2相ロッキングプロトコル /2PL とは？３分でわかりやすく解説

2相ロッキングプロトコル（2PL/2相ロック）とは、データベース管理システム（DBMS）における並行制御のための一般的なプロトコルです。（参考 データベース管理システムとは？）

このプロトコルに従うトランザクションは、ロックの取得が成長フェーズと縮小フェーズの2つの段階で行われるため、この名前が付けられました。

このページでは、2相ロッキングプロトコル（2PL）の基本原則から具体的な動作、利点と欠点、実装例までを総合的に解説します。データベースエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい基本知識の１つです。是非最後までご覧ください。

2相ロッキングプロトコル（2PL）とは？

2相ロッキングプロトコル（2PL）は、名前の通り、2つのフェーズで構成されるロッキングプロトコルです。データベースで多くの人が同時に作業するとき、お互いの作業がぶつからないように管理する方法の１つとして使用されます。

2相ロッキングプロトコル（2PL）は、具体的には成長フェーズと縮小フェーズの２つのフェーズから成り立ちます。

PL１　成長フェーズ（Growing Phase）

• 目的: トランザクションが必要なリソースに対してロックを取得します。
• 動作: このフェーズでは、トランザクションは新たなロックを取得することができますが、一度解放したロックを再取得することはできません。
• 注意点: 成長フェーズの終了時点で必要な全てのロックを取得しておく必要があります。

PL2　縮小フェーズ（Shrinking Phase）

• 目的: トランザクションが完了するために不要なロックを解放します。
• 動作: このフェーズでは、トランザクションはロックを解放することができますが、新たなロックを取得することはできません。
• 注意点: 必要なロックを解放してもデータの整合性が保たれるように慎重に解放する必要があります。

2相ロッキングプロトコルのロックの種類

ロックの種類	概要	用途	特徴
共有ロック（Shared Lock）	複数のトランザクションがデータを読むことを許可する	読み取り専用の処理	他の共有ロックは取得可、排他ロックは取得不可
排他ロック（Exclusive Lock）	単一のトランザクションだけがデータにアクセスできる	書き込みを伴う処理（更新、削除など）	他のいかなる種類のロックも取得不可
意図ロック（Intention Lock）	特定のロックを取得する意図を表明する	意図の通知	デッドロック防止の効率的な手段
互換性のあるロック	2つの異なるトランザクションが同時に取得できる	同時データアクセス	例：共有ロック同士は互換性があるため、同時に取得可

２相ロッキングプロトコルのメリット・デメリット

ここからは、2相ロッキングプロトコル（2PL）のメリットとデメリットについて、より具体的に実際のコード例も交えながらご説明していきます。

メリット１：整合性の保証

2PLはデータへのアクセスが他のトランザクションと干渉しないように制御します。これにより、データの整合性、つまり一貫性が保たれます。

def start_transaction():
    acquire_locks() # データにアクセスする前にロックを取得
    # 以下、処理の実行

ロックを取得することで、同時にデータへのアクセスを試みる他のトランザクションと競合しないようにします。

メリット２：並行処理のサポート

2PLは、多くのトランザクションを同時に効率的に処理できます。ロックの管理により、複数のトランザクションが同時にデータにアクセスしても問題が発生しないようにします。

# 複数のトランザクションを並行実行
threads = [Thread(target=transaction_process) for _ in range(10)]
for t in threads:
    t.start()

このコードは、10個のトランザクションを同時に起動しています。それぞれのトランザクションは独立して処理されます。

デメリット１：デッドロックの可能性

デッドロックは、トランザクション同士が互いのロックを待ち合う状態のことです。2PLではこの問題が発生する可能性があります。

# デッドロックの検知と解決
def detect_deadlock():
    # デッドロックの検知ロジック
    # 必要に応じてロックの解放

デメリット２：パフォーマンスの低下

2PLでロックの競合が頻繁に発生すると、システムの効率が低下することがあります。つまる、あるトランザクションがロックを持っている間、他のトランザクションが待機する必要があるため、処理の遅延が発生する可能性があります。

from threading import Lock

lock = Lock()

def transaction_process():
    with lock: # このロックが競合すると効率が低下します
        # 複雑な処理
        pass

# 複数のトランザクションを並行実行
threads = [Thread(target=transaction_process) for _ in range(10)]
for t in threads:
    t.start()

この問題を解決するためには、ロックの粒度を調整する、トランザクションのスケジューリングを工夫するなどの工夫が必要です。

補足：よくある質問