MySQL · RocksDB · TransactionDB 介绍

1. 概述

得益于LSM-Tree结构,RocksDB所有的写入并非是update in-place,所以他支持起来事务的难度也相对较小,主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包,然后在commit时一次性将WriteBatch写入,保证了原子,另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。

RocksDB的Transaction分为两类:Pessimistic和Optimistic,类似悲观锁和乐观锁的区别,PessimisticTransaction的冲突检测和加锁是在事务中每次写操作之前做的(commit后释放),如果失败则该操作失败;OptimisticTransaction不加锁,冲突检测是在commit阶段做的,commit时发现冲突则失败。

2. 用法

介绍实现原理前,先来看一下用法:

1. 基本用法

Options options;
TransactionDBOptions txn_db_options;
options.create_if_missing = true;
TransactionDB* txn_db;

// 打开DB(默认Pessimistic)
Status s = TransactionDB::Open(options, txn_db_options, kDBPath, &txn_db);
assert(s.ok());

// 创建一个事务
Transaction* txn = txn_db->BeginTransaction(write_options);
assert(txn);

// 事务txn读取一个key
s = txn->Get(read_options, "abc", &value);
assert(s.IsNotFound());

// 事务txn写一个key
s = txn->Put("abc", "def");
assert(s.ok());

// 通过TransactionDB::Get在事务外读取一个key
s = txn_db->Get(read_options, "abc", &value);

// 通过TrasactionDB::Put在事务外写一个key
// 这里并不会有影响,因为写的不是"abc",不冲突
// 如果是"abc"的话
// 则Put会一直卡住直到超时或等待事务Commit(本例中会超时)
s = txn_db->Put(write_options, "xyz", "zzz");

s = txn->Commit();
assert(s.ok());
// 析构事务
delete txn;
delete txn_db;

通过BeginTransaction打开一个事务,然后调用Put、Get等接口进行事务操作,最后调用Commit进行提交。

2. 回滚

...
// 事务txn写入abc
s = txn->Put("abc", "def");
assert(s.ok());

// 设置回滚点
txn->SetSavePoint();

// 事务txn写入cba
s = txn->Put("cba", "fed");
assert(s.ok());
// 回滚至回滚点
s = txn->RollbackToSavePoint();

// 提交,此时事务中不包含对cba的写入
s = txn->Commit();
assert(s.ok());
...

3. GetForUpdate

...
// 事务txn读取abc并独占该key,确保不被外部事务再修改
s = txn->GetForUpdate(read_options, “abc”, &value);
assert(s.ok());

// 通过TransactionDB::Put接口在事务外写abc
// 不会成功
s = txn_db->Put(write_options, “abc”, “value0”);

s = txn->Commit();
assert(s.ok());
...

有时候在事务中需要对某一个key进行先读后写,此时则不能在写时才进行该key的独占及冲突检测操作,所以使用GetForUpdate接口读取该key并进行独占

4. SetSnapshot

txn = txn_db->BeginTransaction(write_options);
// 设置事务txn使用的snapshot为当前全局Sequence Number
txn->SetSnapshot();

// 使用TransactionDB::Put接口在事务外部写abc
// 此时全局Sequence Number会加1
db->Put(write_options, “key1”, “value0”);
assert(s.ok());

// 事务txn写入abc
s = txn->Put(“abc”, “value1”);
s = txn->Commit();
// 这里会失败,因为在事务设置了snapshot之后,事务后来写的key
// 在事务外部有过其他写操作,所以这里不会成功
// Pessimistic会在Put时失败,Optimistic会在Commit时失败

前面说过,TransactionDB在事务中需要写入某个key时才对其进行独占或冲突检测,有时希望在事务一开始就对其之后所有要写入的所有key进行独占,此时可以通过SetSnapshot来实现,设置了Snapshot后,外部一旦对事务中将要进行写操作key做过修改,则该事务最终会失败(失败点取决于是Pessimistic还是Optimistic,Pessimistic因为在Put时就进行冲突检测,所以Put时就失败,而Optimistic则会在Commit是检测到冲突,失败)

3. 实现

3.1 WriteBatch & WriteBatchWithIndex

WriteBatch就不展开说了,事务会将所有的写操作追加进同一个WriteBatch,直到Commit时才向DB原子写入。

WriteBatchWithIndex在WriteBatch之外,额外搞一个Skiplist来记录每一个操作在WriteBatch中的offset等信息。在事务没有commit之前,数据还不在Memtable中,而是存在WriteBatch里,如果有需要,这时候可以通过WriteBatchWithIndex来拿到自己刚刚写入的但还没有提交的数据。

事务的SetSavePoint和RollbackToSavePoint也是通过WriteBatch来实现的,SetSavePoint记录当前WriteBatch的大小及统计信息,若干操作之后,若想回滚,则只需要将WriteBatch truncate到之前记录的大小并恢复统计信息即可。

3.2 PessimisticTransaction

PessimisticTransactionDB通过TransactionLockMgr进行行锁管理。事务中的每次写入操作之前都需要TryLock进Key锁的独占及冲突检测,以Put为例:

Status TransactionBaseImpl::Put(ColumnFamilyHandle* column_family,
                                const Slice& key, const Slice& value) {
  // 调用TryLock抢锁及冲突检测
  Status s =
      TryLock(column_family, key, false /* read_only */, true /* exclusive */);

  if (s.ok()) {
    s = GetBatchForWrite()->Put(column_family, key, value);
    if (s.ok()) {
      num_puts_++;
    }
  }

  return s;
}

可以看到Put接口定义在TransactionBase中,无论Pessimistic还是Optimistic的Put都是这段逻辑,二者的区别是在对TryLock的重载。先看Pessimistic的,TransactionBaseImpl::TryLock通过TransactionBaseImpl::TryLock -> PessimisticTransaction::TryLock -> PessimisticTransactionDB::TryLock -> TransactionLockMgr::TryLock一路调用到TransactionLockMgr的TryLock,在里面完成对key加锁,加锁成功便实现了对key的独占,此时直到事务commit之前,其他事务是无法修改这个key的。

锁是加成功了,但这也只能说明从此刻起到事务结束前这个key不会再被外部修改,但如果事务在最开始执行SetSnapshot设置了快照,如果在打快照和Put之间的过程中外部对相同key进行了修改(并commit),此时已经打破了snapshot的保证,所以事务之后的Put也不能成功,这个冲突检测也是在PessimisticTransaction::TryLock中做的,如下:

Status PessimisticTransaction::TryLock(ColumnFamilyHandle* column_family,
                                       const Slice& key, bool read_only,
                                       bool exclusive, bool skip_validate) {
  ...
  // 加锁
  if (!previously_locked || lock_upgrade) {
    s = txn_db_impl_->TryLock(this, cfh_id, key_str, exclusive);
  }

  SetSnapshotIfNeeded();

  ...
  
    // 使用事务一开始拿到的snapshot的sequence1与这个key在DB中最新
    // 的sequence2进行比较,如果sequence2 > sequence1则代表在snapshot
    // 之后,外部有对key进行过写入,有冲突!
    s = ValidateSnapshot(column_family, key, &tracked_at_seq);

      if (!s.ok()) {
        // 检测到冲突,解锁
        // Failed to validate key
        if (!previously_locked) {
          // Unlock key we just locked
          if (lock_upgrade) {
            s = txn_db_impl_->TryLock(this, cfh_id, key_str,
                                      false /* exclusive */);
            assert(s.ok());
          } else {
            txn_db_impl_->UnLock(this, cfh_id, key.ToString());
          }
        }
      }
  
  if (s.ok()) {
    // 如果加锁及冲突检测通过,记录这个key以便事务结束时释放掉锁
    // We must track all the locked keys so that we can unlock them later. If
    // the key is already locked, this func will update some stats on the
    // tracked key. It could also update the tracked_at_seq if it is lower than
    // the existing trackey seq.
    TrackKey(cfh_id, key_str, tracked_at_seq, read_only, exclusive);
  }
}

其中ValidateSnapshot就是进行冲突检测,通过将事务设置的snapshot与key最新的sequence进行比较,如果小于key最新的sequence,则代表设置snapshot后,外部事务修改过这个key,有冲突!获取key最新的sequence也是简单粗暴,遍历memtable,immutable memtable,memtable list history及SST文件来拿。总结如下图:

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GetForUpdate的逻辑和Put差不多,无非就是以Get之名行Put之事(加锁及冲突检测),如下图:

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接着介绍下TransactionLockMgr,如下图:

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最外层先是一个std::unordered_map,将每个ColumnFamily映射到一个LockMap,每个LockMap默认有16个LockMapStripe,然后每个LockMapStripe里包含一个std::unordered_map<std::string, LockInfo> keys,这就是存放每个key对应的锁信息的。所以每次加锁过程大致如下:

  1. 首先通过ThreadLocal拿到lock_maps指针
  2. 通过column family ID 拿到对应的LockMap
  3. 对key hash映射到某个LockMapStripe,对该LockMapStripe加锁(同一LockMapStripe下的所有key会抢同一把锁,粒度略大
  4. 操作LockMapStripe里的std::unordered_map完成加锁

3.3 OptimisticTransaction

OptimisticTransactionDB不使用锁进行key的独占,只在commit是进行冲突检测。所以OptimisticTransaction::TryLock如下:

Status OptimisticTransaction::TryLock(ColumnFamilyHandle* column_family,
                                      const Slice& key, bool read_only,
                                      bool exclusive, bool untracked) {
  if (untracked) {
    return Status::OK();
  }
  uint32_t cfh_id = GetColumnFamilyID(column_family);

  SetSnapshotIfNeeded();
  // 如果设置了之前事务snapshot,这里使用它作为key的seq
  // 如果没有设置snapshot,则以当前全局的sequence作为key的seq
  SequenceNumber seq;
  if (snapshot_) {
    seq = snapshot_->GetSequenceNumber();
  } else {
    seq = db_->GetLatestSequenceNumber();
  }

  std::string key_str = key.ToString();
  // 记录这个key及其对应的seq,后期在commit时通过使用这个seq和
  // key当前的最新sequence比较来做冲突检测
  TrackKey(cfh_id, key_str, seq, read_only, exclusive);

  // Always return OK. Confilct checking will happen at commit time.
  return Status::OK();
}

这里TryLock实际上就是给key标记一个sequence并记录,用作commit时的冲突检测,commit实现如下:

Status OptimisticTransaction::Commit() {
  // Set up callback which will call CheckTransactionForConflicts() to
  // check whether this transaction is safe to be committed.
  OptimisticTransactionCallback callback(this);

  DBImpl* db_impl = static_cast_with_check<DBImpl, DB>(db_->GetRootDB());
  // 调用WriteWithCallback进行冲突检测,如果没有冲突就写入DB
  Status s = db_impl->WriteWithCallback(
      write_options_, GetWriteBatch()->GetWriteBatch(), &callback);

  if (s.ok()) {
    Clear();
  }

  return s;
}

冲突检测的实现在OptimisticTransactionCallback里,和设置了snapshot的PessimisticTransaction一样,最终还是会调用TransactionUtil::CheckKeysForConflicts来检测,也就是比较sequence。整体如下图:

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3.4 两阶段提交(Two Phase Commit)

在分布式场景下使用PessimisticTransaction时,我们可能需要使用两阶段提交(2PC)来确保一个事务在多个节点上执行成功,所以PessimisticTransaction也支持2PC。具体做法也不难,就是将之前commit拆分为prepare和commit,prepare阶段进行WAL的写入,commit阶段进行Memtable的写入(写入后其他事务方可见),所以现在一个事务的操作流程如下:

BeginTransaction
GetForUpdate
Put
...
Prepare
Commit

使用2PC,我们首先要通过SetName为一个事务设置唯一的标识并注册到全局映射表里,这里记录着所有未完成的2PC事务,当Commit后再从映射表里删除。

接下来具体2PC实现无非就是在WriteBatch上做文章,通过特殊的标记来控制写WAL和Memtable,简单说一下:

正常的WriteBatch结构如下:

Sequence(0);NumRecords(3);Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);

2PC一开始的WriteBatch如下:

Sequence(0);NumRecords(0);Noop;

先使用一个Noop占位,至于为什么,后面再说。紧接着就是一些操作,操作后,WriteBatch如下:

Sequence(0);NumRecords(3);Noop;Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);

然后执行Prepare,写WAL,在写WAL之前,先会队WriteBatch做一些改动,插入Prepare和EndPrepare记录,如下:

Sequence(0);NumRecords(3);Prepare();Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);EndPrepare(xid)

可以看到这里将之前的Noop占位换成Prepare,然后在结尾插入EndPrepare(xid),构造好WriteBatch后就直接调用WriteImpl写WAL了。注意,此时往WAL里写的这条日志的sequence虽然比VersionSet的last_sequence大,但写入WAL之后并不会调用SetLastSequence来更新VersionSet的last_sequence,它只有在最后写入Memtable之后才更新,具体做法就是给VersionSet除了last_sequence_之外,再加一个last_allocated_sequence_,初始相等,写WAL是加后者,后者对外不可见,commit后再加前者。如果使用two_write_queues_,不管是Prepare -> Commit还是直接Commit,sequence的增长都是以last_allocated_sequence_为准,最后用它来调整last_sequence_;如果不使用two_write_queues_则直接以last_sequence_为准,总之不会出现sequence混错,所以可以Prepare -> Commit和Commit混用。

WAL写完之后,即使没有commit就宕机也没事,重启后Recovery会将事务从WAL恢复记录到全局recovered_transaction中,等待Commit

最后就是Commit,Commit阶段会使用一个新的CommitTime WriteBatch,和之前的WriteBatch合并整理后最终使用CommitTime WriteBatch写Memtable

整理后的CommitTime WriteBatch如下:

Sequence(0);NumRecords(3);Commit(xid);
Prepare();Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);EndPrepare(xid);

将CommitTime WriteBatch的WALTerminalPoint设置到Commit(xid)处,告诉Writer写WAL时写到这里就可以停了,其实就是只将Commit记录写进WAL(因为其后的记录在Prepare阶段就已经写到WAL了);

在最后就是MemTableInserter遍历这个CommitTime WriteBatch向memtable写入,具体就不说了。写入成功后,更新VersionSet的last_sequence_,至此,事务成功提交。

4. WritePrepared & WriteUnprepared

我们可以看到无论是Pessimistic还是Optimistic,都有一个共同缺点,那就是在事务最终Commit之前,所以数据都是缓存在内存(WriteBatch)里,对于很大的事务来说,这非常耗费内存并且将所有实际写入压力都扔给Commit阶段来搞,性能有瓶颈,所以RocksDB正在支持WritePolicy为WritePrepared和WriteUnprepared的PessimisticTransaction,主要思想就是将对Memtable的写入提前,

如果放到Prepare阶段那就是WritePrepared

如果再往前,每次操作直接写Memtable那就是WriteUnprepared

可以看到WriteUnprepared无论内存占用还是写入压力点的分散都做的最好,WritePrepared稍逊。

支持这俩新的WritePolicy的难点在于如何保证写入到Memtable但还未Commit的数据不被其他事物看到,这里就需要在Sequence上大做文章了,目前官方已经支持了WriteUnprepared。

5. 隔离级别

看了前面的介绍,这里就不用展开说了

TransactionDB支持ReadCommitted和RepeatableReads级别的隔离

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