Author: 昭煜
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。
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)
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。
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:
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:
接着介绍下TransactionLockMgr,如下图:
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:
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:
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。
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。
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