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在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，我們常常通過配置事務(wù)的隔離級(jí)別來解決臟讀、幻讀、不可重復(fù)讀的問題。不同的事務(wù)隔離級(jí)別對(duì)應(yīng)解決問題的力度是不一樣的，下表是不同事務(wù)隔離級(jí)別對(duì)臟讀、幻讀、不可重復(fù)讀的容忍度，我們一起看一下：

注意：

Repeatable read的讀鎖會(huì)一直到事務(wù)結(jié)束才釋放;

Read committed的讀鎖不等到事務(wù)結(jié)束，而是讀取完成后立即釋放。

當(dāng)然，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫解決并發(fā)控制的手段還有mvcc，這里就不展開了。

上面我提到了讀鎖，寫鎖、GAP鎖，實(shí)際上鎖的種類遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。對(duì)于我們開發(fā)者來講，經(jīng)常會(huì)談到樂觀鎖和悲觀鎖。樂觀鎖實(shí)際上是不加鎖的，悲觀鎖需要真正的加鎖。而在分布式數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，同樣需要并發(fā)控制，同樣也有樂觀事務(wù)和悲觀事務(wù)。

就TiDB來說，v3.0版本開始支持悲觀事務(wù)，從v3.0.8開始，新搭建的TiDB集群已經(jīng)默認(rèn)使用悲觀事務(wù)了。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫加鎖

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖，主要是在表中加入一個(gè)版本號(hào)字段，在更新的時(shí)候根據(jù)更新結(jié)果來進(jìn)行判斷是否成功。比如我們有一張表table_a, 我們?cè)谄渲屑右粋€(gè)version字段，下面是table_a表的1條記錄

表格

我們更新這條id=1的記錄，SQL如下：

update table_a set name='xiaoming',version = version + 1 where id=1 and version=4 

這時(shí)如果SQL執(zhí)行結(jié)果返回更新行數(shù)是0，說明別的事務(wù)已經(jīng)更新了version字段，寫沖突產(chǎn)生，業(yè)務(wù)代碼必須處理這個(gè)沖突。高并發(fā)下如果對(duì)同一條記錄的修改操作非常多，勢(shì)必造成大量寫失敗。所以樂觀鎖更適合讀多寫少的場(chǎng)景。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的悲觀鎖，是用物理加鎖的方式，還是上面的表，不需要version字段了，假如有2條記錄：

這時(shí)加入我們要同時(shí)更新id=1的記錄和id=2的記錄，如果在一個(gè)事務(wù)內(nèi)完成，加鎖sql如下：

select * from table_a where id in(1, 2) for update; 
update table_a set name = 'zhangsan' where id=1; 
update table_a set name = 'lisi' where id=2; 

悲觀鎖的問題是遇到長(zhǎng)事務(wù)，其他事務(wù)需要較長(zhǎng)時(shí)間的鎖等待，所以oracle提供了下面的優(yōu)化,即發(fā)現(xiàn)待修改數(shù)據(jù)被鎖定后立刻返回失?。?/p>

select * from table_a for update nowait 

Percolator模型

Percolator模型是Google提出的構(gòu)建在BigTable之上的分布式事務(wù)解決方案。Google的論文如下，文章鏈接見延伸閱讀[1]：

《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》 

我們以經(jīng)典的電商系統(tǒng)為例，假如系統(tǒng)中有訂單、賬戶和庫存3張表，用戶一次購物需要增加1條訂單記錄，賬戶表需要扣減金額，庫存表需要扣減庫存，而這3張表要操作的記錄分別在分布式數(shù)據(jù)庫的3個(gè)切片上，這時(shí)就需要應(yīng)對(duì)分布式事務(wù)了。

我們看一下Percolator算法模型：

初始階段

初始階段，我們假設(shè)訂單表記錄訂單數(shù)量是0，賬戶表記錄賬戶金額1000，庫存表記錄商品數(shù)量是100，客戶下了1個(gè)訂單后，訂單表增加1個(gè)訂單，賬戶表扣除金額100，庫存表扣減商品數(shù)量1。各個(gè)表的初始數(shù)據(jù)如下表：

上面表格中，":"前面是用時(shí)間戳表示的數(shù)據(jù)版本，后面是數(shù)據(jù)值。第一列是表名，第二列的低版本保存了數(shù)據(jù)，第三列列保存了事務(wù)操作給數(shù)據(jù)加的鎖。第四列的高版本保存了指向保存數(shù)據(jù)版本的指針，比如6這個(gè)版本保存了指向了5這個(gè)版本數(shù)據(jù)的指針 6:data@5。

Prewrite階段

在Prewrite階段，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)向每個(gè)切片發(fā)送Prewrite命令。Percolator定義了 primary lock 即主鎖的概念，Prewrite階段，每個(gè)分布式事務(wù)只能有一個(gè)要修改的數(shù)據(jù)行可以獲得主鎖，本案例假如訂單表獲得了主鎖，其他表的鎖是指向這個(gè)主鎖的指針，叫做 secondary lock，如下表：

Prewrite階段，每個(gè)要修改的數(shù)據(jù)行會(huì)寫日志，并且根據(jù)時(shí)間戳記錄事務(wù)的私有版本，這里的私有版本就是7，這樣其他事務(wù)就不能操作這三條數(shù)據(jù)了。

注意，獲取主鎖時(shí)，如果出現(xiàn)了下面的情況，就會(huì)加鎖失?。?/p>

1.其他事務(wù)已經(jīng)加鎖;

2.本次事務(wù)開始之后，要更新的數(shù)據(jù)被其他數(shù)據(jù)更新了。

commit階段

在commit階段，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)只需要跟擁有primary lock的切片進(jìn)行通信，所以本案例只需要跟訂單表所在切片通信。這時(shí)數(shù)據(jù)如下表：

我們注意到order表的鎖沒有了，而且增加了版本8指向版本7。說明訂單表已經(jīng)提交成功，沒有私有版本了，但是賬戶表和庫存表的私有版本還在。這是因?yàn)镻ercolator模型并不會(huì)同步commit賬戶表和庫存表，而是啟動(dòng)異步線程來commit這兩張表并清理鎖。如果訂單表提交失敗，賬戶表和庫存表也都需要回滾。

提交成功后，最終數(shù)據(jù)如下表：

commit階段，因?yàn)閰f(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)只需要跟擁有主鎖的切片(這里是訂單表所在切片)進(jìn)行通信，保證了原子性，這樣就避免了commit時(shí)節(jié)點(diǎn)不能全部成功導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題。

而Prewrite階段記錄了日志和私有版本，如果賬戶表和庫存表所在切片commit失敗，可以根據(jù)日志進(jìn)行再次commit，這樣就保證了數(shù)據(jù)最終一致。

這里要注意2點(diǎn)：

1.主鎖的選擇是隨機(jī)的，比如本例中并不一定會(huì)選擇訂單表;

2.協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)發(fā)送commit后訂單表先提交成功，這時(shí)如果其他事務(wù)要讀取賬戶服務(wù)和庫存服務(wù)的2條數(shù)據(jù)，雖然2條數(shù)據(jù)上面還有l(wèi)ock，但是查找primary@order.bal發(fā)現(xiàn)已提交，所以是可以讀取的。不過讀取時(shí)需要做一下secondary lock清理工作。

TiDB樂觀事務(wù)模型

上面我們分析了Percolator模型，TiDB的樂觀事務(wù)正是使用了Percolator模型。

TiDB支持MVCC，事務(wù)啟動(dòng)的時(shí)候，會(huì)使用一個(gè)時(shí)間戳start_ts作為當(dāng)前事務(wù)ID，同時(shí)作為MVCC的快照版本，之后的讀請(qǐng)求會(huì)讀取當(dāng)前快照版本下的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)校驗(yàn)成功后客戶端進(jìn)行兩階段commit，我們看一下下面的時(shí)序圖：

第一階段，TiDB收到客戶端請(qǐng)求后，首先會(huì)從緩存的待修改key中找出第一個(gè)發(fā)送prewrite請(qǐng)求，這個(gè)key加primary lock后返回成功。然后TiDB會(huì)對(duì)這個(gè)事務(wù)其他的所有的key發(fā)送prewrite請(qǐng)求，這些key加secondary lock后返回成功。

第二階段，prewrite成功后，TiDB首先會(huì)從PD獲取一個(gè)時(shí)間戳作為當(dāng)前事務(wù)的commit_ts，然后向primary lock key發(fā)送commit請(qǐng)求，primary lock key提交數(shù)據(jù)成功后清理掉primary lock返回成功。TiDB收到primary lock key的成功消息后給客戶端返回成功。

樂觀事務(wù)的沖突檢測(cè)主要是在prewrite階段，如果檢測(cè)到當(dāng)前的key已經(jīng)加鎖，會(huì)有一個(gè)等待時(shí)間，這個(gè)時(shí)間過后如果還沒有獲取到鎖，就返回失敗。因此當(dāng)多個(gè)事務(wù)修改同一個(gè)key時(shí)，必然導(dǎo)致大量的鎖沖突。

注意：TiDB也有重試機(jī)制，默認(rèn)是關(guān)閉的。TiDB的重試會(huì)重新獲取start_ts，但是不會(huì)重新讀取數(shù)據(jù)，因此不能保證可重復(fù)讀的隔離級(jí)別。詳細(xì)參考TiDB官方文檔。

TiDB悲觀事務(wù)模型

TiDB從v3.0 版本開始，引入了悲觀事務(wù)。

注意：v3.0.7及之前版本創(chuàng)建的集群升級(jí)到更高版本后，默認(rèn)還是采用樂觀事務(wù)，只有新創(chuàng)建集群才會(huì)默認(rèn)使用悲觀事務(wù)。我們也可以采用下面命令來開啟悲觀事務(wù)。下面第1個(gè)語句會(huì)修改TiDB系統(tǒng)參數(shù)，后面2個(gè)語句會(huì)忽略系統(tǒng)參數(shù)，優(yōu)先級(jí)更高：

SET GLOBAL tidb_txn_mode = 'pessimistic';

BEGIN PESSIMISTIC;

BEGIN OPTIMISTIC;

為了兼容mysql，TiDB的悲觀事務(wù)和mysql很類似。悲觀事務(wù)支持可重復(fù)讀和讀已提交兩種隔離級(jí)別，默認(rèn)使用可重復(fù)讀。TiDB中樂觀事務(wù)和悲觀事務(wù)可以共存，會(huì)優(yōu)先會(huì)采用樂觀事務(wù)，只有鎖沖突時(shí)，才會(huì)使用悲觀事務(wù)。

使用悲觀事務(wù)的語句如下：

UPDATE、DELETE、INSERT、SELECT FOR UPDATE 

TiDB的悲觀事務(wù)有幾點(diǎn)需要注意：

• SELECT FOR UPDATE語句會(huì)對(duì)已提交的最新的數(shù)據(jù)而非所修改的行加上悲觀鎖
• TiDB不支持GAP鎖，所以在FOR UPDATE語句的WHERE條件使用范圍條件時(shí)，還是可以插入的，比如下面的sql如果id不沖突，還是可以插入成功的：

SELECT * FROM t1 WHERE id BETWEEN 1 AND 10 FOR UPDATE; 

• 可以通過innodb_lock_wait_timeout變量設(shè)置等待鎖超時(shí)時(shí)間，默認(rèn)是50s
• 不支持支持FOR UPDATE NOWAIT語法
• 如果Point Get和Batch Point Get算子沒有讀到數(shù)據(jù)，依然會(huì)對(duì)給定的主鍵或者唯一鍵加鎖，阻塞其他事務(wù)對(duì)相同主鍵加鎖或者進(jìn)行寫入操作
• 在悲觀事務(wù)執(zhí)行期間，如果執(zhí)行DDL操作，是可以成功的，但之后事務(wù)會(huì)提交失敗
• 悲觀事務(wù)的執(zhí)行時(shí)間有上限，默認(rèn)為10分鐘，可以通過參數(shù)配置

總結(jié)

業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜化，必然導(dǎo)致樂觀事務(wù)沖突變多，這也是TiDB后續(xù)版本轉(zhuǎn)向悲觀事務(wù)的重要原因。TiDB中樂觀事務(wù)和悲觀事務(wù)可以共存。

延伸閱讀：

[1].https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall10/cos597B/papers/percolator-osdi10.pdf

[2].https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/pessimistic-transaction

[3].https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/optimistic-transaction

[4].https://pingcap.com/blog-cn/percolator-and-txn/