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MongoDB 事务，复制和分片的关系

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MongoDB 事务，复制和分片的关系，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7258字，纯文字阅读大概需要11分钟。

内容图文

摘要：本文尝试对Mongo的复制和分布式事务的原理进行描述，在必要的地方，对实现的正确性进行论证，希望能为MongoDB内核爱好者提供一些参考。

1.前言

  • MongoDB基于wiredTiger提供的泛化SI的功能，重构了readHistory(readMajority)的能力
  • 基于wiredTiger提供的AllCommittedTimestamp API,重构了前缀一致的主从复制(Prefix-Consistent-Replication)
  • 引入混合逻辑时钟(HLC)，每个节点(Mongos/Mongod)的逻辑时钟维持在接近的值，基于此实现ChangeStream, 结合HLC与CLOCK-SI，实现分布式事务，HLC和泛化SI，CLOCK-SI两篇Paper可以作为理解MongoDB的设计的理论参考(这里并没有说MongoDB是Paper的实现)。

本文尝试对Mongo的复制和分布式事务的原理进行描述，在必要的地方，对实现的正确性进行论证，希望能为MongoDB内核爱好者提供一些参考。

2.MongoDB副本集事务介绍

  • MongoDB 副本集的事务
    • MongoDB副本集的复制是基于raft协议，相比于Paxos，raft协议实现简单，但是raft协议只支持single-master，对应的，MongoDB的副本集是主从架构，而且只有主节点支持写入操作。MongoDB副本集的事务管理，包括冲突检测，事务提交等关键操作，都只在主节点上完成。也就是说副本集的事务在事务管理方面，跟单节点逻辑基本一致。
    • MongoDB的事务，仍然是实现了 ACID 四个特性， MongoDB使用 SI 作为事务的隔离级别。

3.SI的简介

  • SI，即SnapshotIsolation，中文称为快照隔离,是一种mvcc的实现机制，它在1995年的A Critique of ANSI SQL Isolation Levels中被正式提出。因快照时间点的选取上的不同，又分为Conventional Si 和 Generalized SI。

CSI（Convensional SI）

  • CSI 选取当前最新的系统快照作为事务的读取快照
    • 就是在事务开始的时候，获得当前db最新的snapshot，作为事务的读取的snapshot，
    • snapshot(Ti) = start(Ti)
    • 可以减少写事务冲突发生的概率，并且提供读事务读取最新数据的能力
    • 一般我们说一个数据库支持SI隔离级别，其实默认是说支持CSI。比如RocksDB支持的SI就是CSI，WiredTiger在3.0版本之前支持的SI也是CSI。

GSI（Generalized SI）

  • GSI选择历史上的数据库快照作为事务的读取快照，因此CSI可以看作GSI的一个特例。
  • 在复制集的情况下，考虑 CSI， 对于主节点上的事务，每次事务的开始时间选取的系统 最新的 快照， 但是对于其他从节点来说, 并没有 统一的 “最新的” 快照这个概念。泛化的快照实际上是基于快照观测得到的，对于当前事务来说，我们通过选取合适的 更早时间的快照，可以让 从节点上的事务正确且无延迟的执行。
  • 举例如下:
    • 例如当前数据库的状态是， S={T1, T2, T3}, 现在要开始执行T4，
    • 如果我们知道T4要修改的值，在T3上没有被修改, 那么我们在执行T4的时候， 就可以按照 T2 commit后的snashot进行读取。

 

  • 如何选择更早的时间点，需要满足下面的规则，
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  • 符号定义
  • Ti: 事务i
  • Xi: 被事务i修改过的X变量
  • snapshot(Ti): 事务i的选取的快照时间
  • start(Ti): 事务i的开始时间
  • commit(Ti): 事务i的提交时间
  • abort(Ti): the time when Ti is aborted.
  • end(Ti): the time when Ti is committed or aborted.

公式解释

读规则

    • G1.1, 如果变量X被本事务修改了值且读取到了新的值， 那么 读操作一定在写操作后面;
    • G1.2, 如果事务i读取了事务j更新的变量的X， 那么一定不会有事务i更新X的操作，在事务i读取了事务j更新的变量的X这个操作前面;
    • G1.3, 事务j的提交时间早于事务i的快照时间；
    • G1.4, 对于任意一个会更新变量X的事务k， 那么这个事务k一定满足， 要么事务k的提交时间小于事务j， 要么这个事务k的提交时间大于事务i。

写规则

    • G2, 对于任意已经在提交历史里的两个事务，Ci, Cj, 那么一定可以保证当 事务j的commit时间戳在 事务i的观测时间段内时(snapshot(Ti), commit(Ti))， 那么他们更新的变量交集一定为空。

 

PCSI（PREFIX-CONSISTENT SNAPSHOT ISOLATION SI）

    • GSI 只是定义了一个范围的range，都可以作为SI使用，并没有定义具体应该选择哪个SI。
    • PCSI 是为了复制集而设计的。对于一个事务Ti 要开S节点开始运行， 那么 S节点将必须包含这个事务所需要的所有前置事务都必须运行且提交。
    • 相比较于GSI， PCSI的读规则，额外增加了 P1.5 规则。
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  • SI的提交时间戳设置，依据 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels 中的描述， 提交时间戳的设置应该是单调递增的。新设置的时间戳，应该大于系统中已经存在的开始时间戳和提交时间戳。
  • SI 读取时间戳的设置，必须保证比当前系统中正在运行的事务的最小的提交时间戳还要小， 因为一旦大于当前系统中正在运行事务的最小的提交时间戳，那么这个读事务读取到的数据就是未定义的， 取决于读事务启动的时间，而不是snapshot的时间，这违背了 一致性的要求。举例如下
    • 当前已经完成的事务是T1，正在运行的事务是T2， 将要运行的读事务是T3, 如果 T3的读时间戳大于T2事务提交时间戳， 并且T2事务正在运行，等到T2事务执行完后。我们观察这个 database，就会发现 他违背了GSI，

事务执行顺序如下所示是:

T1 commited and commitTs(1) -> T2 start -> T2 set commitTs(2) -> T3 start -> T3 set snapshotTs(3) -> T3 commit -> pointA -> T2 commit -> pointB

那么可知， T3事务实际读取的值是 T1事务的值。但根据 pointB 点来看 GSI的读规则 1.4 的要求，会发现， 如果T3读到T1的事务的修改，那么必然要求， T3和T1之间没有空洞。但实际上 T2 是落在了 T3和T1之间的， 也就是说， 违反了 GSI 1.4的读规则。

    • 所以我们必须规定, SI 读取时间戳的设置，必须保证比当前系统中正在运行的事务的最小的提交时间戳还要小。

4.MongoDB副本集时间戳应用

MongoDB 4.0的复制也是利用时间戳特性解决了3.x系列MongoDB从节点复制造成从节点性能下降的关键方案。

  • MongoDB oplog 乱序问题
    • MongoDB主备节点的数据同步并不基于WiredTiger的wal日志来做的。相反，mongodb会将每次操作的数据变更写入到一个叫做oplog的集合里。
    • oplog这个集合，虽然名字带有log，但实际上，它是一个MongoDB的表， 对oplog的写入，并不是 append的方式修改的， 而是呈现出一种尾部乱序的方式。
    • 对于oplog来说， oplog的读取顺序是按照TS字段来排序的， 跟上层的提交顺序无关。所以存在后开始的事务，在oplog先读取的场景。

 

  • oplog 空洞
    • 因为出现了乱序，所以从节点在读取oplog的时候，就会在某些时间点出现空洞。举例如下:
    • 时间点1: oplog 顺序为: Ta -> Tb, 此时系统中还有一个事务Tc在运行
    • 时间点2: oplog 顺序为: Ta -> Tc -> Tb, 当Tc运行结束后， 因为ts的顺序， 看起来是将Tc插入到了Ta和Tb之间。
    • 那么当 从节点 在时间点1 reply 到 Tb的时候， 实际上是漏了 Tc的，这个就是oplog的空洞， 他产生的原因是因为，从节点如果每次读取oplog最新的数据，就有可能会得到一个不连续的数据, 例如 时间点1上 Ta-> Tb. 这就是oplog空洞。
    • 在具体复制逻辑中，我们必须想办法来从节点读取到含有空洞的oplog数据。这也是GSI的要求， snapshot的选取不能含有空洞。
    • 因为 oplog的Ts是mongo上层给的，我们很容易知道哪些事务有哪些ts， 我们再将这个ts 作为事务的commitTs 放到 oplog存储的事务里， 这样我们读取 oplog的顺序事务的可见性顺序相一致了，在这种情况下，我们就可以 根据 活跃事务列表， 就可以将oplog 分为两个部分，
    • 假设活跃commitTs列表的事务是 {T10, T11, T12}, 活跃事务列表是 {T10, T11, T12, T13, T14}, 那么意味着， 目前有 T10, T11, T12, T13, T14 再运行，并且 T10, T11, T12 已经设置了 commitTs， 又因为 上面讨论的 commitTs 是单调递增的， 那么我们可知, T13, T14 的commitTs 一定大于 maxCommitTs(T10, T11, T12), 而且我们还可知， minCommitTs(T10,T11,T12) 就是全局最小的 commitTs， 而小于这些的 commitTs的事务，因为不在 活跃事务列表里了， 表示已经提交了， 那么我们可以知道， oplog ts 在 全局最小的 commitTs 之前的， 就是都提交了的， oplog 按照 commitTs 排序后，如下所示

… Tx | minCommitTs(T10,T11,T12) | …

我们可以知道 T9， 或者说小于 minCommitTs(T10,T11,T12) 都是无空洞，因为系统不会再提交小于 minCommitTs(T10,T11,T12) 的事务到oplog里了， 所以从节点可以直接恢复这里的数据。

    • 上面说的oplog minCommitTs(T10,T11,T12) 在 mongodb里，就是特殊的timestamp， 这个后文会讲。
    • 通过上面的方案，我们可以解决空洞的问题。这个时候，从节点每次恢复数据的时候，将读取的snapshot，设置为上一次恢复的Ts(同样也是无空洞的Ts)， 这样的话， 从节点的恢复数据和读取数据也就做到了互不冲突。从而解决了 3.x系列的 从节点同步数据造成节点性能下降的问题。

 

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MongoDB 事务，复制和分片的关系

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内容总结

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