23、并发控制与歌曲排名预测研究

并发控制与歌曲排名预测研究

并发控制相关研究

并发控制主要分为悲观和乐观两类。其中，两阶段锁定协议（2PL）是一种具有高可扩展性的悲观协议，适合高竞争的工作负载。Bamboo是2PL的扩展，专为高竞争工作负载设计，其核心思想是尽早释放获取的锁以减少阻塞时间，并积极进行脏读以提高并发度。在热点访问限制事务吞吐量的情况下，Bamboo比其他先进的并发控制协议速度更快。

然而，Bamboo在现代多核架构上实现的伤口等待方法存在问题。该方法通过让高优先级事务中止其他事务来解决死锁，优先级由事务开始执行时获得的时间戳决定。但这要求事务从单个集中式原子计数器获取时间戳，而原子计数器在CPU指令级别一次只允许一个线程访问。在事务竞争获取时间戳的情况下，只有一个事务能访问计数器，其他事务需等待，这就导致集中式计数器的访问成为性能瓶颈。

为避免对集中式计数器的集中访问，提出了两种去中心化方法来提高Bamboo的性能：
- 线程ID方法（TID） ：在并发控制开始时为线程分配ID，事务使用线程ID作为决定顺序的时间戳。由于每个线程持续执行传入的事务，这种ID分配不仅是去中心化的，而且只需要进行一次，避免了获取时间戳和等待原子计数器访问的开销。但该方法的缺点是，分配给高ID线程的事务优先级总是较低。在高竞争工作负载下，这些低优先级事务可能不得不让位于其他事务，甚至陷入活锁。
- 随机ID方法（RandID） ：使事务从随机数生成器获取时间戳。每个线程独立生成随机数并将其作为时间戳，减少了事务之间对时间戳的竞争。每次事务终止（提交或中止）时，会获取新的随机数作为时间戳，降低了活锁的可能性。但该方法的性能提升取决于随机数生成器返回整数的时间，以及生成随机数的质量。为了减少问题，实验中使用了高速随机数生成器Xoroshiro128+。

此外，还提出了对TID的优化方法FairTID。TID在高竞争环境下会出现活锁问题，因为高ID线程的事务优先级始终较低。FairTID通过在事务提交时将线程的ID增加活动线程的数量，确保所有线程有公平的机会执行事务，避免了活锁，从而在高竞争设置下也能保持较好的性能。

实验在具有4个CPU Xeon Platinum 8276 CPU（2.20 GHz，28核）和512 GB DRAM的机器上进行，使用Yahoo! Cloud Serving Benchmark A（YCSB - A）工作负载来测量性能。在低竞争设置下，TID、FairTID和RandID的吞吐量分别比Bamboo提高了57%、60%和34%。在高竞争设置下，TID在8个线程时吞吐量比Bamboo提高了42%，但随着线程数量增加，性能下降，在120个线程时比Bamboo下降了24%。而FairTID和RandID在高竞争设置下分别有19% - 31%和12% - 22%的性能提升。

方法	低竞争吞吐量提升	高竞争吞吐量表现
TID	57%	先升后降，120线程时降24%
FairTID	60%	19% - 31%提升
RandID	34%	12% - 22%提升

mermaid图展示三种方法获取时间戳的方式：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A[Bamboo]:::process --> B(集中式原子计数器):::process
    C[TID]:::process --> D(线程ID):::process
    E[RandID]:::process --> F(随机数生成器):::process

歌曲排名预测相关研究

Billboard杂志自1913年起发布各种音乐排行榜，其中自1958年以来的Billboard Hot 100排行榜成为衡量美国流行歌曲商业成功的权威榜单。了解歌曲成为热门歌曲的因素对音乐行业具有巨大的商业价值。

研究的目标是分析1970 - 2018年的Billboard Hot 100排行榜和Spotify Web API提供的歌曲特征集，以实现以下目的：
1. 识别歌曲参数与排行榜排名之间的趋势和相关性。
2. 建模这些特征以预测歌曲在排行榜上的表现。

具体来说，通过使用历史排行榜数据和Spotify的音乐元数据，预测歌曲在Billboard Hot 100排行榜中的排名，选取歌曲达到的峰值排名、退出排行榜时的排名以及在排行榜上的持续周数作为衡量歌曲表现的具体指标。

该研究的关键贡献包括：
- 提出了一种新的热门歌曲科学研究方法，主要使用歌曲元数据和文化成功指标，而非传统的社会和主观指标。
- 创建了集成模型，在对歌曲元数据进行训练后，能够准确预测歌曲的排行榜位置。
- 分析数据趋势，了解热门歌曲的各种客观特征随时间的变化以及在不同排名中的差异。

在相关工作方面，Hit Song Science（HSS）旨在预测歌曲是否会成为排行榜冠军。不同的研究从不同角度进行了探索，如François Pachet研究了音乐与商业成功之间的模式联系；Shin和Park提出框架识别影响歌曲排行榜成功动态的因素；Ni等人尝试分离英国Top 40排行榜中极受欢迎和不太受欢迎的歌曲；Jakubowski等人分析了INMI轨迹，表明歌曲位置受内部和外部音乐因素影响，并将流行度作为重要参数进行跟踪。

以下是对歌曲性能预测的具体操作步骤：
1. 数据收集 ：收集1970 - 2018年的Billboard Hot 100排行榜数据和Spotify Web API提供的歌曲特征数据。
2. 特征选择 ：确定用于预测的歌曲特征，如节奏、音调等。
3. 模型训练 ：使用收集到的数据训练集成模型，如随机森林、梯度提升等。
4. 性能评估 ：使用均方根误差等指标评估模型对歌曲峰值排名、最后一周排名和上榜周数的预测性能。

步骤	操作内容
数据收集	收集历史排行榜数据和Spotify歌曲特征数据
特征选择	确定相关歌曲特征
模型训练	用数据训练集成模型
性能评估	用指标评估模型预测性能

mermaid图展示歌曲排名预测流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A[数据收集]:::process --> B[特征选择]:::process
    B --> C[模型训练]:::process
    C --> D[性能评估]:::process

综上所述，并发控制的研究通过提出新的去中心化方法解决了Bamboo协议的性能瓶颈问题，而歌曲排名预测研究则为音乐行业提供了一种基于客观数据的歌曲表现预测方法，两者都具有重要的理论和实际应用价值。

并发控制与歌曲排名预测研究

并发控制方法的深入分析

在前面的内容中，我们了解了并发控制中Bamboo协议以及为解决其性能瓶颈提出的TID、FairTID和RandID三种方法。下面我们进一步深入分析这些方法的优缺点和适用场景。

TID方法的优势在于完全消除了获取时间戳的开销，因为它直接使用线程ID作为时间戳。在低竞争环境下，由于事务之间很少需要比较时间戳和相互中止，这种方法能显著提高性能。然而，其缺点也很明显，在高竞争环境下，高ID线程的事务优先级始终较低，容易陷入活锁，导致性能急剧下降。因此，TID方法更适合低竞争的工作负载，当工作负载竞争程度较低时，事务之间的冲突较少，TID可以充分发挥其无需获取时间戳的优势，提高系统的并发性能。

RandID方法通过让事务从随机数生成器获取时间戳，减少了事务之间对时间戳的竞争，降低了活锁的可能性。每次事务终止时都会获取新的随机数作为时间戳，使得事务的优先级不断变化，从而避免了固定低优先级的问题。但是，该方法的性能提升依赖于随机数生成器的速度和生成随机数的质量。如果随机数生成器速度慢或者生成的随机数质量不佳，可能会导致事务频繁中止，影响性能。因此，RandID方法适用于对活锁较为敏感的场景，在高竞争环境下，它能够通过不断改变事务的优先级，减少活锁的发生，提高系统的整体性能。

FairTID方法是TID的优化版本，它通过在事务提交时增加线程ID，确保所有线程有公平的机会执行事务，避免了活锁的发生。在高竞争环境下，FairTID表现出色，能够保持较好的性能。它结合了TID无需获取时间戳的优点和解决活锁问题的能力，是一种较为理想的方法，尤其适用于高竞争的多核环境，能够充分发挥多核处理器的性能，提高系统的并发处理能力。

方法	优点	缺点	适用场景
TID	消除获取时间戳开销	高竞争易活锁	低竞争工作负载
RandID	减少活锁可能性	依赖随机数生成器	对活锁敏感场景
FairTID	避免活锁，性能稳定		高竞争多核环境

mermaid图展示三种方法在不同竞争环境下的性能表现：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A[低竞争环境]:::process --> B[TID优]:::process
    A --> C[RandID可]:::process
    A --> D[FairTID好]:::process
    E[高竞争环境]:::process --> F[TID差]:::process
    E --> G[RandID中]:::process
    E --> H[FairTID优]:::process

歌曲排名预测模型的优化与拓展

在歌曲排名预测方面，虽然已经提出了使用集成模型进行预测的方法，但我们可以进一步探讨如何优化和拓展这些模型。

首先，在特征选择方面，可以考虑引入更多的特征。除了现有的节奏、音调等特征，还可以考虑歌曲的歌词情感分析、歌手的影响力、发行时间等因素。这些额外的特征可能会提供更多的信息，有助于提高模型的预测准确性。具体操作步骤如下：
1. 特征挖掘 ：对歌曲的各种数据进行深入挖掘，如通过自然语言处理技术对歌词进行情感分析，获取歌词的积极、消极等情感倾向。
2. 特征评估 ：使用相关性分析等方法评估新特征与歌曲排名之间的相关性，选择相关性较高的特征。
3. 特征融合 ：将新选择的特征与原有的特征进行融合，形成更丰富的特征集。

其次，在模型选择和训练方面，可以尝试不同的集成模型组合。除了随机森林和梯度提升，还可以考虑使用神经网络等模型。不同的模型具有不同的特点，通过组合不同的模型，可以充分发挥它们的优势，提高预测性能。具体操作步骤如下：
1. 模型选择 ：选择多种不同类型的模型，如神经网络、支持向量机等。
2. 模型训练 ：使用相同的训练数据对不同的模型进行训练。
3. 模型融合 ：通过投票、加权平均等方法将不同模型的预测结果进行融合，得到最终的预测结果。

最后，在模型评估方面，可以使用更多的评估指标。除了均方根误差，还可以考虑使用平均绝对误差、准确率等指标。不同的评估指标可以从不同的角度评估模型的性能，有助于更全面地了解模型的优缺点。具体操作步骤如下：
1. 指标选择 ：选择多种评估指标，如平均绝对误差、准确率等。
2. 指标计算 ：使用测试数据计算模型在不同指标下的得分。
3. 综合评估 ：综合考虑不同指标的得分，对模型的性能进行全面评估。

优化方向	操作步骤
特征选择	特征挖掘、评估、融合
模型选择和训练	模型选择、训练、融合
模型评估	指标选择、计算、综合评估

mermaid图展示歌曲排名预测模型的优化流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A[特征优化]:::process --> B[模型优化]:::process
    B --> C[评估优化]:::process

并发控制和歌曲排名预测这两个领域的研究都具有重要的意义。并发控制的研究为多核架构下的数据库系统提供了更高效的并发控制方法，能够提高系统的性能和可扩展性；歌曲排名预测的研究为音乐行业提供了一种基于数据的决策支持工具，有助于音乐公司更好地了解市场需求，提高歌曲的商业成功率。随着技术的不断发展，我们相信这两个领域将会有更多的研究成果和应用出现。