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多版本并发控制(MVCC)在分布式系统中的应用

2012年3月13日 发表评论 阅读评论 26,934 人阅读    

感谢 Todd投递本文 – 微博帐号:weidagang

问题

最近项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题。该问题可以抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2 … Ln组成;D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口。L的业务逻辑可以抽象为下面3个步骤:

  1. read: 根据keySet {k1, … kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, … kn:vn}
  2. do: 根据keyValueSet进行业务处理,得到需要更新的数据集keyValueSet’ {k1′:v1′, … km’:vm’} (:读取的keySet和更新的keySet’可能不同)
  3. update: 把keyValueSet’更新到D (:D保证在一次调用更新多个key的原子性)

在没有事务支持的情况下,多个L进行并发处理可能会导致数据一致性问题。比如,考虑L1和L2的如下执行顺序:

  1. L1从D读取key:123对应的值100
  2. L2从D读取key:123对应的100
  3. L1将key:123更新为100 + 1
  4. L2将key:123更新为100 + 2

如果L1和L2串行执行,key:123对应的值将为103,但上面并发执行中L1的执行效果完全被L2所覆盖,实际key:123所对应的值变成了102。

解决方案1:基于锁的事务

为了让L的处理具有可串行化特性(Serializability),一种最直接的解决方案就是考虑为D加上基于锁的简单事务。让L在进行业务处理前先锁定D,完成以后释放锁。另外,为了防止持有锁的L由于某种原因长时间未提交事务,D还需要具有超时机制,当L尝试提交一个已超时的事务时会得到一个错误响应。

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本方案的优点是实现简单,缺点是锁定了整个数据集,粒度太大;时间上包含了L的整个处理时间,跨度太长。虽然我们可以考虑把锁定粒度降低到数据项级别,按key进行锁定,但这又会带来其他的问题。由于更新的keySet’可能是事先不确定的,所以可能无法在开始事务时锁定所有的key;如果分阶段来锁定需要的key,又可能出现死锁(Deadlock)问题。另外,按key锁定在有锁争用的情况下并不能解决锁定时间太长的问题。所以,按key锁定仍然存在重要的不足之处。

解决方案2:多版本并发控制

为了实现可串行化,同时避免锁机制存在的各种问题,我们可以采用基于多版本并发控制(Multiversion concurrency control,MVCC)思想的无锁事务机制。人们一般把基于锁的并发控制机制称成为悲观机制,而把MVCC机制称为乐观机制。这是因为锁机制是一种预防性的,读会阻塞写,写也会阻塞读,当锁定粒度较大,时间较长时并发性能就不会太好;而MVCC是一种后验性的,读不阻塞写,写也不阻塞读,等到提交的时候才检验是否有冲突,由于没有锁,所以读写不会相互阻塞,从而大大提升了并发性能。我们可以借用源代码版本控制来理解MVCC,每个人都可以自由地阅读和修改本地的代码,相互之间不会阻塞,只在提交的时候版本控制器会检查冲突,并提示merge。目前,Oracle、PostgreSQL和MySQL都已支持基于MVCC的并发机制,但具体实现各有不同。

MVCC的一种简单实现是基于CAS(Compare-and-swap)思想的有条件更新(Conditional Update)。普通的update参数只包含了一个keyValueSet’,Conditional Update在此基础上加上了一组更新条件conditionSet { … data[keyx]=valuex, … },即只有在D满足更新条件的情况下才将数据更新为keyValueSet’;否则,返回错误信息。这样,L就形成了如下图所示的Try/Conditional Update/(Try again)的处理模式:

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虽然对单个L来讲不能保证每次都成功更新,但从整个系统来看,总是有任务能够顺利进行。这种方案利用Conditional Update避免了大粒度和长时间的锁定,当各个业务之间资源争用不大的情况下,并发性能很好。不过,由于Conditional Update需要更多的参数,如果condition中value的长度很长,那么每次网络传送的数据量就会比较大,从而导致性能下降。特别是当需要更新的keyValueSet’很小,而condition很大时,就显得非常不经济。

为了避免condition太大所带来的性能问题,可以为每条数据项增加一个int型的版本号字段,由D维护该版本号,每次数据有更新就增加版本号;L在进行Conditional Update时,通过版本号取代具体的值。

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另一个问题是上面的解决方案假设了D是可以支持Conditional Update的;那么,如果D是一个不支持Conditional Update的第三方的key-value存储怎么办呢?这时,我们可以在L和D之间增加一个P作为代理,所有的CRUD操作都必须经过P,让P来进行条件检查,而实际的数据操作放在D。这种方式实现了条件检查和数据操作的分离,但同时降低了性能,需要在P中增加cache,提升性能。由于P是D的唯一客户端;所以,P的cache管理是非常简单的,不必像多客户端情形担心缓存的失效。不过,实际上,据我所知redis和Amazon SimpleDB都已经有了Conditional Update的支持。

悲观锁和MVCC对比

上面介绍了悲观锁和MVCC的基本原理,但是对于它们分别适用于什么场合,不同的场合下两种机制优劣具体表现在什么地方还不是很清楚。这里我就对一些典型的应用场景进行简单的分析。需要注意的是下面的分析不针对分布式,悲观锁和MVCC两种机制在分布式系统、单数据库系统、甚至到内存变量各个层次都存在。

### 场景1:对读的响应速度要求高

有一类系统更新特别频繁,并且对读的响应速度要求很高,如股票交易系统。在悲观锁机制下,写会阻塞读,那么当有写操作时,读操作的响应速度就会受到影响;而MVCC不存在读写锁,读操作是不受任何阻塞的,所以读的响应速度会更快更稳定。

### 场景2:读远多于写

对于许多系统来讲,读操作的比例往往远大于写操作,特别是某些海量并发读的系统。在悲观锁机制下,当有写操作占用锁,就会有大量的读操作被阻塞,影响并发性能;而MVCC可以保持比较高且稳定的读并发能力。

### 场景3:写操作冲突频繁

如果系统中写操作的比例很高,且冲突频繁,这时就需要仔细评估。假设两个有冲突的业务L1和L2,它们在单独执行是分别耗时t1,t2。在悲观锁机制下,它们的总时间大约等于串行执行的时间:

T = t1 + t2

而在MVCC下,假设L1在L2之前更新,L2需要retry一次,它们的总时间大约等于L2执行两次的时间(这里假设L2的两次执行耗时相等,更好的情况是,如果第1次能缓存下部分有效结果,第二次执行L2耗时是可能减小的):

T’ = 2 * t2

这时关键是要评估retry的代价,如果retry的代价很低,比如,对某个计数器递增,又或者第二次执行可以比第一次快很多,这时采用MVCC机制就比较适合。反之,如果retry的代价很大,比如,报表统计运算需要算几小时甚至一天那就应该采用锁机制避免retry。

从上面的分析,我们可以简单的得出这样的结论:对读的响应速度和并发性要求比较高的场景适合MVCC;而retry代价越大的场景越适合悲观锁机制。

总结

本文介绍了一种基于多版本并发控制(MVCC)思想的Conditional Update解决分布式系统并发控制问题的方法。和基于悲观锁的方法相比,该方法避免了大粒度和长时间的锁定,能更好地适应对读的响应速度和并发性要求高的场景。

参考

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本文的图是用我自己开发的TextDiagram工具画的,欢迎试用!如果您喜欢,请推荐给朋友,谢谢!


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好烂啊有点差凑合看看还不错很精彩 (17 人打了分,平均分: 4.24 )
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  1. millis
    2012年11月28日12:59 | #1

    通俗易懂。其实就是free lock的一种实现

  2. icoder
    2013年3月26日20:08 | #2

    @老栋
    LSM+AOF 是值啥?

  3. @流沙河鱼
    2013年5月14日10:47 | #3

    你的问题就是lost update 吧。

  4. @流沙河鱼
    2013年5月14日10:48 | #4

    你的问题就是lost update吧

  5. 2013年7月15日22:08 | #5

    @abadcafe 读写都走cache,对于写需要持久化的场景就不适用了

  6. 2013年8月29日12:00 | #6

    cas思想

  7. airwing
    2013年12月11日16:47 | #7

    就想问一下,这个例子中的kv store是分布式的吗?如果是,文中讨论的还成立吗。
    即:
    L1从D读取key:123对应的值100(123在机器1)
    L1从D读取key:456对应的值200(456在机器2)
    L2从D读取key:123对应的100
    L3从D读取key:456对应的值200
    L1将key:123更新为100 + 1
    L2将key:123更新为100 + 2
    L3将key:456更新为200 + 3

  8. marvelrock
    2015年3月30日14:00 | #8

    据说文章中嵌有图片,我怎么看不到图片呢?

  9. xiaoshi
    2016年6月22日10:23 | #9

    airwing :
    就想问一下,这个例子中的kv store是分布式的吗?如果是,文中讨论的还成立吗。
    即:
    L1从D读取key:123对应的值100(123在机器1)
    L1从D读取key:456对应的值200(456在机器2)
    L2从D读取key:123对应的100
    L3从D读取key:456对应的值200
    L1将key:123更新为100 + 1
    L2将key:123更新为100 + 2
    L3将key:456更新为200 + 3

    同问,mvcc实现不了分布式事务吧?

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  1. 2012年7月5日01:09 | #1
  2. 2012年7月24日13:18 | #2
  3. 2012年8月8日16:03 | #3
  4. 2012年8月10日11:32 | #4
  5. 2012年8月22日13:19 | #5
  6. 2012年10月23日13:18 | #6
  7. 2012年11月12日18:09 | #7
  8. 2012年11月23日14:59 | #8
  9. 2012年12月31日22:28 | #9
  10. 2013年1月15日14:43 | #10
  11. 2013年7月3日00:29 | #11
  12. 2013年7月13日14:31 | #12
  13. 2013年8月31日17:24 | #13
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  15. 2013年12月31日14:57 | #15
  16. 2014年2月3日17:31 | #16
  17. 2014年2月3日19:47 | #17
  18. 2014年3月8日12:31 | #18
  19. 2014年6月13日15:56 | #19
  20. 2014年8月23日07:25 | #20
  21. 2014年9月21日23:38 | #21
  22. 2014年10月30日01:10 | #22
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  27. 2016年5月10日22:00 | #27
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