随着网络应用的日益复杂和对服务质量的高要求，交易处理系统因其简单性和原子性的突出特点而受到更多关注。计算操作在交易处理系统中发挥着重要作用。然而，由于对计算操作的并发支持有限，传统的并发控制协议变得低效，从而在并发控制的关键路径上造成高时间消耗，对设计面向计算操作优化的高效事务处理系统构成了挑战。

信息存储与光显示功能实验室博士生朱博抡，在华宇教授指导下，提出了面向计算操作优化的事务处理系统，称为CATS。该工作通过对事务中的访存操作和计算操作进行数据依赖分析，发现了事务系统中只有部分关键操作必须在并发控制的关键路径上。基于这个观察，CATS在运行时根据程序的数据依赖关系识别关键操作，并主动将非关键操作延迟执行，进而提前解锁一部分共享数据。针对延迟执行可能导致的多种程序错误，CATS使用动态检测和强制回退的方式保证程序的正确执行。测试结果表明，相较于基于2PL和OCC的事务处理系统，CATS能够在计算密集、高并发的负载上显著提升系统性能。

该研究成果被IEEE/ACM International Symposium on Quality of Service (IWQoS), 2023国际会议录用。

图 1 CATS整体框架

图 2 CATS与现有事务处理系统在不同并发模式下的吞吐量