如何让多个用户同时调用同一个存储过程时依次执行,而不是同时执行?

firefox2000 2008-02-15 05:04:55
可能标题没说清楚,我遇到的问题是:
我的表中有一个"单号"字段,存放一个流水号(例如:0001,0002),现设计一个存储程来读这个表,生成一个最大流水号并返回这个生成的流水号,并将此流水号填入表中。在单用户操作时没有问题,一切正常,但现在发现如果有多个用户同时操作时此流水号有重复的,请问有没有高手有解决此问题的办法?
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dxbnet 2010-12-25
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begin try
begin tran
...
commit tran
end try
begin catch
--有错误
rollback tran
end catch
kuangdp 2008-02-18
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MARK~
chengqscjh 2008-02-18
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利用锁
accpedu 2008-02-18
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mark
liangCK 2008-02-16
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访问记录的锁.sql

SELECT au_lname FROM authors WITH (NOLOCK)


HOLDLOCK 将共享锁保留到事务完成,而不是在相应的表、行或数据页不再需要时就立即释放锁。HOLDLOCK 等同于 SERIALIZABLE。
NOLOCK 不要发出共享锁,并且不要提供排它锁。当此选项生效时,可能会读取未提交的事务或一组在读取中间回滚的页面。有可能发生脏读。仅应用于 SELECT 语句。
PAGLOCK 在通常使用单个表锁的地方采用页锁。
READCOMMITTED 用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。默认情况下,SQL Server 2000 在此隔离级别上操作。
READPAST 跳过锁定行。此选项导致事务跳过由其它事务锁定的行(这些行平常会显示在结果集内),而不是阻塞该事务,使其等待其它事务释放在这些行上的锁。READPAST 锁提示仅适用于运行在提交读隔离级别的事务,并且只在行级锁之后读取。仅适用于 SELECT 语句。
READUNCOMMITTED 等同于 NOLOCK。
REPEATABLEREAD 用与运行在可重复读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。
ROWLOCK 使用行级锁,而不使用粒度更粗的页级锁和表级锁。
SERIALIZABLE 用与运行在可串行读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描。等同于 HOLDLOCK。
TABLOCK 使用表锁代替粒度更细的行级锁或页级锁。在语句结束前,SQL Server 一直持有该锁。但是,如果同时指定 HOLDLOCK,那么在事务结束之前,锁将被一直持有。
TABLOCKX 使用表的排它锁。该锁可以防止其它事务读取或更新表,并在语句或事务结束前一直持有。
UPDLOCK 读取表时使用更新锁,而不使用共享锁,并将锁一直保留到语句或事务的结束。UPDLOCK 的优点是允许您读取数据(不阻塞其它事务)并在以后更新数据,同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。
XLOCK 使用排它锁并一直保持到由语句处理的所有数据上的事务结束时。可以使用 PAGLOCK 或 TABLOCK 指定该锁,这种情况下排它锁适用于适当级别的粒度
liangCK 2008-02-16
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1 如何锁一个表的某一行
/*
测试环境:windows 2K server + Mssql 2000
所有功能都进行测试过,并有相应的结果集,如果有什么疑义在论坛跟帖
关于版权的说明:部分资料来自互联网,如有不当请联系版主,版主会在第一时间处理。
功能:sql遍历文件夹下的文本文件名,当然你修改部分代码后可以完成各种文件的列表。
*/


A 连接中执行

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ

begin tran

select * from tablename with (rowlock) where id=3

waitfor delay '00:00:05'

commit tran

B连接中如果执行

update tablename set colname='10' where id=3 --则要等待5秒

update tablename set colname='10' where id <> 3 --可立即执行

2 锁定数据库的一个表

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)


注意: 锁定数据库的一个表的区别

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)
其他事务可以读取表,但不能更新删除

SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX)
其他事务不能读取表,更新和删除
liangCK 2008-02-16
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2)共享锁
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1 holdlock -holdlock人为加锁
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30' --等待30秒
commit tran

在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select A,C from table1
where B='b2'
update table1
set A='aa'
where B='b2'
commit tran

若同时执行上述两个语句,则第二个连接中的select查询可以执行
而update必须等待第一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒

3)死锁
增设table2(D,E)
D E
d1 e1
d2 e2
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A='aa'
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30'
update table2
set D='d5'
where E='e1'
commit tran

在第二个连接中执行以下语句
begin tran
update table2
set D='d5'
where E='e1'
waitfor delay '00:00:10'
update table1
set A='aa'
where B='b2'
commit tran

同时执行,系统会检测出死锁,并中止进程

补充一点:
Sql Server2000支持的表级锁定提示

HOLDLOCK 持有共享锁,直到整个事务完成,应该在被锁对象不需要时立即释放,等于SERIALIZABLE事务隔离级别

NOLOCK 语句执行时不发出共享锁,允许脏读 ,等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别

PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁

READPAST 让sql server跳过任何锁定行,执行事务,适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁,不跳过页,区域和表锁

ROWLOCK 强制使用行锁

TABLOCKX 强制使用独占表级锁,这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表

UPLOCK 强制在读表时使用更新而不用共享锁

应用程序锁:
应用程序锁就是客户端代码生成的锁,而不是sql server本身生成的锁

处理应用程序锁的两个过程

sp_getapplock 锁定应用程序资源

sp_releaseapplock 为应用程序资源解锁

注意: 锁定数据库的一个表的区别

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK) 其他事务可以读取表,但不能更新删除

SELECT * FROM table WITH (TABLOCKX) 其他事务不能读取表,更新和删除
liangCK 2008-02-16
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锁的概述

一. 为什么要引入锁

多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:

丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统

脏读
A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致

不可重复读
A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致

并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致

二 锁的分类

锁的类别有两种分法:

1. 从数据库系统的角度来看:分为独占锁(即排它锁),共享锁和更新锁

MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。

锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作(只读操作),如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改操作,例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为:意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为:架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。

共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时,任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据,便立即释放资源上的共享 (S) 锁,除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别,或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。

更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成,此事务读取记录,获取资源(页或行)的共享 (S) 锁,然后修改行,此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁,然后试图同时更新数据,则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间,因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容;发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁,并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁,因此发生死锁。

若要避免这种潜在的死锁问题,请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源,则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则,锁转换为共享锁。

排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。

意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如,放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能,因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁以确定事务是否可以锁定整个表。

意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。

锁模式 描述
意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。
意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁,表明事务的意向是修改层次结构中的部分(而不是全部)底层资源。IX 是 IS 的超集。
与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁,表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分(而不是全部)底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如,表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁(允许并发 IS 锁),在当前所修改页上放置 IX 锁(在已修改行上放置 X 锁)。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁,以防止其它事务对资源进行更新,但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。

独占锁:只允许进行锁定操作的程序使用,其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时,SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时,无法对其加独占锁。
共享锁:共享锁锁定的资源可以被其他用户读取,但其他用户无法修改它,在执行Select时,SQL Server会对对象加共享锁。
更新锁:当SQL Server准备更新数据时,它首先对数据对象作更新锁锁定,这样数据将不能被修改,但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时,他会自动将更新锁换为独占锁,当对象上有其他锁存在时,无法对其加更新锁。

2. 从程序员的角度看:分为乐观锁和悲观锁。
乐观锁:完全依靠数据库来管理锁的工作。
悲观锁:程序员自己管理数据或对象上的锁处理。

MS-SQLSERVER 使用锁在多个同时在数据库内执行修改的用户间实现悲观并发控制

三 锁的粒度
锁粒度是被封锁目标的大小,封锁粒度小则并发性高,但开销大,封锁粒度大则并发性低但开销小

SQL Server支持的锁粒度可以分为为行、页、键、键范围、索引、表或数据库获取锁

资源 描述
RID 行标识符。用于单独锁定表中的一行。
键 索引中的行锁。用于保护可串行事务中的键范围。
页 8 千字节 (KB) 的数据页或索引页。
扩展盘区 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。
表 包括所有数据和索引在内的整个表。
DB 数据库。

四 锁定时间的长短

锁保持的时间长度为保护所请求级别上的资源所需的时间长度。

用于保护读取操作的共享锁的保持时间取决于事务隔离级别。采用 READ COMMITTED 的默认事务隔离级别时,只在读取页的期间内控制共享锁。在扫描中,直到在扫描内的下一页上获取锁时才释放锁。如果指定 HOLDLOCK 提示或者将事务隔离级别设置为 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE,则直到事务结束才释放锁。

根据为游标设置的并发选项,游标可以获取共享模式的滚动锁以保护提取。当需要滚动锁时,直到下一次提取或关闭游标(以先发生者为准)时才释放滚动锁。但是,如果指定 HOLDLOCK,则直到事务结束才释放滚动锁。

用于保护更新的排它锁将直到事务结束才释放。
如果一个连接试图获取一个锁,而该锁与另一个连接所控制的锁冲突,则试图获取锁的连接将一直阻塞到:

将冲突锁释放而且连接获取了所请求的锁。

连接的超时间隔已到期。默认情况下没有超时间隔,但是一些应用程序设置超时间隔以防止无限期等待

五 SQL Server 中锁的自定义

1 处理死锁和设置死锁优先级

死锁就是多个用户申请不同封锁,由于申请者均拥有一部分封锁权而又等待其他用户拥有的部分封锁而引起的无休止的等待

可以使用SET DEADLOCK_PRIORITY控制在发生死锁情况时会话的反应方式。如果两个进程都锁定数据,并且直到其它进程释放自己的锁时,每个进程才能释放自己的锁,即发生死锁情况。

2 处理超时和设置锁超时持续时间。

@@LOCK_TIMEOUT 返回当前会话的当前锁超时设置,单位为毫秒

SET LOCK_TIMEOUT 设置允许应用程序设置语句等待阻塞资源的最长时间。当语句等待的时间大于 LOCK_TIMEOUT 设置时,系统将自动取消阻塞的语句,并给应用程序返回"已超过了锁请求超时时段"的 1222 号错误信息

示例
下例将锁超时期限设置为 1,800 毫秒。
SET LOCK_TIMEOUT 1800

3) 设置事务隔离级别。

4 ) 对 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句使用表级锁定提示。

5) 配置索引的锁定粒度
可以使用 sp_indexoption 系统存储过程来设置用于索引的锁定粒度

六 查看锁的信息

1 执行 EXEC SP_LOCK 报告有关锁的信息
2 查询分析器中按Ctrl+2可以看到锁的信息

七 使用注意事项

如何避免死锁
1 使用事务时,尽量缩短事务的逻辑处理过程,及早提交或回滚事务;
2 设置死锁超时参数为合理范围,如:3分钟-10分种;超过时间,自动放弃本次操作,避免进程悬挂;
3 优化程序,检查并避免死锁现象出现;
4 .对所有的脚本和SP都要仔细测试,在正是版本之前。
5 所有的SP都要有错误处理(通过@error)
6 一般不要修改SQL SERVER事务的默认级别。不推荐强行加锁

解决问题 如何对行 表 数据库加锁

八 几个有关锁的问题

1 如何锁一个表的某一行

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

SELECT * FROM table ROWLOCK WHERE id = 1

2 锁定数据库的一个表

SELECT * FROM table WITH (HOLDLOCK)

加锁语句:
sybase:
update 表 set col1=col1 where 1=0 ;
MSSQL:
select col1 from 表 (tablockx) where 1=0 ;
oracle:
LOCK TABLE 表 IN EXCLUSIVE MODE ;
加锁后其它人不可操作,直到加锁用户解锁,用commit或rollback解锁


几个例子帮助大家加深印象
设table1(A,B,C)
A B C
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3

1)排它锁
新建两个连接
在第一个连接中执行以下语句
begin tran
update table1
set A='aa'
where B='b2'
waitfor delay '00:00:30' --等待30秒
commit tran
在第二个连接中执行以下语句
begin tran
select * from table1
where B='b2'
commit tran

若同时执行上述两个语句,则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒
firefox2000 2008-02-16
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还有没有别的办法啊?
artmouse 2008-02-16
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有一种叫应用程序锁的锁也许能满足你的需要
您可以通过sp_getapplock 来获得特定的锁,以锁定该过程,当该过程完成后,可以使用sp_releaseapplock;来释放锁


exec sp_getapplock 'ProcLock','Exclusive','session'
exec 实际的存储过程
exec sp_releaseapplock 'ProcLock','session'

areswang 2008-02-16
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mark!
JiangHongTao 2008-02-16
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create proc 存储过程名
--参数定义
as
begin
begin trans
update 表 set 单号 = 单号
执行你的代码
如果有错误 rollback trand
commit trans
end
晓风残月0110 2008-02-16
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生成一个最大流水号并返回这个生成的流水号,并将此流水号填入表中。
---------------------------------------------------------
生成的流水号是在数据库外做的吗,就是前台

把取做大号,生成都在数据库里实现,应该不会有问题吧
zhuyx808 2008-02-16
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锁~~~
事务~~
viva369 2008-02-16
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用触发器...
wanglv 2008-02-16
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方法1:在存盘时再取得最大值
方法2:当取得最大值时,把最大值存放到一个表。每次都从此表中取最大值
firefox2000 2008-02-15
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TO 海阔天空:
如果我有很多表都要取流水号那不是要多建立无数个这种表?
-狙击手- 2008-02-15
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存放一个流水号(例如:0001,0002),

---

在流水号前加一个机器编码
dawugui 2008-02-15
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尝试使用自增列来完成多用户同时操作数据库产生重号的问题.
昵称被占用了 2008-02-15
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事务,并增加一个存放最大"单号"的表,比如tMaxId

存储过程这么写

create proc pr_test
@Id varchar(20) output
as
declare @MaxId varchar(20)
BEGIN TRANSACTION
select @MaxId=行号 from tMaxId with (HOLDLOCK)

--行号+1
update tMaxId set 行号=@MaxId

COMMIT TRANSACTION
set @id=@MaxId

go
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智能合约虚拟机赋予了区块链运行去中心化应用(Dapp)的能力。它让区块链演化为“操作系统”,孕育出繁荣的Dapp生态。一款优秀的VM不仅仅是要完成确定、高效、安全地执行合约字节码的功能,它应该足够通用,能最大化节省开发者的成本,甚至能形成独立的开发者生态。从架构上来说,VM为智能合约提供计算资源和运行容器,区块链的共识、执行模块与VM是完全解耦的。在区块链2.0项目中,我们看到大部分项目将VM作为区块链项目的一个子模块,一同编译进二进制中;Fabric更进一步,链码被编译成独立的程序,运行于独立的docker容器中,通过grpc与节点交互。如此,可将数据与逻辑彻底分离;在未来,VM可能以硬件的形式安装在“矿机”中,通过更底层的如PCIe接口与区块链进行通信。业界的Nervos CKB使用RISC-V实现VM,为演化成硬件模块做准备。架构设计验证层验证层会对合约字节码及传参进行一些验证,包含ABI验证,环境检查与版本检查三个环节。ABI验证:利用合约ABI对用户发送的合约调用及参数进行校验。环境检查:检查虚拟机执行环境是否符合预期检查Config字段。字节码是否合法。exports是否包含apply与memory,以及类型是否正确;是否包含start(被禁用);是否包含import,import的模块是否合法。解释器模块是否ready。版本检查:检查合约版本,选择对应版本的解释器。注入层注入层主要对合约字节码注入一些必要的代码,以及构建相应的执行上下文。Gas MeteringGas metering是用于统计每一个操作所须花费的Gas。原理非常简单:实现Env_api方法useGas。将wasm字节码恢复成易于解析的格式化文本(如JSON)。将useGas注入到格式化文本中将格式化文本重新恢复成wasm字节码。这里有一个值得考虑的问题:**Gas Metering能否放到编译期去做?**在编译器做Gas metering注入的好处是只须要注入一次,节省了执行的开销。但这样的弊端也很明显:Gas Table本属于区块链协议的一部分,但却被放到合约编译器中,恶意用户只须要更改编译器的Gas Table即可完成作恶,作恶成本大大降低。若Gas Table需要修改,无法再对已部署的旧合约更新Gas Metering,导致新老合约的Gas收费标准不一致。在每次执行进行一次Gas Metering注入,虽然牺牲了一些执行效率,但换来了Gas灵活变更的特性,这对于不断调整、迭代的公链项目是至关重要的。一种更好的方案,是将Gas Table以合约形式部署,无须硬分叉便可更改Gas Table的参数。Env API 注入Env_api是区块链提供给合约层用于与区块链进行交互的接口。注入原理如下:合约字节码(wast)中包含形如(import env getAddress (func ...))的代码段。意为从env模块中导入getAddress函数。env模块从哪来呢?由虚拟机利用解释器的API构建原生模块,并实现预先设计的Env_api。这里的Env_api都须要用原生语言实现。利用解释器的moduleResolver在执行代码前注入。经以太坊基金会Go-team的gary推荐,这里隆重介绍下EVMC这个项目。它提供了一套虚拟机和客户端之间的通用交互接口。不同的VM只需要实现这些接口,即可为以太坊客户端提供交互功能。如此将客户端与虚拟机实现相互分离,更能够根据实际情况灵活切换底层虚拟机实现。上下文构建我们还需要给合约执行构建合理的上下文环境,提供必要的内部模块和数据以供合约使用,包括:区块链账本实例,提供区块、交易等信息的调用接口。状态数据库实例,提供状态数据的增删改查的调用接口。当前Transaction与Action的相关数据。当前区块高度和区块间。执行执行层是虚拟机的核心模块,负责执行合约字节码并返回结果。它必须具备以下几个特性:确定性:即相同入参和上下文,无论在什么设备上运行,何运行,运行几次,都必须获得相同结果。高效执行:虚拟机的执行间不大于共识算法给于交易执行的最大间。停机与回滚:须要有相应停机机制。在执行失败须要对本次执行涉及的所有状态变更进行回滚。沙箱环境:即保证合约与合约之间、合约与宿主系统之间的资源隔离。能够防备恶意和故障合约的不良影响。Apply执行合约字节码,实际是调用合约代码中的apply函数。合约上下文,包括用户指定调用的合约方法名和对应入参,通过Env_api在实际apply实现中获取,最终调用相应的合约方法。栗子详见系列第二篇。Memory合约除了应导出apply函数外,还须要导出memory对象。memory对象是wasm编译器在合约编译自动注入,通常会开辟一页内存(64KB) (memory $0 1)。解释器会初始化一个线性字节数组作为内存供wasm使用,wasm与区块链数据交互是依靠内存共享的形式,通过该字节数组进行传递。(这也是为何在Env_api设计里,很多数值的传参是offset与length的组合)Wasm的内存数组是按照| static memory | dynamic memory |的次序划分,static memory中存放编译期的字符串或数组,dynamic memory用于运行期的数据存储,并且可以动态扩容。为了防止dynamic memory无限制地扩容,需要有合理的收费机制与内存分配上限。AssemblyScript提供了一个额外的位于static memory之前的预留空间,称为reserved memory。这使得我们在运行期可以将一些变长数据(如字符串,数组等)以Global的形式导入wasm。这样wasm无须调用Env_api即可直接使用上下文的变量,如发送方、接收方、合约地址、当前调用的合约方法名等。状态存储对VM最本质的需求是对状态存储的需求,这种存储是达成共识的、不可逆的,从而实现了去中心化应用中数据的信任存储。Ethereum1出现的状态爆炸问题给我们敲响了警钟——只收取每一次读写操作的费用,而不收取占用存储的费用,是不合理的。如果不对占用存储收费,则用户可以无限制地占用区块链的稀缺存储资源;且由于没有好的数据清理机制,区块链的状态就会不断增长,即所谓“爆炸”。状态存储付费是很自然想到的方案。如何设计合理的状态存储付费方案,有两个底层逻辑需要考虑:用户应当为占用链上的稀缺存储资源付出成本。这里的成本是广义的,可以是代币价值、机会成本与承担额外风险等形式。状态存储的使用属性最大化,投资属性最小化。须要避免出现用户大量囤积存储资源,提高资源利用率。EOS使用【RAM】来解决状态收费的问题。开发者须要使用代币向系统合约购买RAM,存储状态数据须要消耗对应大小的RAM资源,当数据删除RAM资源也会相应释放,并且可以卖回给系统拿回代币。但开发者须要承担RAM和代币价值波动风险。如何对RAM定价呢?EOS创新性地引入了Bancor算法对RAM进行模拟市场定价。Bancor算法有两个特点:数字货币价格取决于存储金金额和代币流通量,真实模拟了市场供需关系;人机交易,无须对手盘,这使得“巨鲸”可轻易做多或做空,导致价格波动剧烈。也正因为上面两个特性,EOS主网刚上线,出现了大量RAM资源被囤积,RAM价格被瞬间拉至高位,又在随后的一周内快速下降,造成了“割开发者韭菜”的情况。V神在2018年曾提出过使用【状态租金】来解决状态爆炸问题。状态租金很像当前云计算服务的商业模式,用户不仅花费购买占用空间大小,还须购买占用间。对于状态租金方案的具体设计,我们仍然须要考虑以下几个问题:用户体验:当状态出租间快到期,如何提醒用户续费?间到期后状态数据是否立马清除?不同级别的数据是否有区别的对待?(云服务厂商都会提供到期后的赎回期,以防止关键数据被意外删除)支付对象:哪些数据需要支付租金?除了合约的状态数据必然要支付租金以外,账户本身的元数据(balance, nonce等)是否也要付租金?如果需要,间到期后清零,势必损害用户的资金安全(与区块链保护数字资产的理念相背),同nonce为0后可能会遭受重放攻击。如果不需要,仍然无法抑制因新账户的创建而产生的状态爆炸问题。定价:链上存储资源的稀缺程度,与区块链的生态价值及当下的市场需求密切相关。如何建立一个合理定价模型便是个非常重要的问题。Ethereum Research中有大神对状态租金的方案进行了细化,引入了激励机制用于租赁过期的发现和确认,并且允许在状态数据删除后申请恢复。Nervos CKB结合了状态买卖和状态租金的长处,利用原生代币代表占用全局状态的权利,且汇率恒定,即1 CKB代表1 Bytes的存储空间。同巧妙地利用【二级发行】机制为代币持有者(存储空间占有者)设置了【通胀税】,以作为支付给矿工的状态租金。靠通胀收取租金的方式既保留了RAM方案的买断存储空间的使用模式,解决了上面所提到的用户体验的问题,又将定价转移到了通胀部分对应的法币价值,完全由二级市场进行价值发现。但这使得状态空间的上限严格等同于当前代币流通量,在初期可能会限制生态的发展。合约安全我们在第一篇中有提到,合约安全分为编译期安全和执行期安全。本篇主要阐述执行期安全的设计思路。执行期安全也成为运行期安全,主要由VM针对以下两方面提供保障:数据安全:不能随意篡改其他用户或其他合约的状态数据。资源安全:CPU、内存、硬盘资源的分配与回收。数据安全加密数字资产真正实现了人类梦寐以求的“私有财产神圣不可侵犯”,它象征着真正的自由。为了捍卫这份“自由”,数据安全是重中之重。VM需要为以下两个方面提供安全保障:用户数据的安全,即利用密码学算法判断是否有修改状态数据的权限。合约状态数据的隔离,即任何合约都不能直接修改其他合约的状态数据,即使该用户拥有权限。第一个维度很好理解,合约会提供根据用户地址和交易签名进行身份权限审查的功能(甚至可提供基于多密钥对的权限管理),以判断本次合约调用是否有权限修改相应的数据。这也是“私有财产神圣不可侵犯”的根源。第二个维度需要特别解释一下。这里的不能直接修改其他合约的状态数据,是指不能在合约A的方法中直接修改合约B的数据。为什么?因为这会导致状态变更无法追溯,带来不确定性。我们知道,区块链环境中只能通过交易(Transaction)来触发状态变更,交易本身就是状态变更的日志。若允许在合约A中直接修改合约B的状态数据,则这次修改是并未生成相关日志的,使得状态修改无法追溯,与区块链“可追溯”的特性相违背。以太坊中跨合约调用也是没有保留日志的。笔者认为这是因为以太坊合约是不可升级的,一旦部署后地址和代码都是不可变更的,因此可结合交易和代码具体片段来追踪状态变更记录。但以太坊并没有提供相关的索引,这导致对状态修改的记录追踪基本不可能,因此我认为这是一个设计上的重大缺陷。在EOS中,我们看到跨合约调用是生成了新的action,并被加入到原action列表中,在链上保留了状态修改的日志。能否利用静态代码分析的方式确定跨合约的对方地址和相关合约方法,从而追溯到状态变更的细节?当然是可行的,但如果有多层调用(合约A -> 合约B -> ... -> 合约Z),这种方案显然开销是非常大的。尽管以太坊提供了tracer,可以在执行交易的过程中追踪跨合约调用的对象,但如果我想查找导致合约X某状态变更的所有历史操作,上述方案必须遍历并模拟执行所有的历史交易,显然是不可取的。我们认为,跨合约交易正确的做法,是通过内联交易的形式调用合约B的方法从而间接修改合约B数据。即生成一个新的交易来触发目标合约的状态变更。该交易也会应放入区块中,视为由原交易生成的日志。这样可为状态变更保留操作记录,也符合“可追溯”的特征。资源安全智能合约通常运行在由虚拟机提供的沙箱环境,我们需要对其能够使用的资源进行适度的把控。这些资源包括三类:CPU、内存、硬盘。下面我们以QA的形式对涉及到的问题进行解答——CPU资源Q1: 合约运行最大能占用多少个进程,多少个线程?一个;一个或多个。Q2: 是否允许合约内开辟新线程?不允许。合约不应有操作系统级别的调用,而应由虚拟机层来确定性地分配CPU资源(线程数)。Q3:多线程下如何保证线程安全?多线程下,不应通过加锁来保证线程安全,原因是加锁无法保证执行顺序,带来不确定性。正确的做法是在执行前通过静态分析、注解等手段对合约调用进行归类。互斥资源的调用顺序遵循交易发送的顺序;非互斥资源的合约调用可以并行执行。Q4: 如何控制执行间?利用Gas机制控制合约执行间(在本系列第一篇已提到),避免过度占用CPU间。Q5: 如何捕捉错误与处理?合约执行的错误不应导致虚拟机的进程终止,虚拟机应当提供错误捕获和处理的机制。常规的做法合约运行的错误以error的形式抛出,虚拟机层捕获后做失败处理,包括终止交易执行、状态回滚、资源回收等。内存资源Q1:合约运行最大能占用多少内存?节点能分配多大的内存给虚拟机,是由矿工决定。这本质上经济学问题:扩大内存分配无疑会增加成本,而这部分提升的执行效率能为矿工带来多少收益。若可用内存过少,部分交易执行失败,可能导致分叉;若可用内存过多,又会造成资源浪费,降低矿工收益。Q2: 内存能否动态扩张?可以,但须要付费。为了防止内存无限制扩张,虚拟机还应对合约的内存占用设置上限。Q3: 如何避免内存泄漏?不应交由合约开发者控制内存回收,虚拟机应当实现GC机制。Q4: 如何避免内存溢出?Wasm虚拟机中内存实则为字节数组,本身带有边界控制,能有效防止内存溢出。磁盘资源Q1: 单个合约最多能够存储多少数据?这也是经济学问题,应该设置合理的硬盘占用计费。Q2: 能否修改其他合约的持久化数据?不能直接修改,因为这会影响到【数据安全】章节中提到的确定性。虚拟机为合约创建的上下文环境中,包含相互隔离的数据空间。可以通过创建新的上下文环境进行数据修改,这样的操作视为一次新的合约调用(保留日志)。Q3: 如何防止未知的数据丢失(如磁盘损毁)?当发生数据丢失,节点执行合约会得到不同的状态结果,导致区块被认定为非法,区块链无法延长。这里需要区块链系统具备状态一致性的检测机制,在解决硬盘故障后采用同步主链块并重放交易的方式进行恢复。系统合约系统合约是指区块链系统在启动预先部署的,可升级、可治理的合约,提供如权限控制、资源租赁、代币质押等基础服务。系统合约通常有以下三个特点:公开透明,无暗箱操作。可通过Env_api被用户合约调用。合约通过治理进行代码变更,无须硬分叉。系统合约可采用普通合约的实现方式,并在系统预定的合约地址部署。未来优化方向智能合约的并行执行合约并行执行是提升智能合约执行效率的一大思路。这里的并行执行并不是指单个合约方法内部的并行,而是合约间的并行。实现合约并行执行,我们需要考虑两个重要的问题:如何检测本次合约执行所访问的资源对象?如读写状态数据、读取账户余额等互斥操作。如何做合约执行的合理调度?即哪些合约能够并行执行,哪些必须串行?一种容易想到的思路是这样的:通过静态代码分析检测出合约方法可能访问到的资源,对会访问相同资源的合约调用归为同一个组。每个组的执行可以并行化,组内执行则串行化(根据交易发送顺序)。然而,实际设计需要考虑的因素就复杂很多:如何设计一个完备的算法,准确地检测合约方法可能访问到的资源(包括跨合约调用中的资源访问)?如何设计一个高效的调度算法,将合约调用准确分组?合约并行执行后所带来的性能提升,是否能够追回以上两个算法所带来的开销?预言机预言机是智能合约获取链外数据的桥梁。这些数据通常由第三方可信数据源提供,如天气数据、赛事数据、数字货币价格等。在传统的互联网应用中,我们可以简单地通过HTTP API获取到这些数据。但在智能合约却不行,原因是HTTP调用通常是异步的,间不可预估且不具备确定性。因此,需要一个专门的基础设施来为智能合约提供这些链外数据。预言机的设计原则中需要考虑三个要点:获取链外数据并保证数据的真实可用。以确定性、同步的方式被智能合约调用获取。预言机网络本身的安全性和可用性。隐私保护密码学的研究推动了隐私领域的创新。隐私研究主要涉及零知识、多方计算、全同态加密等领域。多方计算 MPC 允许一组人基于他们的输入进行联合计算,而不需要每个人显示其输入值。 例如,Alice 和 Bob 想要知道谁拥有的比特币更多,那么在不需要他们披露自己拥有多少比特币的情况下就能达到这个目的。遗憾的是,目前多方计算的局限性在于它在实践中使用效率极低。全同态加密 (Fully homomorphic encryption) 则允许人们在加密的数据上计算。几十年来,这一直是密码学领域中的一个未解决的问题,直到 2009 年,斯坦福大学博士生克雷格·詹特利 Craig Gentry 使用「理想格」构建了第一个全同态加密方案。如果 Bob 想在 Alice 的数据上执行任意计算,比如训练机器学习模型,同不必要求 Alice 显示明文数据,理想格加密方案就能派上用场。全同态加密和多方计算一样,目前仍然基本上停留在理论阶段,在实践中的使用效率太低。 

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