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RocksDB上锁机制-创新互联

RocksDB作为一个开源的存储引擎支持事务的ACID特性,而要支持ACID中的I(Isolation),并发控制这块是少不了的,本文主要讨论RocksDB的锁机制实现,细节会涉及到源码分析,希望通过本文读者可以深入了解RocksDB并发控制原理。文章主要从以下4方面展开,首先会介绍RocksDB锁的基本结构,然后我会介绍RocksDB行锁数据结构设计下,锁空间开销,接着我会介绍几种典型场景的上锁流程,最后会介绍锁机制中必不可少的死锁检测机制。

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1.行锁数据结构
  RocksDB锁粒度最小是行,对于KV存储而言,锁对象就是key,每一个key对应一个LockInfo结构。所有key通过hash表管理,查找锁时,直接通过hash表定位即可确定这个key是否已经被上锁。但如果全局只有一个hash表,会导致这个访问这个hash表的冲突很多,影响并发性能。RocksDB首先按Columnfamily进行拆分,每个Columnfamily中的锁通过一个LockMap管理,而每个LockMap再拆分成若干个分片,每个分片通过LockMapStripe管理,而hash表(std::unordered_map)则存在于Stripe结构中,Stripe结构中还包含一个mutex和condition_variable,这个主要作用是,互斥访问hash表,当出现锁冲突时,将线程挂起,解锁后,唤醒挂起的线程。这种设计很简单但也带来一个显而易见的问题,就是多个不相关的锁公用一个condition_variable,导致锁释放时,不必要的唤醒一批线程,而这些线程重试后,发现仍然需要等待,造成了无效的上下文切换。对比我们之前讨论的InnoDB锁机制,我们发现InnoDB是一个page里面的记录复用一把锁,而且复用是有条件的,同一个事务对一个page的若干条记录加锁才能复用;而且锁等待队列是精确等待,精确到记录级别,不会导致的无效的唤醒。虽然RocksDB锁设计比较粗糙,但也做了一定的优化,比如在管理LockMaps时,通过在每个线程本地缓存一份拷贝lock_maps_cache_,通过全局链表将每个线程的cache链起来,当LockMaps变更时(删除columnfamily),则全局将每个线程的copy清空,由于columnfamily改动很少,所以大部分访问LockMaps操作都是不需要加锁的,提高了并发效率。
相关数据结构如下:

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