事务的属性--可恢复性(Recoverability)

本文探讨了数据库中事务并发控制的关键概念——可恢复性,即已提交的事务不能读取被撤销事务的数据,以防脏读发生。同时讨论了更严格的事务属性——避免级联回滚,确保事务调度不会因一事务撤销而导致另一事务被迫回滚。

可恢复性(Recoverability

Recoverability means that committed transactions have not read data written by aborted transactions (whose effects do not exist in the resulting database states)

可恢复性是并发的事务后期、表明提交阶段事务间相互影响的属性。即:已经提交的事务没有读过被撤销的事务的写数据。如果这样的事情发生了,则已经提交的事务读过被撤销的事务的写数据,则脏读异常发生,导致数据不一致。所以可恢复性属性保证的是多个事务并发调度后期的提交顺序对数据的一致性没有影响

如表1-10case 1的事务T2读数据X发生在事务T1写数据X之后,两个事务都提交,没有违反“可恢复性”的定义;case 2 的事务T2读数据X发生在事务T1写数据X之后,事务T1T2都撤销,没有违反“可恢复性”的定义;所以case 1case 2这两种调度方式都具有“可恢复性”。而case 3发生了脏读,所以不满足“可恢复性”。

 

1-10 可恢复性示例

可恢复

不可恢复

case 1

case 2

case 3

T1

T2

T1

T2

T1

T2

R(X)

 

R(X)

 

R(X)

 

W(X)

 

W(X)

 

W(X)

 

 

R(X)

 

R(X)

 

R(X)

 

W(X)

 

W(X)

 

W(X)

Commit

 

Abort

 

 

Commit

 

Commit

 

Abort

Abort

 

 

    前面我们说:可恢复性属性保证的是多个事务并发调度后期的提交顺序对数据的一致性没有影响。那么,如果可恢复性不被满足,即脏读发生,如表1-10case 3,数据库系统的事务管理器应该怎么处理呢?答案是“回滚”,回滚事务T2以保证数据的一致性。

    由此又引发一个新的问题,称为“避免级联回滚(Avoids cascading aborts / rollbacks (ACA))”,即事务管理器在做事务调度的时候,就要避免case 3的情况发生,以避免因为事务T1撤销而导致事务T2被迫被回滚掉。如果事务T2被迫被回滚掉,则称为事务T2因事务T1的撤销/回滚而被牵连即发生级联回滚。

    我们再来看表1-10中的case 2,事务T1撤销,但事务T1写数据X在事务T2读数据之前,所以事务T1发生回滚导致事务T2不得不回滚,这样才能保证数据的一致性。这说明尽管某个调度如case 2符合可恢复性,但是还是可能存在级联回滚的可能。而级联回滚会为数据库系统的事务管理器带来额外的操作进而影响效率,事务管理器应当在进行事务调度的时候,就采取措施避免发生级联回滚。所以,“避免级联回滚”成为了比“可恢复性”更为严格的一个事务属性。

### FMEA 风险分析中未包含探测度、可发生度和可恢复度的原因 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis)是一种系统性且结构化的方法,用于识别潜在的失效模式及其对系统的影响。在传统FMEA分析中,主要关注的是**严重度**(Severity)、**发生度**(Occurrence)和**探测度**(Detection),通过这三项指标计算出风险优先级数(RPN, Risk Priority Number)。然而,在某些应用场景中,用户可能发现传统的FMEA方法并未明确包含“可恢复度”这一维度[^1]。 这种缺失通常源于以下原因: - **FMEA设计初衷**:FMEA最初被设计为一种预防性工具,重点在于识别失效模式并评估其发生的可能性及检测难度,而非关注系统在故障发生后的恢复能力。 - **标准框架限制**:许多行业标准(如AIAG FMEA手册)定义了FMEA的基本结构,其中并不包括“可恢复度”,因此在实际应用中往往沿用这些既定框架,导致该维度被忽视[^2]。 尽管如此,为了提升系统的整体安全性与可靠性,可以在FMEA分析中引入额外的评估维度,例如可恢复度(Recoverability),以补充现有方法的不足。改进FMEA分析的方法如下: ### 改进FMEA分析的方法 1. **扩展评估维度**:除了传统的严重度、发生度和探测度外,可以增加“可恢复度”作为第四个关键指标,从而更全面地评估系统在面对失效时的响应能力[^3]。 2. **采用FMEA-FTA联合分析法**:将FMEA与故障树分析(FTA, Fault Tree Analysis)结合使用,利用FTA对复杂系统中的多因素交互进行建模,从而弥补FMEA在系统级失效分析方面的不足。 3. **引入动态FMEA**:传统FMEA是静态分析方法,难以反映系统运行状态的变化。通过引入动态FMEA,结合实时数据或仿真结果,可以提高分析的准确性与实用性。 4. **量化指标优化**:采用模糊逻辑、贝叶斯网络等方法对FMEA参数进行量化处理,减少主观判断带来的偏差,并提升评估的科学性。 5. **集成功能安全标准**:在功能安全要求较高的行业中(如汽车、航空航天),应将FMEA与ISO 26262、IEC 61508等功能安全标准相结合,确保分析结果满足相关安全完整性等级(SIL/ASIL)的要求[^4]。 6. **自动化工具支持**:使用专业的FMEA软件工具(如Pandata、ReliaSoft等),不仅可以提高分析效率,还能增强数据一致性与可追溯性。 7. **跨学科团队协作**:组建由设计、制造、测试、运维等多方参与的FMEA小组,有助于从不同角度识别潜在失效模式,并提出更具针对性的控制措施。 通过上述改进措施,FMEA分析可以更好地适应复杂系统的安全评估需求,同时覆盖更多影响系统可靠性的关键因素。 ```python # 示例:扩展FMEA模型中的可恢复度评分函数 def calculate_extended_rpn(severity, occurrence, detection, recoverability): """ 计算扩展FMEA的风险优先级数(RPN) :param severity: 严重度 (1-10) :param occurrence: 发生度 (1-10) :param detection: 探测度 (1-10) :param recoverability: 可恢复(1-10),数值越高表示恢复能力越强 :return: 扩展RPN值 """ base_rpn = severity * occurrence * detection # 引入可恢复度因子,降低不可恢复性带来的高风险 adjusted_rpn = base_rpn / recoverability return adjusted_rpn ```
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