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。

  1. 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。
  1. class SnapshotImpl : public Snapshot {
  2. SequenceNumber number_; // sequence number
  3. int64_t unix_time_; // snapshot创建时间
  4. ......
  5. };
  • 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

  1. DBIter::FindNextUserEntryInternal
  2. if (ikey.sequence <= sequence_) {
  3. if (skipping &&
  4. user_comparator_->Compare(ikey.user_key, saved_key_.GetKey()) <= 0) {
  5. num_skipped++; // skip this entry
  6. PERF_COUNTER_ADD(internal_key_skipped_count, 1);
  7. } else {
  8. switch (ikey.type) {
  9. case kTypeDeletion:
  10. case kTypeSingleDeletion:
  11. // Arrange to skip all upcoming entries for this key since
  12. // they are hidden by this deletion.
  13. saved_key_.SetKey(
  14. ikey.user_key,
  15. !iter_->IsKeyPinned() || !pin_thru_lifetime_ /* copy */);
  16. skipping = true;
  17. num_skipped = 0;
  18. PERF_COUNTER_ADD(internal_delete_skipped_count, 1);
  19. break;
  20. case kTypeValue:
  21. valid_ = true;
  22. saved_key_.SetKey(
  23. ikey.user_key,
  24. !iter_->IsKeyPinned() || !pin_thru_lifetime_ /* copy */);
  25. return;
  26. case kTypeMerge:
  27. ......

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

  1. rocksdb_commit:
  2. if (my_core::thd_tx_isolation(thd) <= ISO_READ_COMMITTED)
  3. {
  4. // For READ_COMMITTED, we release any existing snapshot so that we will
  5. // see any changes that occurred since the last statement。
  6. tx->release_snapshot();
  7. }
  • 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。
  1. rocksdb::Status ha_rocksdb::get_for_update(
  2. Rdb_transaction* tx,
  3. rocksdb::ColumnFamilyHandle* column_family,
  4. const rocksdb::Slice& key,
  5. std::string* value) const
  6. {
  7. rocksdb::Status s= tx->get_for_update(column_family, key, value);
  8. // If we have a lock conflict and we are running in READ COMMITTTED mode
  9. // release and reacquire the snapshot and then retry the get_for_update().
  10. if (s.IsBusy() && my_core::thd_tx_isolation(ha_thd()) == ISO_READ_COMMITTED)
  11. {
  12. tx->release_snapshot();
  13. tx->acquire_snapshot(false);
  14. s= tx->get_for_update(column_family, key, value);
  15. }
  16. return s;
  17. }

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。
  1. struct LockInfo {
  2. TransactionID txn_id;
  3. // Transaction locks are not valid after this time in us
  4. uint64_t expiration_time;
  5. ......
  6. }

每个锁实际是key和LockInfo的映射。 锁信息都保存在map中

  1. struct LockMapStripe {
  2. std::unordered_map<std::string, LockInfo> keys;
  3. ......
  4. }

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,

  1. struct LockMap {
  2. std::vector<LockMapStripe*> lock_map_stripes_;
  3. }

同时每个column family 存储一个这样的LockMap。

  1. using LockMaps = std::unordered_map<uint32_t, std::shared_ptr<LockMap>>;
  2. 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。

  1. std::unordered_map<TransactionID, TransactionID> wait_txn_map_;

死锁检测关键代码片段

  1. TransactionLockMgr::IncrementWaiters:
  2. for (int i = 0; i < txn->GetDeadlockDetectDepth(); i++) {
  3. if (next == id) {
  4. DecrementWaitersImpl(txn, wait_id);
  5. return true;
  6. } else if (wait_txn_map_.count(next) == 0) {
  7. return false;
  8. } else {
  9. next = wait_txn_map_[next];
  10. }
  11. }

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。