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myrocks之事务处理

简介: --- title: MySQL · myrocks · myrocks之事务处理 author: 张远 --- # 前言 mysql目前支持的事务引擎有innodb,tokudb. rocksdb加入mysql阵营后,mysql支持的事务引擎增长至3个。 myrocks目前支持的事
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title: MySQL · myrocks · myrocks之事务处理

author: 张远

前言

mysql目前支持的事务引擎有innodb,tokudb. rocksdb加入mysql阵营后,mysql支持的事务引擎增长至3个。
myrocks目前支持的事务隔离级别有read-committed和repeatable-read. 同innodb一样,myrocks也支持MVCC机制。
可以说,myrocks提供了很好的事务支持,能够满足的一般业务的事务需求。

sequence number

谈到rocksdb事务,就必须提及rocksdb中的sequence number机制。rocksdb中的每一条记录都有一个sequence number, 这个sequence number存储在记录的key中。

InternalKey: | User key (string) | sequence number (7 bytes) | value type (1 byte) |

对于同样的User key记录,在rocksdb中可能存在多条,但他们的sequence number不同。
sequence number是实现事务处理的关键,同时也是MVCC的基础。

snapshot

snapshot是rocksdb的快照信息,snapshot实际就是对应一个sequence number.
简单的讲,假设snapshot的sequence number为Sa, 那么对于此snapshot来说,只能看到sequence number<=sa的记录,sequence number>sa的记录是不可见的。

  • snapshot 结构
    snapshot 主要包含sequence number和snapshot创建时间,sequence number 取自当前的sequence number.
class SnapshotImpl : public Snapshot {
  SequenceNumber number_;  // sequenct number
  int64_t unix_time_;      // snapshow创建时间
  ......
};  
  • snapshot 管理
    snapshot由全局双向链表管理,根据sequence number排序。snapshot的创建和删除都需要维护双向链表。
  • snapshot与compact
    rocksdb的compact操作与snapshot有紧密联系。以我们熟悉的innodb为例,rocksdb的compact类似于innodb的purge操作, 而snapshot类似于InnoDB的read view. innodb做purge操作时会根据已有的read view来判断哪些undo log可以purge,而rocksdb的compact操作会根据已有snapshot信息即全局双向链表来判断哪些记录在compace时可以清理。

判断的大体原则是,从全局双向链表取出最小的snapshot sequence number Sn. 如果已删除的老记录sequence number <=Sn, 那么这些老记录在compact时可以清理掉。

MVCC

有了snapshot,MVCC实现起来就很顺利了。记录的sequence number天然的提供了记录的多版本信息。
每次查询用户记录时,并不需要加锁。而是根据当前的sequence number Sn创建一个snapshot, 查询过程中只取小于或等于Sn的最大sequence number的记录。查询结束时释放snapshot.

关键代码段

DBIter::FindNextUserEntryInternal

 if (ikey.sequence <= sequence_) {
   if (skipping &&
      user_comparator_->Compare(ikey.user_key, saved_key_.GetKey()) <= 0) {
     num_skipped++;  // skip this entry
     PERF_COUNTER_ADD(internal_key_skipped_count, 1);
   } else {
     switch (ikey.type) {
       case kTypeDeletion:
       case kTypeSingleDeletion:
         // Arrange to skip all upcoming entries for this key since
         // they are hidden by this deletion.
         saved_key_.SetKey(
             ikey.user_key,
             !iter_->IsKeyPinned() || !pin_thru_lifetime_ /* copy */);
         skipping = true;
         num_skipped = 0;
         PERF_COUNTER_ADD(internal_delete_skipped_count, 1);
         break;
       case kTypeValue:
         valid_ = true;
         saved_key_.SetKey(
             ikey.user_key,
             !iter_->IsKeyPinned() || !pin_thru_lifetime_ /* copy */);
         return;
       case kTypeMerge:
       
       ......

隔离级别

隔离级别也是通过snapshot来实现的。在innodb中,隔离级别为read-committed时,事务中每的个stmt都会建立一个read view, 隔离级别为repeatable-read时,只在事务开启时建立一次read view. rocksdb同innodb类似,隔离级别为read-committed时,事务中每的个stmt都会建立一个snapshot, 隔离级别为repeatable-read时,只在事务开启时第一个stmt建立一次snapshot.

关键代码片段

rocksdb_commit:

  if (my_core::thd_tx_isolation(thd) <= ISO_READ_COMMITTED)
  {
    // For READ_COMMITTED, we release any existing snapshot so that we will
    // see any changes that occurred since the last statement.
    tx->release_snapshot();
  }
  • 隔离级别实现差异
    在read committed隔离级别下,如果一个大事务要更新1000w行,当它更新了前900w行时,

同时另一个事务已经更新了后100w行,那么myrocks会重新获取快照,再次尝试更新,这样
更新的是新提交的数据,也符合read committed逻辑。具体的讨论可以参考最近的issue#340.
而之前的处理方式是直接报死锁错误。

rocksdb::Status ha_rocksdb::get_for_update(
    Rdb_transaction*             tx,
    rocksdb::ColumnFamilyHandle* column_family,
    const rocksdb::Slice&        key,
    std::string*                 value) const
{
  rocksdb::Status s= tx->get_for_update(column_family, key, value);

  // If we have a lock conflict and we are running in READ COMMITTTED mode
  // release and reacquire the snapshot and then retry the get_for_update().
  if (s.IsBusy() && my_core::thd_tx_isolation(ha_thd()) == ISO_READ_COMMITTED)
  {
    tx->release_snapshot();
    tx->acquire_snapshot(false);

    s= tx->get_for_update(column_family, key, value);
  }

  return s;
}

innodb不会出现上述情况,当第一个大事更新是会持有b树的index lock, 第二个事务会一直等待index lock直至第一个事务提交完成。

myrocks目前只支持一种锁类型:排他锁(X锁),并且所有的锁信息都保存在内存中。

  • 锁结构
    每个锁实际上存储的哪条记录被哪个事务锁住。
struct LockInfo {
  TransactionID txn_id;
    
  // Transaction locks are not valid after this time in us 
  uint64_t expiration_time;
  ......
  }

每个锁实际是key和LockInfo的映射. 锁信息都保存在map中

struct LockMapStripe {
  std::unordered_map<std::string, LockInfo> keys;
  ......
}

为了减少全局锁信息访问的冲突, rocksdb将锁信息进行按key hash分区,

struct LockMap {
    std::vector<LockMapStripe*> lock_map_stripes_;
}

同时每个column family 存储一个这样的LockMap.

using LockMaps = std::unordered_map<uint32_t, std::shared_ptr<LockMap>>;
LockMaps lock_maps_; 

锁相关参数:
max_num_locks:事务锁个数限制
expiration:事务过期时间

通过设置以上两个参数,来控制事务锁占用过多的内存。

  • 死锁检测

rocksdb内部实现了简单的死锁检测机制,每次加锁发生等待时都会向下面的map中插入一条等待信息,表示一个事务id等待另一个事务id.
同时会检查wait_txn_map_是否存在等待环路,存在环路则发生死锁。

std::unordered_map<TransactionID, TransactionID> wait_txn_map_;

死锁检测关键代码片段

TransactionLockMgr::IncrementWaiters:

    for (int i = 0; i < txn->GetDeadlockDetectDepth(); i++) {
      if (next == id) {
        DecrementWaitersImpl(txn, wait_id);
        return true;
      } else if (wait_txn_map_.count(next) == 0) {
        return false;
      } else {
        next = wait_txn_map_[next];
      }
    }

死锁检测相关参数
deadlock_detect:是否开启死锁检测
deadlock_detect_depth:死锁检查深度,默认50

  • gap lock

innodb中是存在gap lock的,主要是为了实现repeatable read和唯一性检查的。
而在rocksdb中,不支持gap lock(rocksdb insert是也会多对唯一键加锁,以防止重复插入,
严格的来讲也算是gap lock).

那么在rocksdb一些需要gap lock的地方,目前是报错和打印日志来处理的。

相关参数
gap_lock_write_log: 只打印日志,不返回错误
gap_lock_raise_error: 打印日志并且返回错误

  • 锁示例

直接看例子

screenshot.png

binlog XA & 2pc

myrocks最近也支持了binlog xa.
在开启binlog的情况下,myrocks提交时,会经历两阶段提交阶段。
prepare阶段,根据server层生成的xid(由MySQLXid+server_id+qurey_id组成),在rockdb内部执行2pc操作,生成Prepare(xid),EndPrepare()记录。
commit阶段,根据事务成还是失败,生成Commit(xid)或Rollback(xid)记录。

rocksdb 2pc参考这里

总结

myrocks在事务处理方面还有些不完善的地方,比如锁类型只有单一的X锁,不支持gap lock,纯内存锁占用内存等。 myrocks社区正在持续改进中,一起期待。

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