PolarDB-X 源码解读:事务的一生

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
简介: 本文将主要解读 PolarDB-X 中事务部分的相关代码,着重解读事务的一生在计算节点(CN)中的关键代码:从开始、执行、到最后提交这一整个生命周期。

概述

本文将主要解读 PolarDB-X 中事务部分的相关代码,着重解读事务的一生在计算节点(CN)中的关键代码:从开始、执行、到最后提交这一整个生命周期。

在阅读本文前,强烈推荐先阅读与 PolarDB-X 事务系统相关的文章:

以及此前发布的 PolarDB-X SQL 的一生

事务与连接

在 PolarDB-X 的 CN 层,与事务关系密切的是连接。这是因为数据节点(DN)也具备单个 DN 内的事务能力,CN 则通过与 DN 的连接来管理 DN 上的事务,从而实现强一致的分布式事务能力。其中涉及到的连接大致如下图所示:

事务与连接2.png

先简单说一下这里面涉及的一些连接。ServerConnection 类似于前端连接,大部分的 SQL 语句执行的入口都是 ServerConnection#innerExecuteTConnection 中的 executeSQL 方法负责 SQL 语句的真正执行,也负责创建新的事务对象。TConnection 会一直引用着这个事务对象,直到事务提交或回滚。事务对象里有一个 TransactionConnectionHolder,负责管理该事务用到的所有物理连接(CN 连接 DN 的私有协议连接)。值得一提的是,ExecutionContext 作为一条逻辑 SQL 执行的上下文,也会引用这个事务对象。这样,后续执行器需要使用物理连接与 DN 通信时,就可以通过 ExecutionContext 拿到事务对象,再通过事务对象的 TransactionConnectionHolder 拿到合适的物理连接。

以上的各种连接,都会在下文继续讨论。

两个例子

接下来,我们以两个简单的例子,来说明事务的一生在 CN 的代码中是如何体现的。

测试用表:

CREATE TABLE `tb1` (
    `id` int PRIMARY KEY,
    `a` int
) DBPARTITION BY HASH(`id`)

先在里面插入几条数据:

INSERT INTO tb1 VALUES (0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3);

测试使用的两个例子:

-- Example 1: 
BEGIN; 
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0; 
UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1;
COMMIT;
-- Example 2: 
BEGIN; 
SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0; 
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 1;
UPDATE tb1 SET a = 101 WHERE id = 0;
COMMIT;

注意到例 2 只比 例 1 多修改了 id = 1 的数据。测试表是按 id 拆分的,因此 id = 0 和 id = 1 的记录会落在不同的物理分片上(假设分别为分片 0 和分片 1)。例 1 读了分片 0,写了分片 1,然后提交了事务,这将会触发我们对单分片写的“一阶段提交优化”。例 2 读了分片 0,随后写了分片 1 和 分片 0,然后提交了事务,这将会进行完整的分布式事务提交流程。这两个例子还会触发“只读连接优化”,即只有在第一次写的时候才真正开启分布式事务。

在接下来的讨论中,我们默认使用 TSO 事务策略和 RR 的隔离级别。

例 1 事务的一生

BEGIN

与 MySQL 类似,要开启一个事务,一般有两种方式。第一种方式是显式地执行 BEGINSTART TRANSACTION [transaction_characteristic],执行这两种语句,会调用 ServerConnection 中的 begin(boolean, IsolationLevel) 方法。第二种方式是执行 SET autocommit = 0,当前 session 会隐式开启事务,这种方式会调用 ServerConnection 中的 setAutocommit(boolean, boolean) 方法。两种方式都会调用 TConnectionsetAutoCommit 方法。这些方法都只是简单地记录了一些变量(比如 transaction_characteristic 中设定的事务相关变量),同时标记这个连接开启了事务。此时,事务对象也还没创建出来,也没有与后端连接进行任何交互。

读分片 0

在开启事务后,执行 SELECT * FROM tb1 WHERE id = 0 时,才会真正创建事务对象。根据事务与连接中的讨论,在 TConnection 中这条逻辑 SQL 的执行入口为 executeSQL,里面会真正创建事务对象,主要执行逻辑为(代码出自 PolarDB-X 5.4.12 release 版本,为了方便说明,有删减及改动,下同):

// TConnection#executeSQL(ByteString, Parameters, TStatement, ExecutionContext)
public ResultSet executeSQL(ByteString sql, Parameters params, TStatement stmt,
                                ExecutionContext executionContext) throws SQLException {
  if (this.trx == null || this.trx.isClosed()) {
    // 开启事务后,直到执行第一条语句,才会创建事务对象。
    beginTransaction();
  }
  // 让 executionContext 引用 trx 对象,方便后续执行器通过 trx 对象拿物理连接。
  executionContext.setTransaction(this.trx);
  resultCursor = executeQuery(sql, executionContext, trxPolicyModified);
}
// TConnection#beginTransaction(boolean)
private void beginTransaction(boolean autoCommit) {
  // 根据一些默认的或用户设定的事务变量,选择合适的事务策略,比如 TSO/XA 等。
  trxPolicy = loadTrxPolicy(executionContext);
  TransactionClass trxConfig = trxPolicy.getTransactionType(autoCommit, readOnly);
  // 根据事务策略,创建出对应的事务对象。
  this.trx = transactionManager.createTransaction(trxConfig, executionContext);
}

在我们的例子中,如果在上述代码打个断点,可以看到创建出来的是 TsoTransaction,其中一些值得关注的变量为:

trx = {TsoTransaction}
    // 此时还没有获取任何时间戳。
    snapshotTimestamp = -1
    commitTimestamp = -1
    // 事务写的第一个物理分片(下称主分片),事务日志将会写在这个分片上。
    primaryGroup = null
    // 该事务是否跨分片,如果是单分片事务,会优化为一阶段提交。
    isCrossGroup = false
    // 事务日志管理器,负责写事务日志。
    globalTxLogManager = {GlobalTxLogManager}
    // 分布式事务的 connectionHolder 都是 TransactionConnectionHolder,
    // 里面分别存储了读写连接,读连接和写连接在提交时行为会有所不同。
    connectionHolder = {TransactionConnectionHolder}
        // 物理分片到对应写连接的映射。
        groupHeldWriteConn = {HashMap}
        // 物理分片到对应读连接集合到映射。在 ShareReadView 优化开启时,
        // 可以同时存在多个读连接和一个写连接,因此这里读写连接需要分开管理。
        // 该优化不在本文展开。
        groupHeldReadConns = {HashMap}

在执行器阶段,会选择给分片 0 下发一条 SELECT 语句,此时需要获取分片 0 的物理连接,代码入口是 MyJdbcHandler 中的 getPhyConnection(ITransaction, ITransaction.RW, String, DataSource) 方法。其中的事务对象 Transaction 则是从 ExecutionContext 里拿到。该方法最后会调用 AbstractTransaction (这是所有分布式事务类的基类)中的 getConnection 方法。

通过事务拿物理连接的代码 AbstractTransaction#getConnection 如下:

// AbstractTransaction#getConnection(String, String, IDataSource, RW, ExecutionContext)
public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw, ExecutionContext ec) {
  if (/* 是事务的第一个写请求 */) {
    // 把这个分片作为主分片,事务日志将写在这个分片上。
    this.primaryGroup = group;
    // 该分片还用于生成 XA 事务的 xid。
    this.primaryGroupUid = IServerConfigManager.getGroupUniqueId(schema, group);
  }
  // 通过 connectionHolder 拿到物理连接。
  IConnection conn = connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw);
  if (/* 是写请求 */ && !isCrossGroup && !this.primaryGroup.equals(group)) {
    // 事务涉及了多个分片。
    this.isCrossGroup = true;
  }
  return conn;
}

在我们的例子中,上述参数 group 是物理分片 0,rw 是 READ,说明需要物理分片 0 上的读连接,ds 则主要用于生成物理连接。由于我们只是读请求,因此分片 0 不会作为主分片,会直接返回 connectionHolder.getConnection(schema, group, ds, rw) 的结果。

通过连接管理器拿物理连接的代码 TransactionConnectionHolder#getConnection 如下:

// TransactionConnectionHolder#getConnection(String, String, IDataSource, RW)
public IConnection getConnection(String schema, String group, IDataSource ds, RW rw) {
  // 尝试获取该分片上的写连接,如果有,直接返回这个写连接。
  HeldConnection groupWriteConn = groupHeldWriteConn.get(group);
  if (groupWriteConn != null) {
    return groupWriteConn.connection;
  }
  
  HeldConnection freeReadConn = /* 尝试找到读连接 */;
  if (freeReadConn != null) {
    if (/* 当前需要写连接 */) {
      // 设置当前连接为写连接,participated = true 意味着该连接是写连接。
      freeReadConn.participated = true;
      this.groupHeldWriteConn.put(group, freeReadConn);
      // 由于原本是读连接,这里才真正开启分布式事务。
      this.trx.commitNonParticipant(group, freeReadConn.connection);
      this.trx.begin(schema, freeReadConn.group, freeReadConn.connection);
    }
    return freeReadConn.connection;
  }
  // 当前分片没有任何连接,创建一个新的连接。还会根据读写类型,
  // 设置好写连接 groupHeldWriteConn 或读连接集合 groupHeldReadConns。
  IConnection conn = new DeferredConnection(/* 这里会获取并封装该分片的私有协议连接 */);
  if (/* 需要写连接 */) {
    // 开启正常的分布式事务。
    this.trx.begin(schema, group, conn);
  } else {
    // 优化为只读事务。
    this.trx.beginNonParticipant(group, conn);
  }
  return conn;
}

在我们的例子中,由于是第一条语句,该分片上还没有任何连接,因此会先生成一个连接该分片的私有协议连接,包装成 DeferredConnection,然后因为是读请求,会调用 beginNonParticipant

TsoTransactionbeginNonParticipant 方法如下:

// TsoTransaction#beginNonParticipant(String, IConnection)
protected void beginNonParticipant(String group, IConnection conn) throws SQLException {
  if (snapshotTimestamp < 0) {
    // 该事务从未拿过时间戳,则在这里获取。
    snapshotTimestamp = nextTimestamp();
  }
  // 使用私有协议的流水线执行机制执行 BEGIN。
  conn.executeLater("BEGIN");
  // 在 BEGIN 后发送时间戳。
  sendSnapshotSeq(conn);
}

在我们的例子中,私有协议连接会流水线执行 BEGIN 语句(非阻塞,不等结果返回),且在稍后执行物理 SQL 时才发送时间戳。至此,连接上的一些初始化操作已经完成,可以向执行器返回并执行读分片 0 的物理 SQL。

写分片 1

随后,我们执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1。在执行器阶段,需要给分片 1 下发一条 UPDATE 语句,此时需要获取分片 1 的物理连接,因此又会调用 AbstractTransaction#getConnection 方法,通过事务对象拿物理连接。通过前面贴出的代码,我们发现由于是事务的第一个写请求,因此分片 1 会视作主分片,用于生成 xid 和稍后记录事务日志。

在获取物理连接时,又会调用 TransactionConnectionHolder#getConnection 方法,通过连接管理器拿物理连接。通过前面贴出的代码,我们发现由于分片 1 没有任何连接,因此会生成一个私有协议连接,包装成 DeferredConnection。与读分片 0 不同,由于是写请求,会执行 TsoTransactionbegin 方法。

TsoTransactionbegin 方法如下:

// TsoTransaction#begin(String, String, IConnection)
protected void begin(String schema, String group, IConnection conn) throws SQLException {
  if (snapshotTimestamp < 0) {
    // 该事务从未拿过时间戳,则在这里获取。
    snapshotTimestamp = nextTimestamp();
  }
  // 获取 xid。
  String xid = getXid(group);
  // 触发私有协议流水线执行 XA START。
  conn.executeLater("XA START " + xid);
  // 在 XA START 后发送时间戳。
  sendSnapshotSeq(conn);
}

简单来说,和此前 beginNonParticipant 方法唯一的区别在于,使用了 XA START 开启事务。根据 MySQL 关于 XA 事务的说明,xid 由 gtrid [, bqual [, formatID ]] 组成,这里的 gtrid 是“drds-事务 id @主分片Uid”,这样保证了同一个事务在不同分片上执行 XA START,会使用相同的 gtridbqual 设置当前连接的分片,用于在事务恢复时确定分支事务所在的分片。 在我们的例子中,xid 为:
'drds-13e101d74e400000@5ae6c3b5be613cd1', 'DB1_000001_GROUP'
其中 13e101d74e400000 是事务 id,5ae6c3b5be613cd1 是分片 1 的 Uid,DB1_000001_GROUP 是分片 1 的具体分片名称。值得注意的是,这里会把之前的时间戳发送到分片 1。至此,连接上的一些初始化操作已经完成,可以向执行器返回并执行写分片 1 的物理 SQL。

COMMIT

最后,执行 COMMIT 提交事务。处理 COMMIT 的代码入口为 ServerConnection#commit(),其主要调用了 TConnection#commit 方法,代码如下:

// TConnection#commit()
public void commit() throws SQLException {
  try {
    // 触发事务的提交流程。
    this.trx.commit();
  } finally {
    // 大部分情况下,如果事务提交成功,或出现异常后正确处理了,
    // 所有连接会被关闭并释放,trx.close() 相当于什么也不做。
    // 但如果事务提交失败且没有处理,这里会回滚事务并释放所有物理连接。
    this.trx.close();
    // 去掉对这个事务对象的引用,意味着当前连接里这个事务一生的结束。
    this.trx = null;
  }
}

我们重点关注一下事务的提交流程,上述 this.trx.commit() 调用时,会调用 ShareReadViewTransaction(该类继承了 AbstractTransaction,基于 XA 事务实现了共享 readview 的功能,XATransaction 和 TsoTransaction 都会继承这个类,在这里可以简单理解为 XA 事务的基类)的 commit 方法,代码如下:

// ShareReadViewTransaction#commit()
public void commit() {
  if (!isCrossGroup) {
    // 如果只涉及了单个分片的写,进行一阶段提交优化。
    commitOneShardTrx();
  } else {
    // 正常的多分片分布式事务提交流程。
    commitMultiShardTrx();
  }
}

在我们的例子中,由于只写了分片 1,所以进入一阶段提交优化,代码如下:

// ShareReadViewTransaction#commitOneShardTrx()
protected void commitOneShardTrx() {
  // 对持有的所有物理连接执行以下流程,以提交每个物理连接开启的事务。
  forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {
      if (!participated) {
        // 只读连接是 BEGIN 开启事务的,且只有读操作,执行 ROLLBACK 即可。
        conn.execute("ROLLBACK");
      } else {
        // 获取 xid。
          String xid = getXid(group);
        // 写连接是 XA START 开启事务的,执行 XA END 和 XA COMMIT ONE PHASE 提交事务。
        conn.execute("XA END " + xid + "; XA COMMIT " + xid + " ONE PHASE");
      }
  });
  // 所有连接都提交了分支事务,释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();
}

我们一共持有了 2 个物理连接。对于分片 0 的只读连接,会直接执行 ROLLBACK;对于分片 1 的写连接,则执行 XA ENDXA COMMIT ONE PHASE 提交事务。注意到我们并没有获取 commit timestamp,因为在一阶段提交优化里,commit timestamp 会由 InnoDB 计算生成:

具体的计算规则是:COMMIT_TS = MAX_SEQUENCE + 1,其中 MAX_SEQUENCE 为 InnoDB 本地维护的历史最大的 snapshot_ts。

如果提交失败了,会调用事务的 close 方法,代码如下:

// AbstractTransaction#close()
public void close() {
  // 回滚所有物理连接上的事务。
  cleanupAllConnections();
  // 释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();
}

值得一提的是,cleanupAllConnections() 也是 ROLLBACK 语句主要调用的方法。因此为了同时了解 ROLLBACK 语句执行流程,我们也看一下 cleanupAllConnections 方法的代码:

// AbstractTransaction#cleanupAllConnections()
protected final void cleanupAllConnections() {
  // 对持有的所有物理连接执行以下流程,以回滚每个物理连接开启的事务。
  forEachHeldConnection((group, conn, participated) -> {
    if (conn.isClosed()) { return; }
    if (!participated) {
      // 只读连接是 BEGIN 开启事务的,且只有读操作,执行 ROLLBACK 即可。
      conn.execute("ROLLBACK");
    } else {
      // 获取 xid。
        String xid = getXid(group);
      // 写连接是 XA START 开启事务的,执行 XA END 和 XA ROLLBACK 回滚事务。
      conn.execute("XA END " + xid + "; XA ROLLBACK " + xid);
    }
  });
}

可以看到,回滚的逻辑是看情况执行 ROLLBACKXA ROLLBACK 来回滚事务的。

至此,我们看到了例 1 事务的一生。接下来看一下多分片写的事务流程。

例 2 事务的一生

写分片 0

例 2 中,从开启事务到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 1 走的流程和例 1 一样,直到执行 UPDATE tb1 SET a = 100 WHERE id = 0 时,才有所不同。具体而言,事务在之前就获取了分片 0 的只读连接,当执行到 TransactionConnectionHolder#getConnection 时,会先提交只读连接上的事务(实际执行了 ROLLBACK),然后在这条连接上用 XA START 开启 XA 事务,设置好时间戳,就可以把这个物理连接返回给执行器,最终执行物理 SQL。由于这是第二个写连接,因此还会设置事务为跨分片事务,以触发正常的两阶段提交流程。

COMMIT

例 2 的重点在于写了 2 个分片,因此 COMMIT 时会调用 commitMultiShardTrx() 走多分片的分布式提交流程。方法 commitMultiShardTrx 代码如下:

// TsoTransaction#commitMultiShardTrx()
protected void commitMultiShardTrx() {
  // 事务日志的提交状态,一共有 3 种:FAILURE,UNKNODWN,SUCCESS。
  TransactionCommitState commitState = TransactionCommitState.FAILURE;
  try {
    // 对所有连接执行 XA prepare。
    prepareConnections();
    // 拿 commit 时间戳。
    commitTimestamp = nextTimestamp();
    Connection logConn = /* 获取主分片上的连接 */;
    // 所有分支事务 prepare 成功,在写事务日志前,状态设置为 UNKNOWN,其作用见后续代码说明。
    commitState = TransactionCommitState.UNKNOWN;
    // 写事务日志。
    writeCommitLog(logConn);
    // 写事务日志成功,状态置为 SUCCESS。
    commitState = TransactionCommitState.SUCCESS;
  } catch (RuntimeException ex) {
    exception = ex;
  }
  if (commitState == TransactionCommitState.FAILURE) {
    // 写事务日志前失败了,回滚所有连接。
    rollbackConnections();
  } else if (commitState == TransactionCommitState.SUCCESS) {
    // 写事务日志成功了,提交所有连接。
    commitConnections();
  } else {
    // 所有连接都 prepare 成功了,但无法确定是否写入了事务日志,
    // 将由事务恢复的逻辑来决定是 COMMIT 还是 ROLLBACK。这里先丢弃所有连接。
    discardConnections();
  }

  // 释放并清空这些物理连接。
  connectionHolder.closeAllConnections();

  // prepare 或 commit 阶段抛出的异常,这里重新抛出。
  if (exception != null) {
      throw exception;
  }
}

上述代码正是两阶段提交的流程。

在 prepare 阶段,调用 prepareConnections(),其中对只读连接只是简单执行 ROLLBACK 语句;对于写连接,执行 XA END {xid} XA PREPARE {xid} 语句。

如果所有连接都 prepare 成功了,在 commit 阶段,调用 writeCommitLog(logConn),用主分片(在我们的例子中,是分片 1)的连接,写下事务日志,主要包括了事务的 id 和 commit 时间戳,事务日志主要用于后续的事务恢复。

如果事务日志写成功了,就意味着 commit 成功了,会调用 commitConnections() 对所有连接进行提交,这一步只用对写连接设置 commit 时间戳 SET innodb_commit_seq = {commitTimestamp} 和执行 XA COMMIT {xid} 语句。

如果在写事务日志前失败了,会调用 rollbackConnections() 对所有连接进行回滚,主要会对写连接执行 XA ROLLBACK {xid} 回滚。

如果无法确定是否成功写入了事务日志,事务的状态会是 UNKNOWN。此时,我们能确定所有分支事务都成功 prepare 了,如果事务日志写入成功了,则要进行 XA COMMIT;如果事务日志没有写入,则要进行 XA ROLLBACK。由于不确定是要提交还是回滚,我们会丢弃所有物理连接,使这些连接后续不再可用。至于事务最终是提交还是回滚,则交给事务恢复线程来处理,接下来我们会解读事务恢复相关的代码。

事务恢复

一个分布式事务在提交的时候,可能遇到各种情况导致提交失败。例如,所有分支事务都 prepare 成功了,事务日志也写入成功了,但 XA COMMIT 失败了。对于这种情况,事务恢复时需要正确提交所有分支事务。另一种情况是,部分分支事务 prepare 成功了,另外一些失败了,或事务日志没有写入成功。对于这种情况,事务恢复需要回滚掉已 prepare 的分支事务。

事务恢复主要由 XARecoverTask 负责。其主体代码为 recoverInstance 方法,该方法检查一个 DN 下的所有 prepare 过的事务,并根据事务状态提交或回滚这些事务,代码如下:

// XARecoverTask#recoverInstance(IDataSource, Set<String>)
// dataSource 用户获取 DN 的连接,groups 是当前逻辑库的所有物理分片
private void recoverInstance(IDataSource dataSource, Set<String> groups) {
  // 执行 XA RECOVER 获取该 DN 上所有 prepare 的事务。
  // 此处省略了从 dataSource 获取连接和生成 statement 的代码。
  ResultSet rs = stmt.executeQuery("XA RECOVER");
  while (rs.next()) {
    // 对每一条记录,生成对象 PreparedXATrans,
    // 主要包括 xid,事务id,分支事务所在的分片,主分片等信息。
    PreparedXATrans trans = /* 从 rs 中获取一行数据生成 */;
    if (/* trans 所在分片是当前逻辑库的一个物理分片 && 
        trans 在上一次 recover 任务时也出现过,
        即较长时间都未被提交或回滚*/) {
      // 介入处理这个分支事务:回滚或提交。
      rollBackOrForward(trans, stmt);
    }
  }
}

该任务每 5 秒到每个 DN 上执行一次 XA RECOVER,得到所有 prepare 过的事务,如果看到一个事务在上一次任务中也出现过,即至少过去 5 秒都没有提交或回滚,则会选择对这个事务进行回滚或提交。相关逻辑代码为 rollBackOrForward,代码如下:

// XARecoverTask#rollBackOrForward(PreparedXATrans, Statement)
private boolean rollBackOrForward(PreparedXATrans trans, Statement stmt) throws SQLException {
  String primaryGroup = /* 从 trans 里解析出主分片,详见前文关于 xid 的生成 */;
  // 尝试从主分片的事务日志中找到相关的事务日志。
  GlobalTxLog tx = GlobalTxLogManager.get(primaryGroup, trans.transId);
  if (tx != null) {
    // 确实存在事务日志,根据事务日志状态判断回滚或提交。
    if (tx.getState() == TransactionState.ABORTED) {
      // ABORTED 状态的事务需要回滚。
      return tryRollback(stmt, trans);
    } else {
      // SUCCESS 状态的事务需要提交。
      return tryCommitTSO(stmt, trans, tx.getCommitTimestamp());
    }
  } else {
    // 没有找到事务日志,尝试回滚,先开启事务,写下事务日志,标记事务为 ABORTED。
    try (Connection conn2 = /* 获取主分片上的另一个连接 */;) {
      conn2.setAutocommit(false);
      // 尝试回滚,如果因为别的线程正在处理这个事务
      //(比如该事务只是提交得慢,连接仍未断开,还在提交流程)
      // 而报错,就回滚上一条写事务日志的语句。
      txLog.append(transInfo.transId, TransactionType.XA, TransactionState.ABORTED, new ConnectionContext(), conn2);
      stmt.execute("XA ROLLBACK " + trans.toXid());
      conn2.commit();
      return true;
    } catch (Exception e) {
      /* 根据异常判断是否要回滚写事务日志的操作 */
    }
  }
}

该方法主要有 3 段逻辑。

一是如果存在对应的事务日志,且事务状态是 ABORTED,那就执行 tryRollback 方法回滚,该方法主要执行了 XA ROLLBACK {xid}

二是如果事务状态是 SUCCESS,那就执行 tryCommitTSO 方法回滚,该方法会设置 commit 时间戳,然后执行 XA COMMIT {xid}

三是如果没找到事务日志,此时一般有两种可能:1)事务提交失败了,且没写下事务日志,此时需要回滚;2)事务还在两阶段提交的流程中,只是 prepare 较慢,还没开始写事务日志,此时不需要做任何操作。在 MySQL 中,如果发起 XA START 的连接没有关闭,其他连接是无法通过 XA ROLLBACKXA COMMIT 来回滚或提交这个分支事务的。我们利用这一特性,首先在事务日志插入一条 ABORTED 记录,表明这个分布式事务需要回滚,然后尝试执行 XA ROLLBACK 回滚这个分支事务。如果遇到 2)的情况,则会收到特定的报错,此时再回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作。在我们插入 ABORTED 事务日志后,原本正在提交事务的线程在插入 SUCCESS 事务日志时会被阻塞,而在我们回滚掉插入 ABORTED 事务日志的操作后,事务提交流程就会继续进行下去。

小结

本文主要解读了 PolarDB-X 中 CN 端的事务相关的代码,以 TSO 事务为主,使用两个例子,一步步地展示了事务的开启、执行、提交、恢复等流程。希望大家阅读本文后,能更加了解 PolarDB-X 的事务系统。

相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
相关文章
|
7月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
使用关系型数据库事务的例子
【5月更文挑战第12天】本文介绍了设置MySQL事务的三种方式:全局、当前session和下一个事务,并提供了示例代码展示如何开始事务和设置隔离级别。还简述了引擎设置和数据源DSN格式。最后,讨论了SQL优化策略,包括选择合适的存储引擎、优化字段数据类型、建立索引、避免全表扫描等。
305 4
使用关系型数据库事务的例子
|
7月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
【PolarDB开源】PolarDB-X源码解读:分布式事务处理机制揭秘
【5月更文挑战第20天】PolarDB-X,PolarDB家族的一员,专注于大规模分布式事务处理,采用2PC协议保证ACID特性。源码解析揭示其通过预提交、一致性快照隔离和乐观锁优化事务性能,以及利用事务日志进行故障恢复。深入理解其事务处理机制对开发者掌握分布式数据库核心技术至关重要。随着开源社区的发展,更多优化方案将涌现,助力构建更强大的分布式数据库系统。
233 6
|
7月前
|
监控 关系型数据库 分布式数据库
【PolarDB 开源】PolarDB HTAP 实践:混合事务与分析处理的性能优化策略
【5月更文挑战第21天】PolarDB开源后在HTAP领域表现出色,允许在同一系统处理事务和分析工作负载,提高数据实时性。通过资源分配、数据分区、索引优化等策略提升性能。示例代码展示了创建和查询事务及分析表的基本操作。PolarDB还提供监控工具,帮助企业优化系统并应对业务变化。其HTAP能力为开发者和企业提供了强大支持,推动技术进步,加速数字化时代的业务发展。
447 1
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
linux 上源码编译安装 PolarDB-X
linux 上源码编译安装 PolarDB-X
217 6
linux 上源码编译安装 PolarDB-X
|
5月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PolarDB-X源码解析:揭秘分布式事务处理
【7月更文挑战第3天】**PolarDB-X源码解析:揭秘分布式事务处理** PolarDB-X,应对大规模分布式事务挑战,基于2PC协议确保ACID特性。通过预提交和提交阶段保证原子性与一致性,使用一致性快照隔离和乐观锁减少冲突,结合故障恢复机制确保高可用。源码中的事务管理逻辑展现了优化的分布式事务处理流程,为开发者提供了洞察分布式数据库核心技术的窗口。随着开源社区的发展,更多创新实践将促进数据库技术进步。
97 3
|
5月前
|
SQL 运维 关系型数据库
PolarDB产品使用问题之如何查看查看事务执行情况
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
|
6月前
|
Oracle 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB助力欧派家居核心系统去O上云,每秒处理万次事务
欧派家居选择阿里云PolarDB-PG数据库,因其顺应云趋势,提供稳定服务,提升扩容和运维效率。欧派运维负责人表示,PolarDB-PG云上运行优于自建Oracle,云运维响应更快,解决问题效率更高。
|
7月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
【PolarDB-X从入门到精通】 第五讲:PolarDB集中式版安装部署(源码编译部署)
4月18日本周四晚19:00,一站式学习源码编译PolarDB-X标准版(集中式),各位敬请期待,我们不见不散!
【PolarDB-X从入门到精通】 第五讲:PolarDB集中式版安装部署(源码编译部署)
|
7月前
|
关系型数据库 Linux 分布式数据库
源码编译实现PolarDB-X部署安装的体验报告
本文档记录了编译安装PolarDB-X的步骤,包括设置CentOS开发环境、从GitHub获取源码、编译(耗时较长)、解决依赖和权限问题、安装部署及测试验证。作者建议优化文档细节、减少编译时间、改进错误提示,并提议提供一键安装依赖脚本、新手视频教程及加强社区支持。整个过程虽有挑战,但具有成就感。
169 0
|
7月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
Oracle只读事务和PolarDB只读事务的差异
在交付PolarDB的过程中我们也遇到了只读事务造成的困扰,本文主要介绍Oracle只读事务和PolarDB只读事务的不同。
223 0
Oracle只读事务和PolarDB只读事务的差异