。

# python 代码示例
# 使用快照隔离处理并发问题
@db_session
def transfer_funds(account_a, account_b, amount):
    snapshot_a = Account[account_a].to_dict()
    snapshot_b = Account[account_b].to_dict()
    
    Account[account_a].balance -= amount
    Account[account_b].balance += amount
    
    if snapshot_a != Account[account_a].to_dict() or snapshot_b != Account[account_b].to_dict():
        raise ValueError("Concurrent modification detected")

# python 代码示例
# 使用可序列化处理并发问题
@db_session
@serializable
def transfer_funds(account_a, account_b, amount):
    Account[account_a].balance -= amount
    Account[account_b].balance += amount