这篇文章介绍 B+ 树的无锁并发算法 Palm Tree。

论文链接：Parallel Architecture-Friendly Latch-Free Modifications to B+ Trees on Many-Core Processors。

为什么会介绍这个算法？

之前实现过一个有锁并发的 B+ 树算法，Efficient Locking for Concurrent Operations on B-Trees。

这是一个很经典的算法，它通过引入节点读写锁和层级指针来实现有锁并发，后续有不少论文都在这个基础上进行了改进。但是这个算法也有缺陷，

  1. 无法在多核情况下保证性能
  2. 对于顺序插入，性能太差
  3. 对删除操作不友好

前两个缺点的根本原因在于线程之间的同步开销太大。所以开始寻找新算法，然后发现了 Palm Tree。

这个算法有什么特别之处？

  1. 真无锁，既没有将节点的某个字段用于加锁，也不用 MVCC
  2. 高可扩展性，性能随着线程数增加而增加
  3. 顺序插入性能良好
  4. 满足序列化（serializability）

常规并发算法

首先我们看一下常规的并发算法，

Database · 理论基础 · Palm Tree - 图1

上图代表了常规并发算法，这类算法主要特点就是每个线程把自己携带的数据处理完，同时通过加锁或者原子操作来避免并发访问的问题。缺点主要有以下几方面：

  1. 1. 加锁导致线程阻塞，CPU 利用率下降，（超）高并发情况下问题尤为严重
  2. 2. 原子操作导致的过多次重试导致 CPU 的有效利用率下降
  3. 3. 差劲的局部数据访问性能，比如顺序插入
  5. 有个值得提出的点是 LevelDB/RocksDB 中的 SkipList 使用原子操作但是插入并不需要重试，那是因为只是支持一写多读，如果是多写多读的话还是需要重试，参考 RocksDB 的 InlineSkipList。

Palm Tree 算法

接下来我们介绍 Palm Tree。下图是论文中算法的整体流程：

Database · 理论基础 · Palm Tree - 图2

对于 Palm Tree 来说，维护N个工作线程，N个线程会分工合作来处理数据。

第1行：Partition-Input，把我们要处理的 batch 内的数据平均分配给每个线程。

1

第2行：Search，每个线程对分配到的 key 下降到叶子节点，这个过程是不需要加锁与重试的，因为这个过程中所有节点都是只读的。

2

第3行：Sync，线程间进行同步，保证所有线程都下降到了叶子节点。接下来要解决并发访问的问题。在这里你可以把 sync 理解为一个全局的 barrier。

第4行：Redistribute-Work，可以看到上图中不同的线程落到了同一个叶子节点，这会带来并发访问的问题，所以我们需要进行数据的再分配，保证同一个节点只由一个线程进行读写操作。

第5行：Resolve-Hazards，要保证算法满足 serializability 这个特性，我们需要对操作进行重排，使得他们和之前在 Batch 中的顺序是一致的。

3-4-5

当3-4-5行执行完毕后，可以得到上面这张图。

6-7

第6-7行：Modify-Node，每个线程根据自己最终分配到的数据，在相应的叶子节点进行实际的读写操作，不需要加锁，因为这时候每个叶子节点只属于一个线程。

第8行：Sync，所有线程进行完叶子节点的处理后需要进行同步。

9-13

第9-13行，节点可能存在分裂或合并，这时候分裂或者合并信息相当于新的读写操作，我们要把它们反映到相应的上层节点中。这时候对于每一层需要进行（redistribute-work，分裂或合并内部结点，同步）这样的步骤，直到根节点。

15

第15行：Handle-Root，根节点可能存在分裂或合并，只由编号为0的线程处理即可。

以上就是这个算法的整体流程。

Palm Tree 优化

算法自身的优化主要是两个，提前排序（pre-sort）和点对点同步（point-to-point synchronization）。

提前排序

palm tree 算法每次执行一个 batch，提前排序就是把这个 batch 里所有 key 按照顺序排好。

如果不排序，对于一个 batch，每个线程最后落在的叶子节点分布可能是这样的（不同颜色的线代表不同线程）：

Database · 理论基础 · Palm Tree - 图9

如果排序，那么每个线程落在的叶子节点的分布可能是这样的：

Database · 理论基础 · Palm Tree - 图10

可以看到同一线程的节点分布是比较紧凑的，这样有两个好处：

  1. 在下降阶段，可以获得更好的缓存局部性
  2. 帮助获得更细粒度的线程同步

对于1，我们假设每个 batch 里有100个 key，然后一共有4个线程，那么每个线程会分配到25 个 key。对于一个线程来说，原来（排序前）key 的分布可能是 [aa, zz)，排序完后，key 的分布可能是 [aa, gg)，当 key 涉及的区间更紧凑时，它们在下降阶段涉及到的 B+ 树节点就少，所以可以减少 cache miss，获得更好的 cache locality。

点对点同步（point-to-point synchronization)

由上图2可以看到，当提前排序进行完后，每个线程落到的叶子节点范围是一定的。假设我们从左往右对叶子节点层进行标记，如果有100个叶子节点那就是【1，100】的区间。

对于4个线程来说，它们下降到的最终的叶子节点分布可能是这样的：

  1. th1: [1,2,3,3,6,9]，区间[1,9]
  2. th2: [9,9,17,23,28]，区间[9,28]
  3. th3: [28,31,45,56,78]，区间[28,78]
  4. th4: [78,78,82,93,99]，区间[78,99]

为了简便处理，之前我们在下降完后会进行一次全局同步（global synchronization），同步完后再进行任务分配并修改叶子节点。

但是现在不需要了，因为每个线程处理的 key 范围是不相交的，对于线程2来说，其实它只需要和线程1、线程3进行同步，此时线程4涉及到的叶子节点和线程2是不冲突的。

Database · 理论基础 · Palm Tree - 图11

所以点对点同步是这样操作的，对于线程 i，通常情况下 i 只需要和线程 i-1、线程 i+1 进行同步，即相邻的线程之间进行同步即可。这样可以大大减少线程同步的开销。

具体来说，一个线程的一次同步需要确定四个值：

  1. their_last: 前一个线程的最后一个节点
  2. my_first: 我的第一个节点
  3. my_last: 我的最后一个节点
  4. their_first: 后一个线程的第一个节点

当前线程只需要等待前一个线程把它的最后一个节点发过来，同时等待后一个线程把它的第一个节点发过来就行了。

会出现线程 i 需要和 i+2 进行同步的情况吗？当然。当整个 batch 中的 key 比较紧凑时，这时 their_last 就代表前面某些或者前面所有线程的最后一个叶子节点，their_first 就代表后面某些或者后面所有线程的第一个叶子节点。举个极端的例子，顺序插入，这时候所有线程确定的四个值都是一样的，their_last == my_first == my_last == their_first，那这时候点对点同步就退化为了全局同步。

以上就是提前排序和点对点同步优化的介绍。

总结

整体上而言这个算法分为四个阶段：

  1. 1. Divide & Search
  2. 2. Redistribute-Work & Resolve-Hazards & Modify Leaf Nodes
  3. 3. Redistribute-Work & Modify Internal Nodes
  4. 4. Modify Root Node

相较于其他并发算法，Palm Tree 算法的每个线程不再孤立，而是会进行合作，然后通过线程间的同步（比如 Barrier）来保证各个线程整体上处于同一阶段以及写操作的隔离，避免节点加锁和重试，也就是之前提到的特性1。

同时，对于一次读写操作来说，耗时最多部分就是下降过程以及叶子节点的修改这两个部分。对于 Palm Tree 来说，耗时最多的操作是平均分配给各个线程独立进行的，所以理论上可以做到性能的线性扩展，也就是之前提到的这个算法的特性2。

下面这张图比较形象地描述了这个算法。

相同颜色的线代表同一线程

开源

这个算法的实现在这里：UncP/aili，代码在 palm/这个文件夹里。