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Jiang Tianyang, Zhang Guangyan, Li Zhiyue. Survey on Concurrency Control Protocols of In-Memory Transactions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(4): 721-736. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210231
Citation: Jiang Tianyang, Zhang Guangyan, Li Zhiyue. Survey on Concurrency Control Protocols of In-Memory Transactions[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(4): 721-736. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210231

Survey on Concurrency Control Protocols of In-Memory Transactions

Funds: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (62025203,61672315) and the National Key Research and Development Program of China (2018YFB0203902).
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  • Published Date: March 31, 2022
  • Transactions provide strong guarantees for the upper-level applications based on databases and other systems. NoSQL databases obtain higher scalability by weakening the support for transactions, but it is difficult to meet the transactional requirements of applications such as OLTP. To retrieve the support for highly consistent transactions, the NewSQL database architecture proposed later takes into account the efficient management of massive data. NewSQL databases therefore migrate data accessed by transactions from disk to memory to accelerate transaction processing. However, existing concurrency control protocols of in-memory transactional systems are challenged by the incompatibility with emerging storage and network technology. We categorized the concurrency control protocols of in-memory transactions in the past ten years from the three dimensions of processing strategy, version control, and conflict resolution. Subsequently, we offer detailed comparisons of typical concurrency control protocols from the three aspects of performance, scalability, and durability. Then four technical solutions are summarized to improve concurrency control protocols of in-memory transactions including eliminating the bottleneck of scalability, accelerating transaction processing with emerging hardware, reducing the probability of transaction aborts and ensuring the durability of in-memory transactions efficiently. Finally, we point out the future research direction of concurrency control protocols of in-memory transactions.
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    [1]Hu Hao, Liang Wenkai, Li Shiyi, Wang Hongpeng, Xia Wen. Survey of Transaction Management System in New Memory Hardware Environment[J]. Journal of Computer Research and Development, 2023, 60(3): 572-591. DOI: 10.7544/issn1000-1239.202220579
    [2]Cai Changxing, Du Yajuan, Zhou Taiyu. Endurance Aware Out-of-Place Update for Persistent Memory[J]. Journal of Computer Research and Development, 2022, 59(3): 553-567. DOI: 10.7544/issn1000-1239.20210541
    [3]Tu Yaofeng, Chen Zhenghua, Han Yinjun, Chen Bing, Guan Donghai. MixStore: Back-End Storage Based on Persistent Memory and SSD[J]. Journal of Computer Research and Development, 2021, 58(2): 406-417. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2021.20200389
    [4]Wang Qing, Zhu Bohong, Shu Jiwu. A Multicore-Friendly Persistent Memory Key-Value Store[J]. Journal of Computer Research and Development, 2021, 58(2): 397-405. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2021.20200381
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    [6]Yan Wei, Zhang Xingjun, Ji Zeyu, Dong Xiaoshe, Ji Chenzhao. One-Direction Shift B+-Tree Based on Persistent Memory[J]. Journal of Computer Research and Development, 2021, 58(2): 371-383. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2021.20200403
    [7]Yang Fan, Li Fei, Shu Jiwu. Survey on Secure Persistent Memory Storage[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(5): 912-927. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190820
    [8]Chen Bo, Lu Youyou, Cai Tao, Chen Youmin, Tu Yaofeng, Shu Jiwu. A Consistency Mechanism for Distributed Persistent Memory File System[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(3): 660-667. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190074
    [9]Chen Youmin, Zhu Bohong, Han Yinjun, Tu Yaofeng, Shu Jiwu. A Hybrid Approach for Managing Data Pages in Persistent Memory File Systems[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(2): 281-290. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2020.20190574
    [10]Chen Juan, Hu Qingda, Chen Youmin, Lu Youyou, Shu Jiwu, Yang Xiaohui. A Tiny-Log Based Persistent Transactional Memory System[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(9): 2029-2037. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20180294
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    Periodical cited type(65)

    1. 陈泽明,方序鸿,李家叶,汪孟尧,陈爱芳,尹玲. 机器学习模型在城市内涝模拟预报中的应用综述. 人民珠江. 2025(01): 9-22 .
    2. 邱凯乐. 图信号处理综述. 物联网技术. 2025(05): 111-113 .
    3. 朱海,谭文安,郭凯. 基于图卷积的云制造服务编码算法. 河南科技大学学报(自然科学版). 2024(01): 43-50+7 .
    4. 肖国庆,李雪琪,陈玥丹,唐卓,姜文君,李肯立. 大规模图神经网络研究综述. 计算机学报. 2024(01): 148-171 .
    5. 林晶晶,冶忠林,赵海兴,李卓然. 超图神经网络综述. 计算机研究与发展. 2024(02): 362-384 . 本站查看
    6. 谢楠. 内容个性化推荐优化探索. 数字通信世界. 2024(01): 70-72 .
    7. 柳德云,李莹,周震,吉根林. 基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测. 数据采集与处理. 2024(01): 204-214 .
    8. 李挺,金福生,李荣华,王国仁,段焕中,路彦雄. Light-HGNN:用于圈层内容推荐的轻量同质超图神经网络. 计算机研究与发展. 2024(04): 877-888 . 本站查看
    9. 杨洁祎 ,董一鸿 ,钱江波 . 基于图神经网络的小样本学习方法研究进展. 计算机研究与发展. 2024(04): 856-876 . 本站查看
    10. 胡昊,孙爽,马鑫,李擎,徐鹏. 基于图注意力网络的城市内涝积水预测与研究. 人民黄河. 2024(04): 43-48 .
    11. 龙志,陈湘州. 基于图注意力LSTM深度学习的季度GDP预测应用. 湖南工程学院学报(社会科学版). 2024(01): 54-64+118 .
    12. 张陶,廖彬,于炯,李敏,孙瑞娜. 图神经网络节点分类任务基准测试及分析. 计算机科学. 2024(04): 132-150 .
    13. 刘润雨,贾路楠. 基于分班图神经网络的度不平衡节点分类. 信息技术与信息化. 2024(04): 114-117 .
    14. 袁立宁,蒋萍,莫嘉颖,刘钊. 基于二阶图卷积自编码器的图表示学习. 计算机工程与应用. 2024(10): 180-187 .
    15. 侯磊,刘金环,于旭,杜军威. 图神经网络研究综述. 计算机科学. 2024(06): 282-298 .
    16. 楚小茜,张建辉,张德升,苏珲. 基于改进GraphSAGE算法的浏览器指纹追踪. 计算机科学. 2024(06): 409-415 .
    17. 刘振威,黄影平,梁振明,杨静怡. 基于点云图卷积神经网络的3D目标检测. 上海理工大学学报. 2024(03): 320-330 .
    18. 张强,彭骨,薛陈斌. 基于改进图注意力网络的油井产量预测模型. 吉林大学学报(理学版). 2024(04): 933-942 .
    19. 李平,宋舒寒,张园,曹华伟,叶笑春,唐志敏. HSEGRL:一种分层可自解释的图表示学习模型. 计算机研究与发展. 2024(08): 1993-2007 . 本站查看
    20. 焦鹏飞,陈舒欣,郭翾,何东晓,刘栋. 图神经常微分方程综述. 计算机研究与发展. 2024(08): 2045-2066 . 本站查看
    21. 王长刚,王先伟,曹宇,李扬,吕琪,张耀心. 基于改进图注意力网络的电力系统脆弱性关键环节辨识. 电力系统保护与控制. 2024(15): 36-45 .
    22. 李航程,钟勇. 基于多特征驱动图注意卷积网络的关系抽取. 计算机应用. 2024(S1): 24-28 .
    23. 熊辛,涂志炜,唐韬,闵仕琦,冯雨欣,汤涛,叶海涛. 复杂场景下人体跌倒行为监测模型构建的研究. 中国数字医学. 2024(09): 91-96 .
    24. 李鑫,陆伟,马召祎,朱攀,康彬. 基于图注意力和改进Transformer的节点分类方法. 电子学报. 2024(08): 2799-2810 .
    25. 冯拓宇,刘佳宁,曹子奇,郭静,杨云祥. 社区发现方法研究综述. 中国电子科学研究院学报. 2024(06): 487-498+503 .
    26. 贺鸣,郭熹,秦守浩,张珂珂. 一种图智能应用开发平台及电信运营商应用实践. 邮电设计技术. 2024(10): 73-77 .
    27. 李鹏辉,翟正利,冯舒. 针对图神经网络的单节点扰动攻击. 计算机与数字工程. 2024(10): 3003-3008 .
    28. 孙秀娟,孙福振,李鹏程,王澳飞,王绍卿. 融合掩码自编码器的自适应增强序列推荐. 计算机科学与探索. 2024(12): 3324-3334 .
    29. 庞俊,程俊澳,林晓丽,王蒙湘. 基于动态超图小波神经网络的半监督超图节点分类. 计算机应用研究. 2024(12): 3735-3741 .
    30. 周宇,肖健梅,王锡淮. 基于GCN和HGP-SL的电力系统暂态稳定评估. 电气工程学报. 2024(04): 246-254 .
    31. 张蕾,钱峰,赵姝,陈洁,杨雪洁,张燕平. 基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架. 南京大学学报(自然科学). 2023(01): 43-54 .
    32. 李洁莹,马佳瑛. 英语翻译机器人翻译错误自动检测系统研究. 自动化与仪器仪表. 2023(02): 242-246 .
    33. 蒋玉英,陈心雨,李广明,王飞,葛宏义. 图神经网络及其在图像处理领域的研究进展. 计算机工程与应用. 2023(07): 15-30 .
    34. 陈东洋,郭进利. 基于图注意力的高阶网络节点分类方法. 计算机应用研究. 2023(04): 1095-1100+1136 .
    35. 韩冰,张鑫云,任爽. 基于三维点云的卷积运算综述. 计算机研究与发展. 2023(04): 873-902 . 本站查看
    36. 马东岭,吴鼎辉,陈家阁,姚国标,毛力波. 基于增强图注意力网络的高光谱影像分类方法. 山东建筑大学学报. 2023(02): 97-104 .
    37. 尹拓凯,岳文静,陈志. 面向拜占庭攻击的认知用户分类. 计算机技术与发展. 2023(04): 102-107 .
    38. 安波. 结构信息增强的文献分类方法研究. 农业图书情报学报. 2023(03): 15-24 .
    39. 代祖华,刘园园,狄世龙. 语义增强的图神经网络方面级文本情感分析. 计算机工程. 2023(06): 71-80 .
    40. 袁满,褚润夫,袁靖舒,陈萍. 融合上下文信息的图神经网络推荐模型研究. 吉林大学学报(信息科学版). 2023(04): 693-700 .
    41. 刘佰阳,郑宇,魏琳,刘梅,金龙. 面向模型未知的冗余机器人运动规划方案. 兰州大学学报(自然科学版). 2023(04): 506-511 .
    42. 梁龙跃,王浩竹. 基于图卷积神经网络的个人信用风险预测. 计算机工程与应用. 2023(17): 275-285 .
    43. 陈淑娴. 基于知识图谱与图神经网络下无线业务预测手段优化. 软件. 2023(07): 83-85 .
    44. 马华,姜伟,陈明,钟世杰. 基于图滤波器的符号属性图链路关系预测算法. 计算机技术与发展. 2023(09): 126-132 .
    45. 柳博文,刘星. 多尺度卷积神经网络模型优化在矿物识别中的应用. 矿物岩石. 2023(03): 10-19 .
    46. 田春生,陈雷,王源,王硕,周婧,王卓立,庞永江,杜忠. 基于图神经网络的电子设计自动化技术研究进展. 电子与信息学报. 2023(09): 3069-3082 .
    47. 张华辉,邱晓莹,徐航. 文本情感分类方法研究综述. 延边大学学报(自然科学版). 2023(03): 275-282 .
    48. 谷振宇,陈聪,郑家佳,孙棣华. 考虑时空相似性的动态图卷积神经网络交通流预测. 控制与决策. 2023(12): 3399-3408 .
    49. 王松,骆莹,刘新民. 基于文本语义与关联网络双链路融合的用户生成内容价值早期识别研究. 数据分析与知识发现. 2023(11): 101-113 .
    50. 曹汉童,陈璟. 融合Doc2vec与GCN的多类型蛋白质相互作用预测方法. 智能系统学报. 2023(06): 1165-1172 .
    51. 丁红发,傅培旺,彭长根,龙士工,吴宁博. 混洗差分隐私保护的度分布直方图发布算法. 西安电子科技大学学报. 2023(06): 219-236 .
    52. 马汉达,梁文德. 基于左归一化图卷积网络的推荐模型. 计算机应用. 2023(S2): 111-116 .
    53. 闫明路,连航宇,朱丹青,程平. 图计算在反洗钱领域的应用. 金融会计. 2023(10): 65-72 .
    54. 刘俊奇. 联合编码属性图聚类算法研究. 信息记录材料. 2022(04): 176-178 .
    55. 熊晗. 图神经网络的开发与应用研究. 电视技术. 2022(04): 142-145 .
    56. 杜雨晅,王巍,张闯,郑小丽,苏嘉涛,王杨洋. 基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法. 计算机应用研究. 2022(06): 1760-1766 .
    57. 任嘉睿,张海燕,朱梦涵,马波. 基于元图卷积的异质网络嵌入学习算法. 计算机研究与发展. 2022(08): 1683-1693 . 本站查看
    58. 徐上上,孙福振,王绍卿,董家玮,吴田慧. 基于图神经网络的异构信任推荐算法. 计算机工程. 2022(09): 89-95+104 .
    59. 张博,宋淑彩,赵一航. 基于GCN的节点分类研究. 河北建筑工程学院学报. 2022(02): 196-200 .
    60. 卢锦玲,周阳,颜禄涵,张艺萱. 基于残差时空图神经网络的电力系统暂态稳定评估. 电力科学与工程. 2022(09): 54-64 .
    61. 罗袆沅,蒋亚楠,许强,廖露,燕翱翔,刘陈伟. 基于深度学习的滑坡位移时空预测. 测绘学报. 2022(10): 2160-2170 .
    62. 邢小雷,赵超,郑江文,温可欣. 图神经网络预训练综述. 小型微型计算机系统. 2022(12): 2487-2498 .
    63. 闫如雪,余泽霖,刘泽宇. 基于高效层级学习图卷积网络的高光谱图像分类. 电脑与信息技术. 2022(06): 15-17+50 .
    64. 邹长宽,田小平,张晓燕,张雨晴,杜磊. 基于GraphSage节点度重要性聚合的网络节点分类研究. 科学技术与工程. 2022(32): 14306-14312 .
    65. 王宏朝,李魏琦,郭耀华,刘瀛,焦秀秀. 基于安全监测公共服务平台的企业供应链安全风险预控方法研究. 物流科技. 2022(20): 28-32 .

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