导语
Postgresql是通过MVCC(Multi-Version Concurrency Control)来保证事务的原子性和隔离性,具体MVCC机制是怎样实现的,下面举些示例来做个简单解析以加深理解。
前提
表中隐藏的系统字段
- oid: 对象标识符,生成的值是全局唯一的,表、索引、视图都带有oid,如果需要在用户创建的表中使用oid字段,需要显示指定“with oids”选项。
- ctid: 每条记录(称为一个tuple)在表中的物理位置标识。
- xmin: 创建一条记录(tuple)时,记录此值为当前事务ID。
- xmax: 创建tuple时,默认为0,删除tuple时,记录此值为当前事务ID。
- cmin/cmax: 标识在同一个事务中多个语句命令的序列值,从0开始,用于同一个事务中实现版本可见性判断
MVCC机制
MVCC机制通过这些隐藏的标记字段来协同实现,下面举几个示例来解释MVCC是如何实现的
//seesion1: 创建表,显示指定oid字段: testdb=# create table t1(id int) with oids; CREATE TABLE 插入几条记录 testdb=# insert into t1 values(1); INSERT 17569 1 testdb=# insert into t1 values(2); INSERT 17570 1 testdb=# insert into t1 values(3); INSERT 17571 1
查询当前表中的tuple信息,xmin为创建tuple时的事务ID,xmax默认为0
testdb=# select ctid,xmin,xmax,cmin,cmax,oid,id from t1; ctid | xmin | xmax | cmin | cmax | oid | id -------+----------+------+------+------+-------+---- (0,1) | 80853357 | 0 | 0 | 0 | 17569 | 1 (0,2) | 80853358 | 0 | 0 | 0 | 17570 | 2 (0,3) | 80853359 | 0 | 0 | 0 | 17571 | 3 (3 rows)
接下来,我们更新某个tuple的字段,将tuple中id值为1更新为4,看看会发生什么
testdb=# begin; BEGIN testdb=# select txid_current(); txid_current -------------- 80853360 (1 row) testdb=# update t1 set id = 4 where id = 1; UPDATE 1
查看tuple详细信息
testdb=# select ctid,3) | 80853359 | 0 | 0 | 0 | 17571 | 3 (0,4) | 80853360 | 0 | 0 | 0 | 17569 | 4 (3 rows)
可以看到id为1的tuple(oid=17569)已经被修改了,id值被更新为4,另外ctid、xmin字段也被更新了,ctid值代表了该tuple的物理位置,xmin值是创建tuple时都已经写入,这两个字段都不应该被更改才对,另起一个seesion来看下(当前事务还未提交)
//seesion2: testdb=# select ctid,id from t1; ctid | xmin | xmax | cmin | cmax | oid | id -------+----------+----------+------+------+-------+---- (0,1) | 80853357 | 80853360 | 0 | 0 | 17569 | 1 (0,2) | 80853358 | 0 | 0 | 0 | 17570 | 2 (0,3) | 80853359 | 0 | 0 | 0 | 17571 | 3 (3 rows)
可以看到id为1的tuple(oid=17569)还存在,只是xmax值被标记为当前事务Id。 原来更新某个tuple时,会新增一个tuple,填入更新后的字段值,将原来的tuple标记为删除(设置xmax为当前事务Id)。同理,可以看下删除一个tuple的结果
//seesion1: testdb=# delete from t1 where id = 2; DELETE 1 //seesion2: testdb=# select ctid,2) | 80853358 | 80853360 | 1 | 1 | 17570 | 2 (0,3) | 80853359 | 0 | 0 | 0 | 17571 | 3 (3 rows)
删除某个tuple时也是将xmax标记为当前事务Id,并不做实际的物理记录清除操作。另外cmin和cmax值递增为1,表明了同一事务中操作的顺序性。在该事务(seesion1)未提交前,其他事务(seesion2)可以看到之前的版本信息,不同的事务拥有各自的数据空间,其操作不会对对方产生干扰,保证了事务的隔离性。
提交事务,查看最终结果如下:
//seesion1: testdb=# commit; COMMIT testdb=# select ctid,4) | 80853360 | 0 | 0 | 0 | 17569 | 4 (2 rows)
但是,如果我们不提交事务而是回滚,结果又是如何?
testdb=# begin ; BEGIN testdb=# update t1 set id = 5 where id = 4; UPDATE 1 testdb=# rollback; ROLLBACK testdb=# select ctid,3) | 80853359 | 0 | 0 | 0 | 17571 | 3 (0,4) | 80853360 | 80853361 | 0 | 0 | 17569 | 4 (2 rows) xmax标记并未清除,继续新增一条记录: testdb=# insert into t1 values(5); INSERT 17572 1 testdb=# select ctid,4) | 80853360 | 80853361 | 0 | 0 | 17569 | 4 (0,6) | 80853362 | 0 | 0 | 0 | 17572 | 5 (3 rows)
发现没有清理掉新增的tuple,消除原有tuple上的xmax标记,这是为何?处于效率的原因,如果事务回滚时也进行清除标记,可能会导致磁盘IO,降低性能。那如何判断该tuple的是否有效呢?答案是Postgresql会把事务状态记录到clog(commit log)位图文件中,每读到一行时,会到该文件中查询事务状态,事务的状态通过以下四种来表示:
- #define TRANSACTION_STATUS_IN_PROGRESS=0x00 正在进行中
- #define TRANSACTION_STATUS_COMMITTED=0x01 已提交
- #define TRANSACTION_STATUS_COMMITTED=0x02 已回滚
- #define TRANSACTION_STATUS_SUB_COMMITTED=0x03 子事务已提交
MVCC保证原子性和隔离性
原子性
事务的原子性(Atomicity)要求在同一事务中的所有操作要么都做,要么都不做。根据Postgresql的MVCC规则,插入数据时,会将当前事务ID写入到xmin中,删除数据时,会将事务ID写入xmax中,更新数据相当于先删除原来的tuple再新增一个tuple,增删改操作都保留了事务ID,根据事务ID提交或撤销该事务中的所有操作,从而保证了事务的原子性。
隔离性
事务的隔离性(Isolation)要求各个并行事务之间不能相互干扰,事务之间是隔离的。Postgresql可读取的数据是xmin小于当前的事务ID且已经提交。对某个tuple进行更新或删除时,其他事务读取的就是这个tuple之前的版本。
MVCC的优势
- 读写不会相互阻塞,写操作并没有堵塞其他事务的读,在写事务未提交前,读取的都是之前的版本,提高了并发的访问效率。
- 事务可以快速回滚,操作后的tuple都带有当前事务ID,直接标记clog文件中对应事务的状态就可达到回滚的目的。
MVCC带来的问题
事务ID回卷问题
Postgresql也需要事务ID来确定事务的先后顺序,Postgresql中,事务被称为XID,获取当前XID:
testdb=# select txid_current(); txid_current -------------- 80853335 (1 row)
事务ID由32bit数字表示,当事务ID用完时,就会出现新的事务ID会比老ID小,导致事务ID回卷问题(Transaction
ID Wraparound)。 Postgresql的事务ID规则:
- 0: InvalidXID,无效事务ID
- 1: BootstrapXID,表示系统表初使化时的事务
- 2: FrozenXID,冻结的事务ID,比任务普通的事务ID都旧。
– 大于2的事务ID都是普通的事务ID。
当最新和最旧事务之差达到2^31时,就把旧事务换成FrozenXID,然后通过公式((int32)(id1 - id2)) < 0比较大小即可
垃圾数据问题
根据MVCC机制,更新和删除的记录都不会被实际删除,操作频繁的表会积累大量的过期数据,占用磁盘空间,当扫描查询数据时,需要更多的IO,降低查询效率。Postgresql的解决方法是提供vacuum命令操作来清理过期的数据。
原文链接:https://www.f2er.com/postgresql/193357.html