Percolator:基于BigTable的分布式事务实现

Google为了解决网页索引的增量处理,以及维护数据表和索引表的一致性问题,基于BigTable实现了一个支持分布式事务的存储系统。这里重点讨论这个系统的分布式事务实现,不讨论percolator中为了支持增量计算而实现的Notifications机制。

该系统基于BigTable,支持snapshot isolation隔离级别,这个隔离级别不在ANSI定义的隔离级别范围内。简单来说,就是一个事务看到的是一个stable的数据库的快照。快照隔离相对于可串行化隔离级别的优点是更高的读性能,不需要加锁,MVCC基于BigTable的多版本机制。缺点是有write skew问题,简单来说,对于两个事务T1:b=a+1和T2:a=b+1,初始化a=b=0。串行化的情况下,结果只可能是(a=2,b=1)或者(a=1,b=2),而在快照隔离级别下,结果可能是(a=1,b=1)。这在某些业务场景下是不能接受的。既然有多版本,就需要有版本号,percolator系统使用一个全局递增时间戳服务器来为事务产生时间戳,每个事务开始时拿一个时间戳t1,那么这个事务执行过程中可以读t1之前的数据。提交时再取一下时间戳t2,作为这个事务的提交时间戳。

现在说分布式事务。说起分布式事务第一个想到的就是两阶段提交,这个系统也不例外。客户端作为协调者coordinator,BigTable的tablet server作为参与者participant。 除了实际的表的每个Cell的数据存在BigTable中外,coordinator还将Cell锁信息,事务版本号存在BigTable中。简单来说,如果需要写列C,在BigTable中实际存在三列,分别为C:data,C:lock,C:write。由于BigTable实际上定位一个Value需要三个信息,rowkey,column和timestamp,所以实际上一个 column本身内部可以看成一个timestamp->value的map。那么:

  1. c:write中存事务提交时间戳commit_ts=>start_ts。   
  2. c:data这个map中存事务开始时间戳start_ts=>实际列数据
  3. c:lock存start_ts=>(primary cell),primary cell是rowkey和列名的组合,它在两阶段提交容错处理和事务冲突时使用,用来清理由于coordinator失败导致的分布式事务失败留下的锁信息。

举个没有任何冲突例子,假设一个分布式事务T1需要修改两个Cell,C1(Rowkey1:C1)和C2(Rowkey2:C2),C1为primary cell,Value分别为Value1和Value2,并且两个Cell处于不同的tablet server,serverA和serverB。客户端commit之前首先将两个Cell都加入到客户端本地的一个数组中,最后事务commit(包括两阶段的prepare和commit)的时候才将所有Cell发向tablet server。

一、没有检测到冲突的写事务流程:

prepare阶段:

  1. 分布式事务T1启动,从全局时间戳服务器获取事务启动时间戳记作t1_start_ts。
  2. 首先写primary cell C1,往C1:data中写入t1_start_ts=>value1,往C1:lock中写入t1_start_ts=>primary cell表示加锁,同理,写serverB,往C2:data中写入t1_start_ts=>value2, 往C2:lock中写入t1_start_ts=>primary cell

commit阶段:

  • 从全局时间戳服务器获取事务提交时间戳记作t1_commit_ts。
  • 启动一个C1所在的BigTable行事务,包含以下两个操作
  1. 往primary cell C1:write写入t1_commit_ts=>t1_start_ts(这步是关键)

  2. 将primary cell的lock release(delete C1:lock,时间戳为t1_start_ts)

  • Commit这个BigTable 事务,这一步实际上将这个事务的数据对外可见,因为随后的一个读事务(事务启动时间戳记作t2_start_ts)读C1之前,会首先读C1:write的小于t2_start_ts的最大的版本的数据获得t1_start_ts,然后拿着t1_start_ts才能去C1:data中读取真正的数据。
  • 将其他secondary cell C2:write中写入t1_commit_ts=>t1_start_ts,release C2的lock

二、没有检测到冲突的读C1和C2的事务T3流程:

  • 从全局时间戳服务器获取事务提交时间戳记作t3_start_ts
  • 分别读C1和C2,读C:write的比t3_start_ts小的最大的一个事务提交时间戳的事务启动时间,然后拿这个事务启动时间去C:data中读真正的数据。

可以看出,一个Cell对外可见是通过写C:write来达到的,t1_commit_ts为事务提交版本号,t1_start_ts为t1这个事务修改后的数据版本号,真正读数据需要拿到t1_start_ts,而读t1_start_ts又需要首先拿到t1_commit_ts。

协调者(Client)宕机容错

假设C1上锁失败,C2上锁成功,那么分布式事务失败会将C2的锁残留在BigTable中。这个残留的锁由后续第一个读或写C2的事务来清除,满足什么样的条件才能清除?满足以下两个条件中的一个即可:

  1. 写这个lock的客户端在chubby上的结点没了,即客户端死了
  2. C2:lock这把锁滞留时间太长了(lock内部保存最后更新时间即可)。

cleanup的操作就是直接delete C2:lock即可,时间戳为t2_start_ts_(percolator论文中此处有笔误)。但是如何知道残留下这个锁的事务是否已经提交?这就需要去读C2的primary cell的write字段,在这个例子里就是读C1:write,记残留下来的锁C2:lock的时间戳为lock_ts(percolator论文这里说的不清楚),那么具体的判断事务是否提交的操作就是读取C1:write的[lock_ts,正无穷)的所有版本,判断是否有一个版本的值是lock_ts,如果有,则说明残留锁的事务已经提交。

事务冲突

Prepare阶段冲突:写C1之前需要首先读取C1:lock,如果有任何一个版本被加上了锁,那么这次分布式事务失败。还有一种冲突是,有其他事务在本事务开始之后commit修改了C1,从而修改了C1:write,这是一种Snapshot isolation需要避免的写写冲突。

Commit阶段冲突:分布式事务提交需要先提交primary cell,再提交其他cell,在提交primary cell时需要先检查自己是否还拿住了primary cell的锁,在这里是C1:lock,即t1_start_ts_版本是否已经被删除。做这个判断的原因是其他事务可以cleanup这个lock,如果它认为这个事务握有锁时间过长或者写入lock的客户端宕机太慢等原因。在这里,primary cell的lock字段是其他事务进行cleanup操作和当前事务提交操作的同步点。

 

 

原文地址:http://www.mamicode.com/info-detail-139390.html

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