作者：实验室小陈/大数据开放实验室
上一篇文章《数据库恢复子系统的常见技术和方案对比（一）》中，我们基本介绍了数据库管理系统中的Logging & Recovery恢复子系统，详细讨论了基于Physical Logging的主流恢复算法ARIES的概念和技术实现。本文将华师大宫学庆教授关于介绍Logical Undo Logging 的原理以及两种数据库系统SQL Server(Azure)和Silo的恢复技术的介绍分享给大家。
— Logical Undo Logging —
在上篇文章中，我们简单介绍了Early Lock Release的优化思路：通过将索引上的Lock提前释放以提高并发程度，但同时会在事务之间产生依赖关系，导致级联回滚。比如第一个事务已经释放锁，但在刷日志时出现故障需要回滚，此时锁已被下一个事务获得，那下一个事务要和前面的事务一起回滚，极大地影响系统性能。
基于这样的情况，恢复系统中引入了Logical Undo Logging，在一定程度上解决了上述问题。Logical Undo Logging的基本思想是在事务回滚时撤销修改操作，而不是对数据的修改，如插入的撤销是删除，对数据项+1的撤销是对数据项-1。
此外处理Logical Undo时引入了Operation Logging的概念，即记录日志时对事务一些操作采用特殊的日志记录方式，称为Transaction Operation Logging。当Operation开始时，会记录一条特殊的Operation Logging，形式为log
举例来说，如果索引插入新键值对（K5, RID 7）到叶子节点Index I9，其中K5存储在Index I9页面的X位置，替换原值Old1；RID7存储在X+8位置上替换原值Old2。对于该事务，记录日志时会在最前面添加操作开始记录
在Operation执行结束后，可以提前释放锁，允许其他事务能成功向该页面插入< Key，Record ID>，但导致所有Key值重新排序，使得K5和RID7离开X和X+8的位置。此时如果进行Physical Undo，需要将K5和RID7从X 和X+8撤回，但实际中二者的位置已发生改变，按原日志记录进行Physical Undo并不现实。但从逻辑上看，Undo只需要把K5和RID7从索引节点I9删掉即可，因此在日志中加入操作日志（delete I9, K5, RID7），表示如果进行Undo，只需要按照这个逻辑指令进行即可。
在回滚时，系统对日志进行扫描：如果没有operation-end的日志记录，则进行Physical Undo，这是因为只有在Operation结束时才会释放锁，否则就说明锁还没有被释放，其他事务不可能修改其锁定的数据项。如果发现存在operation-end日志，说明锁已经被释放掉，此时只能进行Logical Undo，把begin operation和end operation之间的所有日志跳过，因为这些日志的Undo已被Logical Undo替代。如果在Undo时发现了
其中需要注意的是，所有Redo操作都是Physical Redo，这是因为Logical Redo的实现非常复杂，例如需要决定Redo顺序等，因此大多数系统里所有的Redo信息都是Physical的。此外，Physical Redo和锁提前释放并不冲突，因为Redo只有在出现故障时才会进行，此时系统挂掉导致所有的锁已经都没有了，重做的时候要重新申请锁。
— SQL Server：Constant Time Recovery —
对于大多数商业的数据库系统如SQL Server等，大多采用ARIES恢复系统，因此Undo所有未Commit事务的工作量与每个事务所做的工作内容成正比。事务做的操作越多，Undo所花费的时间就越长。因为事务操作可能是一条语句但更新很多记录，Undo就需要对记录逐条撤销，导致撤销时间可能过长。虽然正确性得到保证，但对于云服务或者对可用性要求高的系统将难以接受。为了应对这种情况，出现了CTR优化技术（Constant Time Recovery），将ARIES系统和多版本并发控制相结合，实现固定时间恢复。固定时间恢复是指不管遇到什么情况，都利用数据库系统中的多版本信息，保证恢复操作在确定的时间内完成。其基本思想是利用多版本数据库系统中的不同数据版本，确保数据Undo到一个正确的状态，而不是用原来WAL日志里的信息进行恢复。
- MS-SQL的并发控制
SQL Server在05年开始引入了多版本并发控制，但早期多版本仅用来实现Snapshot隔离级别而非恢复，支持系统根据Snapshot的时间戳去读数据库中的数据。在更新数据时，多版本并发控制可以在数据Page上对记录进行就地更新，但旧版本没有丢掉，而是被单独放在Version Store中。Version Store是一个特殊的表，只允许不断的添加数据（Append-Only），通过指针链接指出该记录的老版本，老版本又会指向上一个更老的版本，进而构成一个数据版本链。在访问数据时，可以根据事务的时间戳来决定读取哪个版本数据。因此，早期多版本Version Store的更新并不需要记录日志，因为一旦出现故障，重启以后所有时间戳都是最新的，只要保持最后一个版本即可，不会有比这个版本更早的Snapshot访问需求。对于当前Active的事务，可以根据当下时间戳，通过Garbage Collection机制将老版本丢弃。
CTR基于原Version Store进行优化，实现了Persistent Version Store，使得旧版本能够持久化存储。在CTR技术下，系统更新Version Store时会记录日志为恢复进行的准备，使得Version Store的体量和开销变大，于是出现两种实现老版本存储的策略In-Row Versioning和Off-RowVersioning。
In-Row Versioning是指对于更新一条记录的操作，如果只是改动很小的数据量，就不需要放进Version Store存储，而是在记录后加一个delta值，说明属性的数值变化。其目的是为了降低Versioning时的开销，因为同一个位置改动的磁盘I/O相对较小。
Off-Row Versioning则有一个特殊的系统表，用来存储所有表的老版本，通过WAL记录Insert操作的Redo记录。当修改量较大导致In-Row Versioning无法完全保存数据更新时，便采用Off-Row Versioning方式。如下图中，A4行的Col 2为444，在更新为555后会写入一个delta，用于记录版本变化。但这种修改受限于数据量的大小，以及记录本身所在的页面上是否有空闲空间。如果有空闲空间就可以写入，若没有就需要把更新的记录放入Off-Row Versioning表中。
恢复过程中，CTR分为三个阶段实现（Analytics、Redo和Undo）。分析阶段和ARIES类似，用来确定每一个事务的当下状态如Active、Commit和需要Undo的事务。在Redo时，系统会把主表和Version Store的表重放一遍，都恢复到出现crash的状态。Redo完成后，数据库就可以上线对外服务。CTR的第三步是Undo，在分析阶段结束后，已经知道哪些事务未提交，Undo阶段可以直接将这些事务标记为Abort。由于每条Record的不同版本都会记录与该版本相关的事务号，因此后续事务在读到该版本时，首先判断相关事务的状态，如果是Abort就忽略掉该版本而读上一个旧版本。这样的恢复方式使得在读到不可用版本时，需要根据链接去找前一个版本，虽然会带来额外性能开销，但减少了数据库的下线时间。在继续提供服务后，系统可以在剩下时间进行Garbage Collection，将失效老版本慢慢清除，这样的机制叫做Logical Revert。
- Logical Revert
Logical Revert有两种方式。第一种是用后台进程Background Cleanup把所有数据块扫描一遍，判断哪些是Garbage可以回收。判断条件为：如果主表中最后一个版本来自于已经Abort的事务，那就从Version Store里拿上一个已经Commit的旧版本放到主表。即使此时不做这件事情，后面使用数据时也是会到Version Store中读数据。因此，可以通过后台的Garage Collection进程，慢慢进行版本搬迁。第二种是如果事务在更新数据时，发现主表里的版本是Abort的事务的版本，就会覆盖该版本，而此时这个事务的正确版本应该在Version Store中。
可以看到，CTR的恢复是一个固定时间，只要前两个阶段结束即可，而前两个阶段所需时间实际上只与事务的Checkpoint有关。如果做Checkpoint的间隔是按照固定的日志大小决定，当Redo阶段结束，数据库便可以恢复工作，且恢复时间不会超过一个固定值。
— Silo：Force Recovery —
Silo是哈佛大学和MIT合作研究的一个高性能内存数据库系统原型，解决了并发程度过高导致的吞吐率下降问题。如果一个CPU内核对应一个线程来执行事务，在不存在竞争的情况下，吞吐率随着核数增加而增加，但高到一定程度后会出现下降，可能的情况是因为出现了某些资源竞争所导致的瓶颈。尽管在事务执行过程中每个线程单独执行，但最终所有事务在提交前都需要拿到事务ID，事务ID是全局范围的，事务通过原子性操作atomic_fetch_and_add(&global_tid)获得commit时的ID。而事务ID的分配通过全局的Manager角色实现，在事务申请ID时，Manager会通过计数+1来更新事务计数器，保证事务ID的全局唯一且递增，因此Manager写操作的速度会是系统性能的上限。当并发越来越高且事务都去申请ID时，就会出现竞争关系使得等待时间变长，导致吞吐率下降。
- 乐观的并发控制
对于性能瓶颈问题，Silo的解决思路是多核并发工作+共享内存的数据库里采用乐观并发控制。乐观并发控制在《内存数据库解析与主流产品对比（三）》中介绍过，指事务在执行时认为相互之间没有任何影响，仅在提交时检查是否存在冲突，如果没有冲突再去申请全局的事务ID完成Commit。而Silo通过设计Force Recovery取消了所需的全局事务ID，使用Group Commit的概念，将时间分成多个Epoch，每个Epoch为40毫秒。Epoch包含了当前时间段涉及的多个事务，因此可以通过提交Epoch的方式将这一组事务一起提交，不需要为每个事务逐一申请全局事务ID。但这种设计的缺陷在于如果事务执行时间超过40毫秒，带来的跨级会对提交和恢复带来影响。
在Silo中，每个事务由Sequence Number + Epoch Number来区分，Sequence Number用来决定执行过程中事务的顺序，通过Sequence Number和Epoch Number共同决定恢复策略。每个事务会有事务ID（TID），事务按照Epoch来进行Group Commit，整体的提交按照Epoch Number的先后实现序列化。事务ID为64位，由状态位、Sequence Number和Epoch Number共同组成，其中高位是Epoch Number，中间是Sequence Number，前三位是状态位。每条记录都会保存对应的事务ID，其中状态位用来存放访问记录时的Latch锁等信息，内存数据库和传统基于磁盘的DBMS数据库相比，其中一个重要区别就是锁的管理是和记录放在一起，并不会另外管理Data Buffer和Locking Table。
- 事务提交的三个阶段
由于Silo采用标准的乐观并发控制，因此只有在提交时才会检查是否存在冲突。在pre-commit阶段，读数据项时会把数据项中的事务ID存入Local Read-Set，随后再读取数值；而在修改数据记录时，也需要把修改的数据记录放入Local Write-Set里。
Silo事务提交时分三个阶段，第一步为Local Wite-Set里所有要写的记录拿到锁，锁信息保存在事务ID中的状态位，通过原子操作Compare and Set获取；随后从当前的Epoch读出全部事务。系统里有专门线程负责更新Epoch（每40ms+1），所有事务不会去竞争写Epoch Number而只要读该值即可。事务提交的第二步是检查Read-Set，Silo中每个数据项都包含最后一个对其进行更新的事务的ID，如果记录的TID发生变化或记录被其他事务锁住，说明从读到提交的过程中记录已经更改，需要进行Rollback。最后是生成事务TID，在新事务Commit时，TID中的Sequence Number应该是一个大于所有读到的Record的事务ID的最小值，以保证事务递增。提交后只有全部事务落盘后，才会返回结果。
- Recovery——SiloR
SiloR是Silo的恢复子系统，使用Physical Logging和Checkpoints来保证事务的持久性，并在这两个方面采用并行恢复策略。前面提到，内存数据库中的写日志操作速度最慢，因为日志涉及写盘，磁盘I/O是整个系统架构的性能瓶颈。因此SiloR采用并发方式写日志，并存在以下假设：系统里每个磁盘有一个日志线程，用来服务一组工作线程，日志线程和一组工作线程共享一个CPU Socket。
基于此假设，日志线程需要维护日志缓冲区池（池中有多个日志缓冲区）。一个工作线程如果要执行，首先需要向日志线程索要一个日志缓冲区写日志，写满后交还日志线程落盘，同时再获得新的日志缓冲区；如果没有可用的日志缓冲区，工作线程便会阻塞。日志线程会定时将缓冲区刷到磁盘，缓冲区空出来后，可以继续交给工作线程处理。对于日志文件，每100个Epoch生成1个新日志文件，旧日志文件按照固定规则生成文件名，文件名最后部分用来标识日志中最大的Epoch Number；日志内容则记录了事务的TID和Record更新的集合(Table, Key, Old Value -> New Value)。
上面介绍了多核CPU中一个核所处理的事情，实际上CPU中每个核都以同样的方式工作，会有一个专用线程来追踪目前哪些日志已经全部刷到磁盘上，并把最新已经落盘的Epoch写到磁盘上的固定位置。所有事务通过比较自己当前的Epoch和已经落盘的Persistent Epoch（以下简称Pepoch），如果小于等于 Pepoch，表明日志已经落盘，可以向客户端返回。
- 恢复过程
和ARIES恢复系统一样，SlioR也要做Checkpoints。SlioR的第一步是把最后一个检查点的数据读出再进行恢复；由于内存数据库不对索引做日志，因此索引需要在内存中重构。第二步是日志回放，内存数据库只做Redo不做Undo，Redo操作并不是和ARIES一样按正常日志顺序进行，而是从后向前执行直接更新到最新版本。在日志回放时，先检查Pepoch的日志文件，找出最新的Pepoch号，凡是超过该Pepoch号的日志记录，则认为对应的事务没有返回给客户端，因此可以忽略。日志文件的恢复采用Value Logging，对于每条日志，检查数据的Record是否已经存在，如果不存在就根据日志记录生成数据Record；如果存在则比较Record和日志中的TID。如果日志中的TID大于Record中的TID，就证明需要Redo，用日志中的新数据值来替换旧值。可以看到，SiloR的Redo不是像ARIES一样一步步恢复到故障现场，因为ARIES的目的是要将磁盘上的数据恢复到最终正确状态，而SiloR是要把内存当中的数据恢复到最新正确状态。
— In-Memory Checkpoint —
对于内存数据库，恢复系统相比磁盘DBMS系统较为简单些，只要对数据做日志即可，索引则不需要，且只需Redo日志而不需Undo日志。所有数据都是直接覆盖修改，不需要管理Dirty Page，不会存在Buffer Pool和缓冲区落盘问题。但内存数据库仍受限于日志同步时间开销，因为日志依旧要刷到非易失性存储（磁盘）。早期80年代时，内存数据库的研究都是假设内存数据不会丢失，如带电池的内存（断电后还可以用电池支撑一段时间工作）；还有非易失性内存NVM（Non-Volatile Memory）等技术，但目前这些技术还远达不到普遍使用，依旧要考虑持久化存储。
持久化系统要求对性能影响最小，不能影响到吞吐量和延迟。为减少对事务执行的影响，内存数据库追求的第一目标是恢复速度，即在故障后可以最快时间内完成恢复。因此串行恢复无法满足速度要求，目前有很多研究工作都集中在对内存数据库的并行日志研究，而并行使得对于锁和Checkpoints的实现都变得复杂。
对于In-Memory的Checkpoints，实现机制通常和并发控制紧密融合，并发控制设计决定了检查点如何实现。理想的In-Memory中Checkpoints第一个要求是不能影响正常的事务执行，并且不能引入额外延迟以及占用太多内存。
Checkpoints种类：Checkpoints分为一致性Checkpoints和Fuzzy Checkpoints两类。一致性Checkpoints指产生的检查点中的数据不包含任何未提交的事务，如果包含则在Checkpoints时去掉未提交的事务；Fuzzy Checkpoints包含已经提交和未提交的事务，在恢复时才把未提交的事务去掉。
Checkpoints机制：Checkpoints机制分为两种，第一种可以通过开发数据库系统自身功能来实现Checkpoint，比如使用多版本存储来做Snapshot；第二种可以通过操作系统级别的Folk功能，拷贝出进程的子进程；随后把内存中所有数据拷贝一遍，但需要额外操作去回滚正在执行且还未提交的修改。
Checkpoints内容：内容上Checkpoint分两种类型，一种是每次Checkpoint都全量拷贝数据；还有一种是增量Checkpoint，每次只做本次与上一次之间产生的增量内容。二者差异在于Checkpoint时数据量以及恢复时所需要的数据量的区别。
Checkpoints频率：有三种Checkpoint频率。一是基于时间的定周期Checkpoint；二是基于固定日志的大小的Checkpoint；最后一种是强制性Checkpoint，如数据库下线后强制进行Checkpoint。
— 本文小结 —
在本次两篇文章专栏中，我们对数据库系统的恢复子系统进行了介绍，分别介绍了Physical Logging的主流恢复系统ARIES和Logical Undo Logging的相关概念和技术实现。此外，我们介绍了两个数据库系统的恢复策略——SQL Server的CTR固定时间恢复以及内存数据库系统Silo的Force Recovery恢复原理。下一讲将讨论数据库系统的并发控制技术。
参考文献：
- C. Mohan, Don Haderle, Bruce Lindsay, Hamid Pirahesh, and Peter Schwarz. 1992. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking And Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging. ACM Trans. Database Syst. 17, 1 (March 1992), 94–162.
- Antonopoulos, P., Byrne, P., Chen, W., Diaconu, C., Kodandaramaih, R. T., Kodavalla, H., ... & Venkataramanappa, G. M. (2019). Constant time recovery in Azure SQL database. Proceedings of the VLDB Endowment, 12(12), 2143-2154.
- Zheng, W., Tu, S., Kohler, E., & Liskov, B. (2014). Fast databases with fast durability and recovery through multicore parallelism. In 11th {USENIX} Symposium on Operating Systems Design and Implementation ({OSDI} 14) (pp. 465-477).
- Ren, K., Diamond, T., Abadi, D. J., & Thomson, A. (2016, June). Low-overhead asynchronous checkpointing in main-memory database systems. In Proceedings of the 2016 International Conference on Management of Data (pp. 1539-1551).
- Kemper, A., & Neumann, T. (2011, April). HyPer: A hybrid OLTP&OLAP main memory database system based on virtual memory snapshots. In 2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering (pp. 195-206). IEEE.