InnoDB是支持MVCC多版本一致性读的,因此和其他实现了MVCC的系统如Oracle,PostgreSQL一样,读不会阻塞写,写也不会阻塞读。虽然同样是MVCC,各家的实现是不太一样的。Oracle通过在block头部的事务列表,和记录中的锁标志位,加上回滚段,个人认为实现上是最优雅的方式。 而PostgreSQL则更是将多个版本的数据都放在表中,而没有单独的回滚段,导致的一个结果是回滚非常快,却付出了查询性能降低的代价。
InnoDB的实现更像Oracle,同样是将数据的旧版本存放在单独的回滚段中,但是也有不同。之前还以为整体实现都会跟Oracle不会有太大的出入,也一直没有太在意去看具体实现。今晚晚上下班准备回家时,刚好路过几个同事在交流分享这个问题,遇到一个疑问:
我们知道,InnoDB表会有三个隐藏字段,6字节的DB_ROW_ID,6字节的DB_TX_ID,7字节的DB_ROLL_PTR(指向对应回滚段的地址),这个可以通过innodb monitor看到,当然如果你熟悉innodb文件结构,也可以直接od ibd文件来验证。一致性读主要跟后两者有关系。InnoDB内部维护了一个递增的tx id counter,其当前值可以通过show engine innodb status获得
echo “show engine innodb statusG” | mysql -uroot | grep “Trx id counter”
假设有一个表,当前已经有两条记录。这时候我们开始一个实验,开启两个session,A和B,都设置autocommit=0
MySQL>set global autocommit=0;
T1时间:
A开始一个事务,执行一条select,可以看到已有的两条记录,show engine innodb status可以知道A的tx id,假设为7430
T2时间:
B开始一个事务,执行一条select,可以看到已有的两条记录,可以知道B的tx id,为7431
T3时间:
A中insert一条记录,此时A再select能看到,所以返回三条记录,而B无法看到,还是返回两条记录。
T4时间:
A中执行commit提交事务,分别在A和B中select,得到的结果和T3时间相同。
Ok,假设一致性读是根据事务先后,也就是tx id来比较的话,如果B事务的一致性读是通过B的tx id即7431来和A事务中insert的这条记录的tx id即7430来比较的话,由于A.tx_id < B.tx_id,那么B应该能都到A的记录(tx id是递增的,所以越小说明事务越早开始),但如果能读到,则显然不符合多版本一致性。
因此结果是正确的,那么就是InnoDB的一致性读的实现方式不是像我们按照经验来测试的那样了。通过google和察看代码,原来InnoDB还真是有一个感觉上很山寨的设计,由于tx id是事务一开始就分配的,事务中的变化也没有记录一个类似于Oracle的SCN的逻辑时钟,于是由了如下的实现:
InnoDB每个事务在开始的时候,会将当前系统中的活跃事务列表(trx_sys->trx_list)创建一个副本(read view),然后一致性读去比较记录的tx id的时候,并不是根据当前事务的tx id,而是根据read view最早一个事务的tx id(read view->up_limit_id)来做比较的,这样就能确保在事务B之前没有提交的所有事务的变更,B事务都是看不到的。当然,这里还有个小问题要处理一下,就是当前事务自身的变更还是需要看到的。
有兴趣的可以去仔细看看代码的实现,在storage/innobase/read/read0read.c中实现了创建read view的函数read_view_open_now,在storage/innobase/include/read0read.ic中实现了判断一致性读是否可见的read_view_sees_trx_id。以下代码摘自5.5.8:
UNIV_INTERN read_view_t* read_view_open_now( /*===============*/ trx_id_t cr_trx_id, /*!< in: trx_id of creating transaction, or 0 used in purge */ mem_heap_t* heap) /*!< in: memory heap from which allocated */ { read_view_t* view; trx_t* trx; ulint n; ut_ad(mutex_own(&kernel_mutex)); view = read_view_create_low(UT_LIST_GET_LEN(trx_sys->trx_list), heap); view->creator_trx_id = cr_trx_id; view->type = VIEW_NORMAL; view->undo_no = 0; /* No future transactions should be visible in the view */ view->low_limit_no = trx_sys->max_trx_id; view->low_limit_id = view->low_limit_no; n = 0; trx = UT_LIST_GET_FIRST(trx_sys->trx_list); /* No active transaction should be visible, except cr_trx */ while (trx) { if (trx->id != cr_trx_id && (trx->conc_state == TRX_ACTIVE || trx->conc_state == TRX_PREPARED)) { read_view_set_nth_trx_id(view, n, trx->id); n++; /* NOTE that a transaction whose trx number is < trx_sys->max_trx_id can still be active, if it is in the middle of its commit! Note that when a transaction starts, we initialize trx->no to IB_ULONGLONG_MAX. */ if (view->low_limit_no > trx->no) { view->low_limit_no = trx->no; } } trx = UT_LIST_GET_NEXT(trx_list, trx); } view->n_trx_ids = n; if (n > 0) { /* The last active transaction has the smallest id: */ view->up_limit_id = read_view_get_nth_trx_id(view, n – 1); } else { view->up_limit_id = view->low_limit_id; } UT_LIST_ADD_FIRST(view_list, trx_sys->view_list, view); return(view); } UNIV_INLINE ibool read_view_sees_trx_id( /*==================*/ const read_view_t* view, /*!< in: read view */ trx_id_t trx_id) /*!< in: trx id */ { ulint n_ids; ulint i; if (trx_id < view->up_limit_id) { return(TRUE); } if (trx_id >= view->low_limit_id) { return(FALSE); } /* We go through the trx ids in the array smallest first: this order may save CPU time, because if there was a very long running transaction in the trx id array, its trx id is looked at first, and the first two comparisons may well decide the visibility of trx_id. */ n_ids = view->n_trx_ids; for (i = 0; i < n_ids; i++) { trx_id_t view_trx_id = read_view_get_nth_trx_id(view, n_ids – i – 1); if (trx_id <= view_trx_id) { return(trx_id != view_trx_id); } } return(TRUE); } |
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号
TechTarget
官方微博
TechTarget中国
作者
相关推荐
-
甲骨文自治数据库亮相 带来云计算新希望
早前甲骨文还不在云计算公司之列,而现在该公司正在迅速弥补其失去的时间。甲骨文的云计算核心是甲骨文自治数据库(O […]
-
2017年12月数据库流行度排行榜 定格岁末排名瞬间
数据库知识网站DB-engines最近更新的2017年12月份数据库流行度排名情况是否能提供更多的看点呢?TechTarget数据库网站将与您分享12月份的榜单排名情况,让我们拭目以待。
-
2017年11月数据库流行度排行榜 半数以上数据库积分减少
数据库知识网站DB-engines更新了2016年11月份的数据库流行度排行榜。TechTarget数据库网站将与您一同关注11月份的榜单排名情况。
-
Notre Dame对云端SQL Server性能基准的探索实践
确立SQL Server的性能基准,对于云端迁移来说是至关重要的第一步,一位来自于University of Notre Dame 的DBA表示,他正在试图通过数据库监控软件,找出SQL server的性能基准。