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MVCC思想在分布式系统中的应用是怎样的

今天就跟大家聊聊有关MVCC思想在分布式系统中的应用是怎样的,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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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对值增加1,将key:123更新为100 + 1

  4. L2对值增加2,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:锁机制

为了让L的处理可串行化(Serializable),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。

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。为此,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)思想的无锁并发机制。人们一般把基于锁的并发控制机称成为悲观机制,而把MVCC等机制称为乐观机制。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,时间较长是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:

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。

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。

锁机制和MVCC对比

上面介绍了锁机制和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,锁机制和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锁机制。

看完上述内容,你们对MVCC思想在分布式系统中的应用是怎样的有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


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