6.深入TiDB：乐观事务

本文基于 TiDB release-5.1进行分析，需要用到 Go 1.16以后的版本 我的博客地址：： https://www.luozhiyun.com/archives/620

事务模型概述

由于 TiDB 的事务模型沿用了 Percolator 的事务模型。所以先从 Percolator 开始，关于 Percolator 论文没看过的同学看这里：https://www.luozhiyun.com/archives/609 我已经翻译好了

Percolator 分布式事务

Percolator实现分布式事务主要基于3个实体：Client、TSO、BigTable。

• Client是事务的发起者和协调者
• TSO为分布式服务器提供一个精确的，严格单调递增的时间戳服务。
• BigTable 是Google实现的一个多维持久化Map。

Percolator存储一列数据的时候，会在BigTable中存储多列数据：

• data列（D列）： 存储 value
• lock列（L列）： 存储用于分布式事务的锁信息
• write列（W列）：存储用于分布式事务的提交时间（commit_timestamp）

Percolator的分布式写事务是由2阶段提交（后称2PC）实现的。不过它对传统2PC做了一些修改。一个写事务事务开启时，Client 会从 TSO 处获取一个 timestamp 作为事务的开始时间（后称为start_ts）。在提交之前，所有的写操作都只是缓存在内存里。提交时会经过 prewrite 阶段和 commit阶段，一个写事务可以包含多个写操作。

写操作

Prewrite

1. 在事务开启时会从 TSO 获取一个 timestamp 作为 start_ts;
2. 在所有行的写操作中选出一个作为 primary，其他的为 secondaries；
3. 对primary行写入L列，即上锁，上锁前会检查是否有冲突：
   1. 检查L列是否已经有别的客户端已经上锁，直接 Abort 整个事务；
   2. 检查W列是否在本次事务开始时间之后有事务已提交，检查 W列，是否有更新 [start_ts, Inf) 之间是否存在相同 key 的数据 。如果存在，则说明存在 W列 conflict ，直接 Abort 整个事务；
4. 如果没有冲突的话，则上锁，以 start_ts 作为 Bigtable 的 timestamp，将数据写入 data 列，由于此时 write 列尚未写入，因此数据对其它事务不可见；

Commit

如果 Prewrite 成功，则进入 Commit 阶段：

1. 从TSO处获取一个timestamp作为事务的提交时间（后称为commit_ts）；
2. 提交primary, 如果失败，则abort事务；
3. 检查primary上的lock是否还存在，如果不存在，则abort。（其他事务有可能会认为当前事务已经失败，从而清理掉当前事务的lock）；
4. 以commit_ts为timestamp, 写入W列，value为start_ts，清理L列的数据。注意，此时为Commit Point，“写W列”和“清理L列”由BigTable的单行事务保证ACID；
5. 一旦primary提交成功，则整个事务成功。此时已经可以给客户端返回成功了，再异步的进行 secondary 提交。seconary 提交无需检测 lock 列锁是否还存在，一定不会失败；

读操作

1. 检查该行是否有 L 列，时间戳为 [0, start_ts]，如果有，表示目前有其他事务正占用此行，如果这个锁已经超时则尝试清除，否则等待超时或者其他事务主动解锁；
2. 如果步骤 1 发现锁不存在，则可以安全的读取；

TiDB 乐观事务实现分析

begin 事务

每个 client connection 对应着一个 session , 事务相关数据的放在了 session 中， 它包含了对 KVStore 和 Txn 接口的引用。

代码语言：javascript复制

func (s *session) NewTxn(ctx context.Context) error {
	if err := s.checkBeforeNewTxn(ctx); err != nil {
		return err
	}
	// 开启事务
	txn, err := s.store.BeginWithOption(tikv.DefaultStartTSOption().SetTxnScope(s.sessionVars.CheckAndGetTxnScope()))
	if err != nil {
		return err
	}
	...
	return nil
}

KVStore 定义了Begin/BeginWithOption，用来创建开始一个事务。如上代码，session 的 NewTxn 方法中调用 KVStore 的 BeginWithOption 方法创建开始一个事务。

代码语言：javascript复制

func (s *KVStore) Begin() (*KVTxn, error) {
	return s.BeginWithOption(DefaultStartTSOption())
}
 
func (s *KVStore) BeginWithOption(options StartTSOption) (*KVTxn, error) {
	return newTiKVTxnWithOptions(s, options)
}

Begin/BeginWithOption调用图如下：

Begin/BeginWithOption最终都会调用到 newTiKVTxnWithOptions 函数中。如果 startTS 为 nil ，则会去 PD服务获取一个时间戳，作为事务的startTS，同时也是事务的唯一标识。

代码语言：javascript复制

func newTiKVTxnWithOptions(store *KVStore, options StartTSOption) (*KVTxn, error) {
	if options.TxnScope == "" {
		options.TxnScope = oracle.GlobalTxnScope
	}
	// 去PD服务获取一个时间戳
	startTS, err := ExtractStartTS(store, options)
	if err != nil {
		return nil, errors.Trace(err)
	}
	snapshot := newTiKVSnapshot(store, startTS, store.nextReplicaReadSeed())
	newTiKVTxn := &KVTxn{
		snapshot:  snapshot,
		us:        unionstore.NewUnionStore(snapshot),
		store:     store,
		startTS:   startTS,
		startTime: time.Now(),
		valid:     true,
		vars:      tikv.DefaultVars,
		scope:     options.TxnScope,
	}
	return newTiKVTxn, nil
}

写入数据

TiDB 在执行 insert/update/delete 等 DML 时，会调用memBuffer.Set(key, value) 将数据放入到 kv.Transaction 的 memBuffer 里面，如果执行失败，就调 StmtRollback 将 TxnState里面的buf 清空 。具体实现可以看 tableCommon.AddRecord 函数：

代码语言：javascript复制

func (t *TableCommon) AddRecord(sctx sessionctx.Context, r []types.Datum, opts ...table.AddRecordOption) (recordID kv.Handle, err error) {
    ...
	var setPresume bool
	skipCheck := sctx.GetSessionVars().StmtCtx.BatchCheck
	if (t.meta.IsCommonHandle || t.meta.PKIsHandle) && !skipCheck && !opt.SkipHandleCheck {
		// 如果是 LazyCheck ，那么只读取本地缓存判断是否存在
		if sctx.GetSessionVars().LazyCheckKeyNotExists() {
			var v []byte
			//只读取本地缓存判断是否存在
			v, err = txn.GetMemBuffer().Get(ctx, key)
			if err != nil {
				setPresume = true
			}
			if err == nil && len(v) == 0 {
				err = kv.ErrNotExist
			}
		} else {
			//否则会通过rpc请求tikv从集群中校验数据是否存在
			_, err = txn.Get(ctx, key)
		}
		if err == nil {
			handleStr := getDuplicateErrorHandleString(t, recordID, r)
			return recordID, kv.ErrKeyExists.FastGenByArgs(handleStr, "PRIMARY")
		} else if !kv.ErrNotExist.Equal(err) {
			return recordID, err
		}
	} 
	if setPresume {
		// 表示假定数据不存在
		err = memBuffer.SetWithFlags(key, value, kv.SetPresumeKeyNotExists)
	} else {
        //将 Key-Value 写到当前事务的缓存中
		err = memBuffer.Set(key, value)
	}
	if err != nil {
		return nil, err
	}
    ...
}

AddRecord 将数据写入的过程我在<5.深入TiDB：Insert 语句>分析过了，就不过多讲解。

两阶段提交事务

TiDB 提交事务是通过调用 KVTxn 的 Commit 方法进行的。像 pecolator 论文中描述的协议一样，这是一个两阶段提交的过程，Prewrite 阶段与 Commit 阶段。

Prewrite：

1. TiDB 从当前要写入的数据中选择一个 Key 作为当前事务的 Primary Key。
2. TiDB 从 PD 获取所有数据的写入路由信息，并将所有的 Key 按照所有的路由进行分类。
3. TiDB 并发向所有涉及的 TiKV 发起 prewrite 请求，TiKV 收到 prewrite 数据后，检查数据版本信息是否存在冲突、过期，符合条件给数据加锁，锁中记录本次事务的开始时间戳 startTs。Prewrite 流程任何一步发生错误，都会进行回滚：删除锁标记 , 删除版本为 startTs 的数据；
4. TiDB 收到所有的 prewrite 成功。

当 Prewrite 阶段完成以后，进入 Commit 阶段，当前时间戳为 commitTs，TSO 会保证 commitTs > startTs。

Commit：

1. TiDB 向 Primary Key 所在 TiKV 发起第二阶段提交 commit 操作，TiKV 收到 commit 操作后，检查数据合法性，清理 prewrite 阶段留下的锁。

twoPhaseCommitter

我们先看看整体的 twoPhaseCommitter 二阶段提交的调用时序图：

在代码实现上面首先会构建一个 twoPhaseCommitter，这个对象会用到在 begin 里面创建的 KVTxn 对象的字段：

代码语言：javascript复制

func newTwoPhaseCommitter(txn *KVTxn, sessionID uint64) (*twoPhaseCommitter, error) {
   return &twoPhaseCommitter{
      store:         txn.store,
      txn:           txn,
      startTS:       txn.StartTS(),
      sessionID:     sessionID,
      regionTxnSize: map[uint64]int{},
      ttlManager: ttlManager{
         ch: make(chan struct{}),
      },
      isPessimistic: txn.IsPessimistic(),
      binlog:        txn.binlog,
   }, nil
}

mutations

由于事务数据都是存放在缓存中的，所以 twoPhaseCommitter 会通过 initKeysAndMutations 方法将当前事务的缓存中的数据转成 mutations：

代码语言：javascript复制

func (c *twoPhaseCommitter) initKeysAndMutations() error {
	var size, putCnt, delCnt, lockCnt, checkCnt int

	txn := c.txn
	// 当前事务的数据都存放在 memBuf 中
	// memBuffer里的 key 是有序排列
	memBuf := txn.GetMemBuffer()
	sizeHint := txn.us.GetMemBuffer().Len()
	c.mutations = newMemBufferMutations(sizeHint, memBuf)
	c.isPessimistic = txn.IsPessimistic()
	filter := txn.kvFilter

	var err error
	// 遍历 memBuffer 可以顺序的收集到事务里需要修改的 key
	for it := memBuf.IterWithFlags(nil, nil); it.Valid(); err = it.Next() {
		_ = err
		key := it.Key()
		flags := it.Flags()
		var value []byte
		var op pb.Op

		if !it.HasValue() {
			...
		} else {
			value = it.Value()
			...
		}

		var isPessimistic bool
		if flags.HasLocked() {
			isPessimistic = c.isPessimistic
		}
		c.mutations.Push(op, isPessimistic, it.Handle())
		size  = len(key)   len(value)

		if len(c.primaryKey) == 0 && op != pb.Op_CheckNotExists {
			c.primaryKey = key
		}
	}
	...

	commitDetail := &util.CommitDetails{WriteSize: size, WriteKeys: c.mutations.Len()}
	metrics.TiKVTxnWriteKVCountHistogram.Observe(float64(commitDetail.WriteKeys))
	metrics.TiKVTxnWriteSizeHistogram.Observe(float64(commitDetail.WriteSize))
	c.hasNoNeedCommitKeys = checkCnt > 0
	// 计算事务的 TTL 时间
	c.lockTTL = txnLockTTL(txn.startTime, size)
	c.priority = txn.priority.ToPB()
	c.syncLog = txn.syncLog
	c.resourceGroupTag = txn.resourceGroupTag
	c.setDetail(commitDetail)
	return nil
}

当前事务的数据都存放在 memBuf 中，所以我们需要遍历 memBuf 可以顺序的收集到事务里需要修改的 key。

在这里还会调用 txnLockTTL 根据事务的大小计算事务的 TTL 时间。如果一个事务的 key 通过 prewrite加锁后，事务没有执行完，tidb-server 就挂掉了，这时候集群内其他 tidb-server 是无法读取这个 key 的，如果没有 TTL，就会死锁。设置了 TTL 之后，读请求就可以在 TTL 超时之后执行清锁，然后读取到数据。

代码语言：javascript复制

func txnLockTTL(startTime time.Time, txnSize int) uint64 { 
	lockTTL := defaultLockTTL
	// 当事务大小大于16KB
	if txnSize >= txnCommitBatchSize {
		sizeMiB := float64(txnSize) / bytesPerMiB
		// 6000 * 事务大小平方根
		lockTTL = uint64(float64(ttlFactor) * math.Sqrt(sizeMiB))
		//最小为3s
		if lockTTL < defaultLockTTL {
			lockTTL = defaultLockTTL
		}
		//最大为20s
		if lockTTL > ManagedLockTTL {
			lockTTL = ManagedLockTTL
		}
	}
 
	elapsed := time.Since(startTime) / time.Millisecond
	return lockTTL   uint64(elapsed)
}

TTL 和事务的大小的平方根成正比，并控制在一个最小值和一个最大值之间，最大20s，最小3s。

prewrite

在执行 之前，先会调用 twoPhaseCommitter 的 prewriteMutations 方法进行一些预处理工作。

代码语言：javascript复制

func (c *twoPhaseCommitter) prewriteMutations(bo *Backoffer, mutations CommitterMutations) error {
	... 
	return c.doActionOnMutations(bo, actionPrewrite{}, mutations)
}

func (c *twoPhaseCommitter) doActionOnMutations(bo *Backoffer, action twoPhaseCommitAction, mutations CommitterMutations) error {
	if mutations.Len() == 0 {
		return nil
	}
	//按照region分组对mutations进行分组
	groups, err := c.groupMutations(bo, mutations)
	if err != nil {
		return errors.Trace(err)
	}
	...
	//进一步的分批处理
	return c.doActionOnGroupMutations(bo, action, groups)
}

groupMutations

首先会调用 groupMutations 对 mutations 按照 region 分组。整个分组流程如下：

先对mutations按照region分组，如果某个region的mutations 太多， 则会先发送CmdSplitRegion命令给TiKV, TiKV对那个region先做个split, 然后再开始提交。

doActionOnGroupMutations

分组完之后会调用 doActionOnGroupMutations 会对每个group的 mutations 做进一步的分批处理。然后调用 doActionOnBatches 进行 prewrite 处理，整个调用图如下：

代码的主要执行逻辑如下：

代码语言：javascript复制

func (c *twoPhaseCommitter) doActionOnGroupMutations(bo *Backoffer, action twoPhaseCommitAction, groups []groupedMutations) error {
	action.tiKVTxnRegionsNumHistogram().Observe(float64(len(groups))) 
	... 
	batchBuilder := newBatched(c.primary())
	//每个分组内按16KB大小再分批
	for _, group := range groups {
		batchBuilder.appendBatchMutationsBySize(group.region, group.mutations, sizeFunc, txnCommitBatchSize)
	}
	firstIsPrimary := batchBuilder.setPrimary()

	actionCommit, actionIsCommit := action.(actionCommit)
	...
	//commit先同步的提交primary key所在的batch
	if firstIsPrimary &&
		((actionIsCommit && !c.isAsyncCommit()) || actionIsCleanup || actionIsPessimiticLock) {
		// primary should be committed(not async commit)/cleanup/pessimistically locked first
		err = c.doActionOnBatches(bo, action, batchBuilder.primaryBatch())
		... 
		//提交完之后将primary key所在的batch移除
		batchBuilder.forgetPrimary()
	}
	// Already spawned a goroutine for async commit transaction.
	// 其它的key由go routine后台异步的提交
	if actionIsCommit && !actionCommit.retry && !c.isAsyncCommit() {
		secondaryBo := retry.NewBackofferWithVars(context.Background(), CommitSecondaryMaxBackoff, c.txn.vars)
		go func() {
			... 
			e := c.doActionOnBatches(secondaryBo, action, batchBuilder.allBatches())
			...
		}()
	} else {
		//执行 prewrite
		err = c.doActionOnBatches(bo, action, batchBuilder.allBatches())
	}
	return errors.Trace(err)
}

doActionOnGroupMutations 里面还参杂了 commit 代码，可以先忽略。

下面跟着上面的流程图 doActionOnGroupMutations 会进入到 actionPrewrite 的 handleSingleBatch 方法中详细说说这个方法。在讲这个方法之前先看看主要的执行逻辑：

下面来看看代码的具体实现：

代码语言：javascript复制

func (action actionPrewrite) handleSingleBatch(c *twoPhaseCommitter, bo *Backoffer, batch batchMutations) (err error) {
	...
	// 获取事务的大小
	txnSize := uint64(c.regionTxnSize[batch.region.id])
	// 因为region的缺失导致的重试，所以不知道事务大小，这里重置事务大小为最大值
	if action.retry {
		txnSize = math.MaxUint64
	} 
	tBegin := time.Now()
	attempts := 0
	// 构建 Request
	req := c.buildPrewriteRequest(batch, txnSize)
	// 构建 RegionRequestSender
	sender := NewRegionRequestSender(c.store.regionCache, c.store.GetTiKVClient())
	 
	for {
		//尝试次数
		attempts  
		// 如果请求超过了1分钟，那么打印一条日志
		if time.Since(tBegin) > slowRequestThreshold {
			logutil.BgLogger().Warn("slow prewrite request", zap.Uint64("startTS", c.startTS), zap.Stringer("region", &batch.region), zap.Int("attempts", attempts))
			tBegin = time.Now()
		}
		//发送请求
		resp, err := sender.SendReq(bo, req, batch.region, client.ReadTimeoutShort)
		// Unexpected error occurs, return it
		if err != nil {
			return errors.Trace(err)
		}
		regionErr, err := resp.GetRegionError()
		if err != nil {
			return errors.Trace(err)
		}
		// 如果遇到了regionError， 则需要重新调用doActionOnMutations重新分组，重新尝试
		if regionErr != nil {
			...
			err = c.doActionOnMutations(bo, actionPrewrite{true}, batch.mutations)
			return errors.Trace(err)
		}

		if resp.Resp == nil {
			return errors.Trace(tikverr.ErrBodyMissing)
		}
		prewriteResp := resp.Resp.(*pb.PrewriteResponse)
		keyErrs := prewriteResp.GetErrors()
		if len(keyErrs) == 0 {
			//如果没有keyError，并且Batch是primary，则启动一个tllManager
			if batch.isPrimary { 
				// 如果事务大于32M，那么开启ttlManager定时发送TxnHeartBeat心跳
				if int64(c.txnSize) > config.GetGlobalConfig().TiKVClient.TTLRefreshedTxnSize &&
					prewriteResp.OnePcCommitTs == 0 {
					c.run(c, nil)
				}
			} 
			...
			return nil
		}
		var locks []*Lock
		for _, keyErr := range keyErrs { 
			// 该key已存在
			if alreadyExist := keyErr.GetAlreadyExist(); alreadyExist != nil {
				e := &tikverr.ErrKeyExist{AlreadyExist: alreadyExist}
				err = c.extractKeyExistsErr(e)
				if err != nil {
					atomic.StoreUint32(&c.prewriteFailed, 1)
				}
				return err
			} 
			// 从 keyErr 中抽取出冲突的lock
			lock, err1 := extractLockFromKeyErr(keyErr)
			if err1 != nil {
				atomic.StoreUint32(&c.prewriteFailed, 1)
				return errors.Trace(err1)
			} 
			locks = append(locks, lock)
		}
		start := time.Now()
		//尝试解决这些locks，获取锁的过期时间
		msBeforeExpired, err := c.store.lockResolver.resolveLocksForWrite(bo, c.startTS, locks)
		if err != nil {
			return errors.Trace(err)
		}
		atomic.AddInt64(&c.getDetail().ResolveLockTime, int64(time.Since(start)))
		if msBeforeExpired > 0 {
			// 过期时间大于0，那么sleep等待
			err = bo.BackoffWithCfgAndMaxSleep(retry.BoTxnLock, int(msBeforeExpired), errors.Errorf("2PC prewrite lockedKeys: %d", len(locks)))
			if err != nil {
				return errors.Trace(err)
			}
		}
	}
}

handleSingleBatch 里面有个循环会发请求到 TiKV，如果失败，那么会根据返回的错误来判断是否需要重试。需要注意的是，如果事务大于32M，那么开启ttlManager定时发送TxnHeartBeat心跳，因为大事务处理时间比较长。

commit

commit 和 上面的 prewrite 执行流程类似，在 twoPhaseCommitter 的 execute 方法中执行完 prewriteMutations 之后会调用到 commitTxn 方法中，最后在 doActionOnBatches 方法中进行分批处理。

doActionOnBatches 方法会调用到 actionCommit 的 handleSingleBatch 方法进行事务的提交。

actionCommit 的 handleSingleBatch 执行流程其实和上面的 prewrite 也是类似的逻辑：

handleSingleBatch 首先也会调用 NewRequest 初始化一个 Request 结构体作为请求体，然后进入到循环结构中，调用 RegionRequestSender 的 SendReq 向 TiKV 发起请求；

如果返回 regionErr 错误，那么会重新调用 doActionOnMutations 重新分组之后再请求；如果返回的错误里面 GetCommitTsExpired 不为空，那么会调用 getTimestampWithRetry 方法重新获取 commitTS 之后再重试提交。

代码语言：javascript复制

func (actionCommit) handleSingleBatch(c *twoPhaseCommitter, bo *Backoffer, batch batchMutations) error {
	req := tikvrpc.NewRequest(...) 
	sender := NewRegionRequestSender(c.store.regionCache, c.store.GetTiKVClient())
	for {
		// 重试次数
		attempts  
		...
		//向 tikv 发起提交请求
		resp, err := sender.SendReq(bo, req, batch.region, client.ReadTimeoutShort)
		...
		// 如果遇到了regionError， 则需要重新调用doActionOnMutations重新分组，重新尝试
		regionErr, err := resp.GetRegionError()
		if err != nil {
			return errors.Trace(err)
		}
		if regionErr != nil {
			...
			// 重新分组
			err = c.doActionOnMutations(bo, actionCommit{true}, batch.mutations)
			return errors.Trace(err)
		} 
		commitResp := resp.Resp.(*pb.CommitResponse)
		 
		if keyErr := commitResp.GetError(); keyErr != nil {
			if rejected := keyErr.GetCommitTsExpired(); rejected != nil {
				// 重新获取 commitTS
				commitTS, err := c.store.getTimestampWithRetry(bo, c.txn.GetScope())
				...
				continue
			}
			...
		}
		break
	} 
	return nil
}

总结

由于TiDB的二阶段提交是通过 Percolator 分布式事务模型实现的，所以本篇文章首先从 Percolator 分布式事务模型给大家讲解一下它里面主要的写操作和读操作的实现步骤；

然后再带入到 TiDB 的二阶段提交中，从代码中和大家剖析实现原理。整个提交的过程大致如图所示：

Reference

https://pingcap.com/zh/blog/tidb-source-code-reading-19

https://asktug.com/t/topic/1495

https://pingcap.com/zh/blog/tidb-source-code-reading-19

https://pingcap.com/zh/blog/percolator-and-txn

https://www.luozhiyun.com/archives/609

https://pingcap.com/zh/blog/tikv-source-code-reading-12

https://github.com/tikv/sig-transaction/tree/master/design/async-commit

https://pingcap.com/zh/blog/async-commit-principle

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59115828

http://mysql.taobao.org/monthly/2018/11/02/

https://pingcap.com/zh/blog/best-practice-optimistic-transaction

https://pingcap.com/zh/blog/tidb-transaction-model

https 数据库 批量计算 网络安全 分布式

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