在移动互联网时代,企业要加强自身的市场竞争力,需要快速地开发以满足市场需求,在这种情况下,数据库系统设计容易产生缺陷,在面对不可预测的高并发场景时容易导致系统的不稳定甚至发生灾难性后果。使用自优化并发控制技术可有效应对这种不可预测的因素,然而就目前而言,完全自优化的并发控制机制由于风险太高难以在企业实施,绝大部分商业数据库自调优工具也仅仅只是为开发人员提供优化建议,距离完全自优化还需要很长一段时间的研究与探索,目前,开发人员参与调优是主流,如何既降低其参与的门槛又能实现有效的并发控制是自优化并发控制研究的一个重要部分。针对这一现状,本文设计并实现了一个基于反馈的自优化并发控制模型,使开发人员能根据实际需求,以一种相对简单的方式参与到系统的自优化当中,同时确保数据库系统在不可预测的高并发负载中保持稳定性。模型的核心思想是通过反馈信息计算事务优先级,根据优先级进行并发控制。首先,本文明确了系统负载衡量的5个指标,分别为数据库连接数、锁等待、CPU、内存利用率和IOPS,并给出了根据这些指标计算系统负载的公式。然后根据模型设计的需要,定义了事务冲突、事务优先级和作用优先级、事务冲突描述以及优先级调整规则,引入了评价机制,避免系统噪声的干扰,推导出计算事务在某一时刻的优先级公式。接着,基于Redis内核实现模型的功能模块,介绍了网络通信协议以及如何以最小的代价将模型接入到现有系统中。最后,本文模拟两种实际业务对模型进行实验,介绍了开发人员如何通过简单的配置参与系统自优化,采用阿里云PTS性能测试服务对系统进行无反馈模式和反馈模式压测,分析比较在这两种情况下的系统负载和事务吞吐量。从实验结果看,引入本文的模型可有效保证系统在高并发负载场景下的稳定性,降低重要事务的失败率,提高系统整体吞吐量。