拖了很久终于开始做实验4了。lab4有三个大任务1. Lock Manager、2. DEADLOCK DETECTION 、3. CONCURRENT QUERY EXECUTION。这里20年的lab好像和之前的不太一样记得之前有日志和错误恢复lab的。不过就做这个最新的了。
这个任务只需要修改两个文件concurrency/lock_manager.cpp
和concurrency/lock_manager.h
。这里cmu已经给我们提供了和事物相关的一些函数。在include/concurrency/transaction.h
。这里的==锁管理==(下用LM表示)针对于tuple级别。我们需要对lock/unlock
请求作出正确的行为。如果出现错误应该抛出异常。
1. 请仔细阅读位于lock_manager.h内的LockRequestQueue类
这会帮助你确定哪些事物在等待一个锁
2. 建议使用std::condition_variable
来通知那些等待锁的事物
3. 使用shared_lock_set_
和exclusive_lock_set_
来区别共享锁和排他锁。这样当TransactionManager
想要提交和abort事物的时候。LM就可以合理的释放锁
4. 你应该通读TransactionManager::Abort
来了解对于Abort
状态的事物。LM是如何释放锁的
==一些参考阅读资料==
关于多线程
关于锁
关于c++11 条件变量
C++互斥对象与互斥锁
1、两个常用的互斥对象:std::mutex(互斥对象),std::shared_mutex(读写互斥对象) 2、三个用于代替互斥对象的成员函数,管理互斥对象的锁(都是构造加锁,析构解锁):std::lock_guard用于管理std::mutex,std::unique_lock与std::shared_lock管理std::shared_mutex。
X锁(排他锁,Exclusive Locks)
当加X锁的时候,表示我们要写这个tuple。当一个事物拥有排他锁时,其他任何事务必须等到X锁被释放才能对该页进行访问;X锁一直到事务结束才能被释放。下面来看一个例子
T1: update table set column1='hello' where id<1000
T2: update table set column1='world' where id>1000
对于这个sql语句而言。加入事物T1先到达。这个过程T1会对id < 1000的记录施加排他锁,但是由于T2的更新和T1并无关系,所以它不会阻塞T2的更新
同样看下面的例子。
T1: update table set column1='hello' where id<1000
T2: update table set column1='world' where id>900
如同上例,如果T1先达,T2立刻也到,T1加的排他锁会阻塞T2的update.
对于本实验的实现。我们需要记住。
- 如果有事物对当前rid加了共享锁。则必须等共享锁释放之后才能再加X锁
- 如果有事物对当前rid加了X锁之后,则在该X锁释放之前,不会有任何的锁被施加
S锁(共享锁,Shared Locks)
多个事务可封锁一个共享页;任何事务都不能修改该页; 通常是该页被读取完毕,S锁立即被释放。
本实验对于S锁的实现要和U锁结合起来。因此会在下面说明。
U锁(更新锁,Updated Locks)
为了解决死锁。引入了更新锁,看下面的例子
----------------------------------------
T1:
begin tran
select * from table(updlock) (加更新锁)
update table set column1='hello'
T2:
begin tran
select * from table(updlock)
update table set column1='world'
----------------------------------------
事物T1加更新锁的意思就是。我现在虽然只想读。但是我要预留一个写的名额,因此当有事物施加U锁之后,其他事物便不能加U锁。比如本例,T1执行select,加更新锁。T2运行,准备加更新锁,但发现已经有一个更新锁在那儿了,只好等。
除此之外,更新锁可以和读操作共存这也是我们这个实验实现时需要重点考虑的
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T1: select * from table(updlock) (加更新锁)
T2: select * from table(updlock) (等待,直到T1释放更新锁,因为同一时间不能在同一资源上有两个更新锁)
T3: select * from table (加共享锁,但不用等updlock释放,就可以读)
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因此在我们这个实验实现的时候我们需要注意
- 如果有事物对当前rid加了更新锁。则不允许加X和S锁
- 当被读取的页将要被更新时,则升级为X锁;U锁要一直到事务结束时才能被释放。
注:不会附上很多代码。(听Andy教授的话)
1. 对于S锁
只需要考虑下面这些情况
Lock_queue
中有X锁则需要wait简单附上一些代码
if (mode == LockMode::SHARED) {
auto shared_wait_for = [&]() { return !lock_queue.upgrading_ && !lock_queue.hasExclusiveLock(txn); };
while (!shared_wait_for()) {
lock_queue.cv_.wait(_lock);
}
txn->GetSharedLockSet()->emplace(rid);
}
lock_queue.hasExclusiveLock(txn)
函数
就是用来判断是否有排他锁
inline bool hasExclusiveLock(Transaction *txn) {
std::list::iterator curr = request_queue_.begin();
for (; curr != request_queue_.end(); curr++) {
if (curr->lock_mode_ == LockMode::EXCLUSIVE) {
return true;
}
}
return false;
}
2. 对于X锁
同样附上一些简单的代码
if (mode == LockMode::EXCLUSIVE) {
auto exclusive_wait_for = [&]() { return !lock_queue.upgrading_ && lock_queue.request_queue_.size() == 1; };
while (!exclusive_wait_for()) {
lock_queue.cv_.wait(_lock);
}
txn->GetExclusiveLockSet()->emplace(rid);
}
和共享锁的实现基本类似
附上带注释的核心逻辑代码。基本可以说明白这个地方
// 标记位更新。表明现在正处于等待update锁阶段
queue.upgrading_ = true;
// 假如说当前的request_queue中只有当前update lock这一个请求。则可以加U锁,否则应该wait
while (lock_table_[rid].request_queue_.size() != 1) {
queue.cv_.wait(unique_lock);
}
// 加X锁。并把标记位重制
queue.request_queue_.back() = LockRequest(txn->GetTransactionId(), LockMode::EXCLUSIVE);
queue.upgrading_ = false;
这个任务要求你的LM能够进行死锁检测。死锁检测算法就是最常见的资源分配图算法
下面用cmu课上ppt的例子来看一下这个算法。
核心就是如果事物Ti在等待事物Tj释放锁。则画一条从i-->j的边。如果检测完所有的冲突事务。如果出现环则表示出现了死锁。如果没有环则表示没有死锁。
这样形成了一个环就发生了死锁,这个时候就需要abort
就直接附上代码不说废话
void LockManager::AddEdge(txn_id_t t1, txn_id_t t2) {
for (const auto &txn_id : waits_for_[t1]) {
if (txn_id == t2) {
return;
}
}
waits_for_[t1].push_back(t2);
}
void LockManager::RemoveEdge(txn_id_t t1, txn_id_t t2) {
LOG_DEBUG("we can remove edge");
auto &vec = waits_for_[t1];
for (auto iter = vec.begin(); iter != vec.end(); ++iter) {
if (*iter == t2) {
vec.erase(iter);
return;
}
}
}
这个函数的实现。就是对于我们上面算法的实现。由于依赖图是一个有向图。因此我们需要知道如何判断一个有向图是否有环。
帮助链接
用简单的dfs就可以实现这一功能。当然除了一个visited
数组来判断这个元素是否被遍历过之外。我们还需要另外一个数组recStack
用来 keep track of vertices in the recursion stack.
具体的过程就和下图一样
下面附上上面那个算法的代码实习。但是关于本任务需要的代码没有给出
// This function is a variation of DFSUtil() in https://www.geeksforgeeks.org/archives/18212
bool Graph::isCyclicUtil(int v, bool visited[], bool *recStack)
{
if (visited[v] == false)
{
// Mark the current node as visited and part of recursion stack
visited[v] = true;
recStack[v] = true;
// Recur for all the vertices adjacent to this vertex
list<int>::iterator i;
for(i = adj[v].begin(); i != adj[v].end(); ++i)
{
if( !visited[*i] && isCyclicUtil(*i, visited, recStack) )
return true;
else if (recStack[*i])
return true;
}
}
recStack[v] = false; // remove the vertex from recursion stack
return false;
}
因为构建图之前我们要获取所有已经加锁和等待锁的事物id。
这里用两个函数来实现这两个步骤
这里附上找到所有等待锁事物的函数。另一个不再给出。
std::unordered_set<txn_id_t> getWaitingSet() {
std::list::iterator wait_start;
std::unordered_set<txn_id_t> blocking;
// 遍历找到wait_start的位置
std::list::iterator curr = request_queue_.begin();
for (; curr != request_queue_.end() && (curr->lock_mode_ == LockMode::SHARED || curr ->lock_mode_ == LockMode::EXCLUSIVE); curr++) {
}
wait_start = curr;
for (; wait_start != request_queue_.end(); wait_start++) {
if (GetTransaction(wait_start->txn_id_)->GetState() != TransactionState::ABORTED) {
blocking.insert(wait_start->txn_id_);
}
}
return blocking;
}
};
Read Uncommitted(读取未提交内容)
在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用,因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据,也被称之为脏读(Dirty Read)。
就好比还没确定的消息,你却先知道了发布出去,最后又变更了,这样就发生了错误
Read Committed(读取提交内容)
这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)。它满足了隔离的简单定义:一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读(Nonrepeatable Read
),因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit,所以同一select可能返回不同结果。
Repeatable Read(可重读)
这是MySQL的默认事务隔离级别,它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时,会看到同样的数据行。不过理论上,这会导致另一个棘手的问题:幻读 (Phantom Read)。简单的说,幻读指当用户读取某一范围的数据行时,另一个事务又在该范围内插入了新行,当用户再读取该范围的数据行时,会发现有新的“幻影” 行。
由于对于整个表的遍历。也就是读操作,在并发的情况下可能发生错误。所以必须加以控制
这里附上一些加锁的代码进行解释
首先是对于隔离级别的区分
READ_UNCOMMITTED
则不需要加锁READ_COMMITTED
或者REPEATABLE_READ
则需要判断。如果当前rid没有被加锁。则加上共享锁 Transaction *txn = exec_ctx_->GetTransaction();
LockManager *lock_mgr = exec_ctx_->GetLockManager();
if (lock_mgr != nullptr) {
switch (txn->GetIsolationLevel()) {
case IsolationLevel::READ_UNCOMMITTED:
break;
case IsolationLevel::READ_COMMITTED:
case IsolationLevel::REPEATABLE_READ:
RID r = iter->GetRid();
if (txn->GetSharedLockSet()->empty() && txn->GetExclusiveLockSet()->empty()) {
lock_mgr->LockShared(txn, r);
txn->GetSharedLockSet()->insert(r);
}
break;
}
}
这个更新比较简单。
主要有下面两个原则
update
的时候需要把它更新成update Lockif (lock_mgr != nullptr) {
if (txn->IsSharedLocked(*rid)) {
lock_mgr->LockUpgrade(txn, *rid);
txn->GetSharedLockSet()->erase(*rid);
txn->GetExclusiveLockSet()->insert(*rid);
} else if (txn->GetExclusiveLockSet()->empty()) {
lock_mgr->LockExclusive(txn, *rid);
}
}
对于delete的并发控制和update的完全一样。只需要加入上面的原则即可
总算磕磕绊绊把四个lab都写完了。感谢在知乎和github
以及qq群里面得到的各种帮助。后面准备配合这门课的要求把对应章节的书的内容读一下。同时把之前没有写完的上课笔记写完。顺带有时间把前面lab的博客改一下。因为实现方面有了变化。后面就准备开搞下一个lab了。不知道大家是推荐824分布式还是推荐os那。