Im Kontext von Datenbanken bezieht sich „Sperren“ auf einen Mechanismus, der zur Steuerung des gleichzeitigen Zugriffs auf gemeinsam genutzte Ressourcen eingesetzt wird, typischerweise um Konsistenz, Zuverlässigkeit und Isolation zwischen mehreren Transaktionen oder Vorgängen sicherzustellen. Durch das Sperren wird verhindert, dass mehrere Benutzer gleichzeitig widersprüchliche Änderungen an einem bestimmten Datenelement vornehmen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Inkonsistenzen oder unbeabsichtigter Datenbeschädigung verringert wird. Es ist ein grundlegendes Konzept in Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) und von entscheidender Bedeutung für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und Transaktionskonsistenz in modernen Anwendungen und Systemen.
Sperren können auf verschiedenen Ebenen in einem Datenbanksystem erfolgen, z. B. Sperren auf Zeilenebene, Sperren auf Seitenebene, Sperren auf Tabellenebene oder sogar Sperren auf Datenbankebene. Jede Ebene hat ihre Vor- und Nachteile, mit Kompromissen zwischen granularer Kontrolle und potenziellen Konflikten oder Overhead. Das Sperren auf Zeilenebene bietet die feinste Granularität und ermöglicht mehreren Benutzern den gleichzeitigen und unabhängigen Zugriff auf verschiedene Zeilen in derselben Tabelle, erfordert jedoch möglicherweise größere Ressourcen und einen höheren Verwaltungsaufwand. Im Gegensatz dazu schränkt das Sperren auf Tabellenebene den Zugriff auf eine gesamte Tabelle ein, was zu einer geringeren Granularität, aber möglicherweise zu einem geringeren Overhead führt.
Es gibt verschiedene Arten von Sperrmechanismen, z. B. gemeinsame Sperren, exklusive Sperren und Aktualisierungssperren. Gemeinsame Sperren (auch als Lesesperren bezeichnet) ermöglichen mehreren Transaktionen das gleichzeitige Lesen einer gemeinsam genutzten Ressource, verhindern jedoch, dass Transaktionen die gesperrte Ressource ändern. Exklusive Sperren (auch als Schreibsperren bezeichnet) stellen sicher, dass jeweils nur eine Transaktion auf die gesperrte Ressource zugreifen und diese ändern kann. Aktualisierungssperren werden verwendet, wenn eine Transaktion beabsichtigt, eine Ressource zu ändern, die Änderung jedoch noch nicht durchgeführt hat. Diese Sperre verhindert, dass andere Transaktionen eine exklusive Sperre für dieselbe Ressource erhalten, bis die ursprüngliche Transaktion ihre Änderung abgeschlossen hat.
Two-Phase Locking (2PL) ist ein beliebtes Sperrprotokoll, das die Serialisierbarkeit von Transaktionen garantiert und sicherstellt, dass die Transaktionsausführung zu einem konsistenten Datenbankstatus führt. Das 2PL-Protokoll unterteilt den Lebenszyklus einer Transaktion in zwei Phasen: eine Wachstumsphase, in der die Transaktion Sperren erwirbt, aber keine freigibt, und eine Schrumpfungsphase, in der die Transaktion Sperren freigibt und keine neuen anfordern kann. Durch die strikte Einhaltung dieses Protokolls wird die Wahrscheinlichkeit von Deadlocks erheblich verringert, bei denen zwei oder mehr Transaktionen stecken bleiben und darauf warten, dass die andere Transaktion Sperren für Ressourcen freigibt, die beide abschließen müssen.
Dennoch kann die sperrenbasierte Parallelitätskontrolle zu Leistungsproblemen führen, wenn mehrere Transaktionen um dieselben Ressourcen konkurrieren, was zu Konflikten und Deadlocks führt. Verschiedene Strategien wie Sperreskalation, Sperrzeitüberschreitungen, Deadlock-Erkennung und Deadlock-Auflösung können dazu beitragen, diese Probleme zu lindern, indem sie die Anzahl und Dauer von Sperren reduzieren oder Konflikte proaktiv identifizieren und lösen.
Alternative Ansätze zur Parallelitätskontrolle, wie etwa die optimistische Parallelitätskontrolle (OCC) oder die Parallelitätskontrolle mit mehreren Versionen (MVCC), wurden entwickelt, um einige Einschränkungen sperrenbasierter Schemata zu beheben. Diese Techniken basieren auf Annahmen über die Wahrscheinlichkeit und Häufigkeit von Konflikten, sodass Transaktionen ohne Sperrung von Ressourcen fortgesetzt werden können und nur zum Zeitpunkt der Festschreibung auf Konflikte geprüft wird. Abhängig von den Anwendungsmerkmalen und Arbeitslastmustern bieten diese Alternativen in bestimmten Szenarien möglicherweise eine bessere Leistung und Skalierbarkeit als sperrenbasierte Mechanismen.
Im Kontext der AppMaster- Plattform ist das Verständnis des Sperrens und seiner verschiedenen Facetten für die effektive Gestaltung und Implementierung hochwertiger und skalierbarer Backend-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. AppMaster generierte Anwendungen, die auf PostgreSQL-kompatiblen Datenbanken als primären Datenspeichern basieren, können die ausgefeilten Sperr- und Parallelitätskontrollmechanismen von PostgreSQL nutzen, sodass Entwickler effiziente und hochgradig gleichzeitige Anwendungen erstellen können, ohne sich um Sperrdetails auf niedriger Ebene kümmern zu müssen.
Der no-code Ansatz von AppMaster betont die Bedeutung von Transaktionskonsistenz, Isolation und Datenintegrität während des gesamten Anwendungsentwicklungsprozesses. Während Entwickler Datenmodelle, Geschäftsprozesse, API- endpoints und andere Anwendungskomponenten in der visuellen Umgebung entwerfen, stellt AppMaster sicher, dass die resultierenden Anwendungen Best Practices und Industriestandards in Bezug auf Sperren und Parallelitätskontrolle einhalten. Dadurch können Entwickler aller Erfahrungsstufen Anwendungen erstellen, die sich problemlos skalieren lassen und unter hoher Last und gleichzeitigem Benutzerzugriff zuverlässig funktionieren.
