Google Percolator 分布式事务模型

最近对 TiDB 特别感兴趣，稍微研究了一下他们应用到的 Percolator 事务模型。

BigTable

BigTable 是一个分布式, 多维, 映射表。本质上说，BigTable 是一个键值（key-value）映射。主要有三个维度，分别是行、列、时间戳。

BigTable 存储映射为：(row:string, column:string, time:int64)→string

从存储的映射时间戳维度不难看出，BigTable 是支持可以多版本控制（MVCC）的。

BigTable支持单行的事务，可以保证一行多列的 ACID 特性。明显单行事务对于一个现代化系统来说略显不足，Percolator 借助 BigTable 实现了多行的分布式事务。

Percolator事务流程

Percolator事务分为两个阶段：预写（Pre-write）和提交（Commit），本质上相当于一个加强的2PC。

需要应用 Percolator 事务的 BigTable 的表中，都需要加入下面两个列族：

• L列： 也就是 Lock 列，需要记录该行数据的锁信息
• W列：也就是 Write 列，需要记录该行数据 Last Committed 的数据版本，用来做版本控制。

为什么说列族呢？首先 BigTable 一行中每一个列是允许存储多个时间版本的数据，方便实现例如：读已提交、读未提交、可重复度、序列化等事务隔离级别。

预写（Pre-write）

这里引用 Percolator 原文的一个例子，我们需要将 Bob 的账户中的 7 元转给 Joe 的账户中。

初始状态

首先我们看 bal:write 列，此时 Bob 和 Joe 最新的一个时间戳版本 6 都指向各自的 data@5，说明在 6 这个时间戳版本中： Bob 的账户余额有 10 元，Joe 的账户余额有 5 元。那么持有大于时间戳 6 的事务进行读未提交的时候，可以读到时间戳版本为 5 的 bal:data。

初始状态

Pre-Write

在 Percolator 里面，首先需要把在同一个事务里面多个 Key 随机选出一个 Primary Key 和多个 Secondary Key。所在数据行分别称为 Primary Row 和 Secondary Row。

首先进行的是 Primary Row 的 Pre-Write 操作：

1. 从 TSO 拿到当前时间戳 start_ts = 7
2. 检查 列，如果有大于 7 的数据版本则提交失败，有则说明其他事务已经写入数据（写冲突），没有则继续处理
3. 检查 列，如果有小于 7 的数据版本锁则提交失败，有则说明其他事务已经占用数据，没有则加锁继续处理
4. 设置 为 3

此时已经完成了 Primary Row 的 Pre-Write 操作。2~4 步骤需要在同一个 bigtable 事务里面进行原子操作。

可能会有疑问为什么在此时已经把数据列 写上了？其实由于 列最新的数据还未写入，在其他事务看来，这属于未提交内容，其他事务可以根据事务隔离级别有选择读取 的时间戳版本数据。

Primary Row Pre-Write

那么针对多个 Secondary Row 的 Pre-Write 也与 Primary Row 类似，只是锁的记录需要指向 Primary Row 的锁。这样子实现了去中心化的锁管理，把Secondary Lock 与 Primary Lock 关联了起来。

Secondary Row 的 Pre-Write 操作：

1. 拿到 Primary Row 的 Pre-Write 中获得的时间戳 start_ts = 7。
2. 检查 列，如果有大于 7 的数据版本则提交失败，有则说明其他事务已经写入数据（写冲突），没有则继续处理。
3. 检查 列，如果有小于 7 的数据版本锁则提交失败，有则说明其他事务已经占用数据，没有则加锁继续处理。
4. 设置 为 9。

多个 key 也是类似，在实际应用场景中，可以异步对多个 key 加锁，加快速度。

Secondary Row Pre-Write

自此预写（Pre-write）过程已经完成了！

提交（Commit）

目前为止已经把想要修改到的数据已经加好锁了，接下来需要进行 Commit 操作。

首先进行的是 Primary Row 的 Commit 操作：

1. 从 TSO 拿到当前时间戳 commit_ts = 8。
2. 检查 列，看锁是否存在，不存在则可能已经被清除了，取消事务；存在则继续。
3. 以 commit_ts 为版本号，指向 bal:write 列的 start_ts 对应数据版本。也就是把 设置为 data@7。此步骤完成后，写入的数据版本已经生效，也就是对读已提交事务可见了。
4. 删除锁信息，让其可写。

1~3步骤需要在一个 bigtable 事务里面进行原子操作。

Primary Row Commit

Secondary Row 的 Commit 操作与 Primary Row 的类似。

Secondary Row Commit

随便聊点

事务隔离级别

与传统数据库事务隔离级别（读已提交、读未提交、可重复度、可序列化）相比，Percolator 提供了快照隔离级别。

优点：

• 保证事务中的读操作读到对应数据版本，避免产生不可重复读的问题。
• 保证多事务中的写操作不会更新到同一条记录。

缺点也比较明显：

• 写倾斜（Write）问题。
• 乐观事务会产生写热点问题。

锁管理

Percolator 抛弃中心锁管理，把锁信息分散数据当中。通过区分 Primary 和 Secondary，巧妙的设置了一个标志，后续的异常处理都可以通过这个标签来进行。

锁有可能有以下异常：

1. Prewrite 中断，还进行 primary lock 或者写 secondary lock 到一半系统崩溃。
2. Commit 中断，未进行 primary commit 或者 primary commit 到一半系统崩溃。

此时就需要用到锁清理，锁清理不需要另外开任务去管理和回收。只需要在读操作的时候遇到锁的时候特殊处理即可。减轻了锁维护的成本，也简化了整个锁的管理模型。

那是怎么处理的呢？

每个事务开启的时候都会从 TSO 获取事务开始时间 start_ts ，通过判断某一行数据的 lock 列是否在 (0, start_ts] 范围内为两种情况：

1. 不在；说明此锁可读：首先读取 write 列小于 start_ts 的最大的数据，然后去读 data 列。
2. 在；说明此锁不可读，此时如果按照锁可读情况处理的话，可能会产生读未提交的问题。

在锁不可读的情况下，也不可能无休止等待，在一定的延迟后，会进行以下操作：

1. 遇到 primary lock 还在，可以进行锁清除。
2. 遇到 secondary lock 还在，检查 primary lock。
   1. primary lock 还在，事务 commit 失败，回滚事务
   2. primary lock 不在，事务 commit 已经成功了，进行事务前滚（没错，就是前滚）。

Percolator 缺点

1. 由于依赖 TSO，会发现网络交互比较多；TiDB 团队针对退出了 Async Commit，可以减少网络交互。
2. 乐观锁存在热点读写回滚风暴问题；TiDB 团队针对此推出了悲观事务模型。
3. 依赖读清理锁，会有写冲突问题。