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TiKV 源码解析：揭开分布式事务的神秘面纱
见解分享
2023-09-16 12:27:49
在现代分布式系统中，事务管理至关重要。它确保了数据库操作的一致性和隔离性，防止并发访问和数据损坏。分布式事务在设计和实现上具有挑战性，尤其是在像 TiKV 这样的分布式键值存储系统中。
本文是 TiKV 源码解析系列的第十二篇文章，将深入剖析 TiKV 中分布式事务的原理和实现细节。通过揭开其内部运作的神秘面纱，我们将了解 TiKV 如何确保数据完整性，并支持高并发场景下的可靠事务处理。
分布式事务的挑战
在分布式系统中，事务面临以下挑战：
- 一致性： 确保所有副本上的数据处于相同状态。
- 隔离性： 防止不同事务的并发执行导致不一致性。
- 持久性： 一旦事务提交，其更改应永久保存。
- 原子性： 事务要么完全成功，要么完全失败。
TiKV 的分布式事务算法
TiKV 采用 Google Percolator 事务算法，该算法基于乐观并发控制 (OCC) 原理。OCC 允许事务在不锁定数据的情况下并发执行，从而提高了并发性。当事务提交时，它会进行冲突检查，如果存在冲突，则中止事务并重试。
Percolator 算法的工作原理
Percolator 算法的关键思想是将事务视为一个由多个阶段组成的管道：
- Prewrite： 事务将预写日志发送到所有相关副本，并记录事务的意向。
- Commit： 副本收到 prewrite 日志后，如果没有任何冲突，则提交事务并将其写入 Raft 日志。
- Rollback： 如果事务遇到冲突，则回滚事务并释放预写日志。
Raft 与 Percolator 的协作
Raft 协议用于复制 TiKV 中的数据，并保证数据的一致性和可用性。Percolator 算法利用 Raft 来确保事务的原子性和持久性：
- 原子性： Raft 确保 prewrite 和 commit 操作要么全部成功，要么全部失败，从而保证了事务的原子性。
- 持久性： 一旦事务被 Raft 提交，其更改就会持久保存到所有副本上，从而保证了事务的持久性。
MVCC 和并发控制
TiKV 使用多版本并发控制 (MVCC) 来管理并发事务：
- 多版本： 每个键值对都维护多个版本，每个版本对应一个事务。
- 读取隔离： 读事务可以看到过去的版本，不受正在进行的事务的影响。
- 写入隔离： 写事务会创建新版本，并隔离正在进行的读事务。
代码实现
TiKV 的分布式事务算法在 tikv/src/storage/engine 模块中实现。关键组件包括：
WriteBatch：代表预写日志。Write：代表单个事务操作。WriteInfoCollector：负责收集事务冲突信息。Transaction：管理事务的生命周期。
总结
TiKV 的分布式事务算法是一个复杂的系统，它结合了 Percolator、Raft 和 MVCC 等技术来确保数据完整性和高并发场景下的可靠事务处理。深入了解其原理和实现细节使我们能够更好地理解和使用 TiKV，并充分发挥其分布式事务处理能力。
