在数据库系统和事务处理领域，可串行化调度是一项关键原则，旨在确保事务的执行结果满足正确性和一致性要求。

定义与基础理论

可串行化调度是指某个并发调度的执行效果等价于某种串行调度的执行效果。串行调度本质上是所有事务依次、完全顺序执行，而可串行化调度则允许并发执行，但要求结果与某种串行顺序一致。它的核心思想是防止并发导致的数据冲突或一致性破坏。

实际案例：数据一致性问题
设想一个初始余额为 100 的银行账户 A。事务 T1 从 A 中扣除 30，而事务 T2 将 A 增加 50。两种可能的串行顺序分别是：

• T1 先执行：A = (100 - 30) + 50 = 120
• T2 先执行：A = (100 + 50) - 30 = 120

无论事务执行的顺序如何，只要是串行调度，最终结果都是确定的。这种确定性为可串行化调度提供了理论基础。

可串行化调度的重要性

尽管串行调度能保证事务的正确性，但它显著限制了并发性，降低了系统性能。通过可串行化调度，可以在保持结果正确性的同时，尽可能提高并发效率。

案例：在线购物系统
在电子商务系统中，用户可能同时发起两个事务：T1 增加购物车中的商品数量，T2 完成支付。若没有可串行化调度的保障，支付操作可能基于未更新的购物车数据，从而导致错误的金额计算。通过可串行化调度，无论并发如何执行，支付金额都能与某种串行顺序一致。

串行执行结果的多样性与正确性保障

题主提出的问题触及了事务调度的深层逻辑：

问题描述：T1 对变量 A 加 2，T2 对 A 乘 3，初始值 A=1。

• T1 先执行：A = (1 + 2) × 3 = 9
• T2 先执行：A = (1 × 3) + 2 = 5

结果不同的原因在于事务本身具有非交换性，且未定义明确的优先顺序。然而，可串行化调度的目标并非统一结果，而是确保执行结果符合某种合法的串行顺序。

这一原则具有以下意义：

• 一致性约束：如果系统需要固定的执行顺序，可通过事务锁或显式优先级控制来实现。
• 可靠性保障：即使事务顺序未被显式定义，可串行化调度也能保证执行结果具有可预测性。

科学实验中的应用

设想科学家执行两个事务：T1 分析实验数据，T2 更新统计参数。不同的执行顺序可能影响分析结果，但通过可串行化调度，可以确保每种可能的结果都符合实验设计。

冲突检测与依赖图分析

要理解可串行化调度如何保障正确性，可以考察事务之间的冲突及其依赖关系。事务冲突主要包括：

• 读写冲突：一个事务读数据，另一个事务修改该数据。
• 写读冲突：一个事务写数据，另一个事务随后读取该数据。
• 写写冲突：两个事务同时修改同一数据。

通过构建事务依赖图，可以分析事务间的依赖关系。如果图中无环，则调度可被视为可串行化。

库存管理的场景化分析

假设有两个事务：T1 查询库存数量，T2 减少库存。若 T2 的修改未被 T1 读取，则查询结果可能不准确。通过分析事务依赖图，可以确保 T1 与 T2 按合理顺序执行，避免数据错误。

实际应用与工程实现

在主流数据库管理系统（如 MySQL 和 PostgreSQL）中，可串行化调度是事务隔离的最高级别，尽管性能较低，但适用于高一致性要求的场景。同时，在分布式系统（如 Google Spanner）中，该原则为跨节点的一致性控制提供了理论支持。

案例：银行转账系统
跨账户的转账通常涉及多个节点的事务操作。通过两阶段提交协议（2PC），可串行化调度保证无论事务如何调度，账户的余额始终保持一致，避免资金丢失或重复计入。