Linux Informix数据库的并发控制策略是一个复杂而关键的话题，涉及到硬件优化、数据库配置优化、查询优化等多个方面。以下是对这些策略的详细研究：
硬件优化
- 增加内存：Informix数据库的性能在很大程度上依赖于系统的内存。确保有足够的内存来缓存数据和索引，可以减少磁盘I/O，从而提高性能。
- 使用SSD：固态硬盘（SSD）比传统硬盘（HDD）提供更快的读写速度，可以显著提高数据库的并发处理能力。
- 多核CPU：使用多核处理器可以并行处理更多的查询和事务，从而提高并发性能。
数据库配置优化
- 调整缓冲池大小：增加dbbufsize参数的值，以便更多的数据页可以缓存在内存中。
- 优化日志文件：适当调整日志文件的大小和数量，以减少日志写入的开销。
- 调整并发线程数：根据系统的CPU核心数和负载情况，调整max_threads参数，以允许更多的并发线程运行。
- 优化锁机制：根据应用的特点，调整锁的粒度和超时设置，减少锁冲突。
- 查询优化：
- 使用索引：确保查询中使用的列上有适当的索引，以加快查询速度。
- 避免全表扫描：优化SQL查询，尽量避免全表扫描，使用覆盖索引等技巧。
- 分析执行计划：使用EXPLAIN命令分析查询的执行计划，找出性能瓶颈并进行优化。
系统调优
- 调整文件描述符限制：增加系统对文件描述符的限制，以支持更多的并发连接。
- 优化网络设置：调整TCP/IP参数，如tcp_max_syn_backlog、net.core.somaxconn等，以提高网络吞吐量。
- 使用高性能文件系统：如XFS或EXT4，它们在处理大量小文件和高并发访问时表现更好。
应用层优化
- 连接池：使用数据库连接池来管理数据库连接，减少连接的创建和销毁开销。
- 负载均衡：在多个数据库实例之间分配负载，使用负载均衡器来管理请求。
- 异步处理：对于非实时性要求高的操作，可以采用异步处理的方式，减轻数据库的压力。
监控和调优
- 使用监控工具：如Informix的onstat、onmode等命令，以及第三方监控工具，实时监控数据库的性能指标。
- 定期调优：根据监控结果定期调整数据库配置和查询语句，以适应不断变化的工作负载。
死锁预防与避免
- 死锁预防：通过破坏产生死锁的必要条件（除第一个互斥条件外的其他条件）来防止死锁发生。
- 死锁避免：系统对进程发出的每个系统能满足的资源申请进行动态检测，并根据检查结果决定是否分配资源。
- 死锁检测与解除：允许系统运行过程中发生死锁，事先不用采取预防、避免措施，但通过系统中设置检测机构，可以及时检测出死锁是否真的发生，并精准地确定与死锁有关的进程和资源，然后采取措施解除死锁。
事务隔离级别
- 读未提交：允许一个事务读取其他事务未提交的数据，可能导致脏读。
- 读已提交：要求一个事务只能读取已经提交的数据，避免了脏读的问题。
- 可重复读：一个事务在执行期间可以多次读取同一数据，每次读取的结果都与第一次读取的结果相同。
- 序列化：事务串行执行，相当于每个事务执行一遍，可以避免所有的并发问题，但可能会降低系统的并发性能。
综上所述，通过这些策略的综合应用，可以显著提高Linux Informix数据库的并发处理能力。需要注意的是，调优过程应该是持续性的，随着应用需求的变化和系统负载的增加，需要不断地进行调整和优化。