10、不透明度与原子性:理论剖析与突破路径

不透明度与原子性:理论剖析与突破路径

1. 引言

在事务处理领域,不透明度(Opacity)和原子性(Atomicity)是两个关键概念。理解它们之间的差异以及相关的事务管理器(TM)实现特性,对于设计高效、可靠的事务处理系统至关重要。本文将深入探讨不透明度与原子性的区别,分析TM实现的相关属性,证明复杂度下界,并探讨如何突破这一下界。

2. TM实现的属性
  • 不可见读(Invisible reads) :直观地说,如果在任何只读且成功的操作中,事务不会修改任何基础对象的状态,则称TM共享对象使用不可见读。这里的“成功”指操作不返回值$A_i$,即操作后事务仍然存活。例如,算法AIR实现的TM就使用了不可见读,一个事务$T_i$在t变量$x_m$上执行成功的读操作时,仅从寄存器$TVar[m]$读取数据。更正式的定义如下:
    • 定义9.1(不可见读) :若在TM共享对象$M$的每个实现历史$E$中,对于任意事务$T_i$、任意t对象$x$、任意只读操作$op$以及任意不同于$A_i$的值$v$,在$(E|M)|T_i$中的操作$e = x.opi →v$里,$T_i$在$E$中于$e$内执行的任何步骤都不会改变任何基础对象的状态,则称$M$使用不可见读。
  • 最小渐进性(Minimal progressiveness) :直观而言,TM对象$M$是最小渐进的,当且仅当事务$T_i$仅在与其他事务并发时才会被强制中止。更正式的定义如下:
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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