深入理解Java事务编程：可串行化隔离级别的快照隔离机制解析

本系列文章描述了DB并发控制的黯淡：

• 2PL虽保证了串行化，但性能和扩展不好
• 性能良好的弱隔离级别，但易出现各种竞争条件（丢失更新，写倾斜，幻读

串行化的隔离级别和高性能就是相互矛盾的吗？也许不是，一个称为可串行化快照隔离（SSI, serializable snapshot isolation）算法很有前途。提供完整的可串行化保证，而性能与快照隔离相比只有很小性能损失。 SSI在 2008 年首次被提出，如今既用于单节点DB（PostgreSQL9.1后的可串行化）和分布式DB（FoundationDB）。由于 SSI 与其他并发控制机制相比还很年轻，还在实践中证明自己。

3.3.1 悲观锁、乐观锁

两阶段锁是一种 悲观锁机制（pessimistic） ，其设计原则：若有操作可能出错（如与其他事务发生锁冲突），则直接放弃，等待直到绝对安全。和多线程编程中的互斥锁一致。

某种意义上，串行执行是很悲观的：事务期间，每个事务对整个DB（或DB的一个分区）持有互斥锁，我们只能假定每笔事务执行够快、短时持锁，来稍微弥补悲观色彩

相比之下，串行化快照隔离 是一种 乐观锁。如若存在潜在冲突，也不阻止事务，而是继续执行事务，寄希望于一切平安。而当事务想提交时（只有可串行化的事务才被允许提交。），DB会检查是否冲突（即违反隔离性原则）：若是，则中止事务并重试。

乐观锁是古老的想法，其优缺点争论已久。若存在很多冲突，则性能不佳，大量事务需中止。若系统已接近最大吞吐量，重试的额外负载会使系统性能更差。

但若系统有足够性能提升空间，且事务之间争用不大，乐观锁比悲观锁更高效。可交换的原子操作能减少争用：如若多个事务同时增加某计数器，则应用增量的顺序（只要计数器不在同一个事务中读取）就无关紧要，所以并发增量可全部应用且无需冲突。

SSI基于快照隔离，即事务中的所有读取都基于DB的一致性快照（参阅本文的快照隔离、可重复读），这和早期乐观锁的主要区别。在快照隔离基础上，SSI新增一种算法检测写入之间的串行化冲突，并确定要中止哪些事务。

3.3.2 基于过期条件来决策

讨论写倾斜时，有一种场景：事务先从DB读一些数据，根据查询结果决定采取后续操作，如修改数据。但快照隔离下，数据可能在查询期间就已被其他事务修改，导致原事务在提交时决策的依据信息已变。

即事务基于某些前提而行动，事务开始时条件成立，如目前有两名医生正在值班，当事务提交时，数据可能已改变，前提已不再成立。

当应用执行查询时（如当前有多少医生在值班），DB本身不知道应用会如何使用该查询结果。为了安全，DB假定对该结果集的变更都可能会使该事务中的写无效。 即事务中的查询与写可能存在因果依赖关系。为提供可串行化隔离，DB必须检测事务是否会修改其它事务的查询结果，并在此情况下中止写事务。

DB如何知道查询结果是否已变？可分为如下case：

• 读取是否作用于一个（即将）过期的MVCC对象（读取之前已经有未提交的写入）
• 检查写是否影响即将完成的读取（读取后，又有新写入）

3.3.3 检测旧MVCC读取

快照隔离通常采用MVCC实现。当事务从 MVCC DB的一致性快照读时，会忽略创建快照时还没提交的事务写入。如图-10：

• 事务43认为 Aliceon_call = true ，因事务 42（修改 Alice 值班状态）还没提交
• 然而，事务43提交时，事务42已提交

即从快照读取时，被忽略的写已生效，直接导致事务43做决定的前提不再成立。

为防止这种异常，DB需跟踪一个事务由于MVCC可见性规则而被忽略的其它事务写。当事务提交时，DB会检查是否存在被忽略的写现在已被提交的，若是，则当前事务必须中止。

为何要等到提交？当检测到读旧值，为何不立即中止事务43，考虑如下场景：

• 若事务43是只读事务，则无需中止，因为无写倾斜风险
• 当事务43读DB 时，DB还不知道事务是否要稍后执行写操作
• 此外，事务42可能在事务43提交时，被中止或仍处于未被提交，因此读取的并非旧值

通过避免不必要的中止，SSI可高效支持那些需在一致性快照中运行很长时间的读事务。

3.3.4 检测写是否影响之前的读

读取数据后，另一个事务修改了数据：

2PL下讨论了索引范围锁，允许DB锁定和某查询匹配的所有行，如WHERE shift_id = 1234。可在此使用类似技术，只有一点差异：SSI锁不阻塞其他事务。

图-11中，事务42、43 都在班次1234查找值班医生。若 shift_id 有索引，则DB能使用索引项1234记录事务42、43读取这个数据的事实。若无索引，可在表级别跟踪此信息。该信息只需保留很小一段时间：当所有并发事务完成后，就能丢弃。

当另一事务写时，先检查索引，从而确定是否在最近存在一些读目标数据的其它事务。这过程类似在受影响字段范围上获取写锁，但锁不会阻塞其它事务读取，而是直到读事务提交时才进一步通知它们：所读到的数据已变化。

图-11中，事务43通知事务42其先前读已过时，反之亦然。事务42先提交并成功，尽管事务 43写影响了42 ，但因43没提交，所以写还没生效。当43提交时，来自42的冲突写入已被提交，所以43必须中止。

3.3.5 性能

许多工程细节会影响算法实际效果。如一个需权衡考虑的是跟踪事务的读、写的粒度：

• 若DB详细跟踪每个事务的操作（细粒度），确实能准确确定哪些事务需中止，但记录元数据的开销可能也很大
• 而跟踪速度更快时（粗粒度），可能导致更多不必要的事务中止

有的case读过期数据不会造成太大影响：这还是完全取决于具体场景，有时可确信执行结果都是可串行化的，PostgreSQL 使用该理论减少不必要的中止。

相比于2PL，可串行化快照隔离最大优点：事务无需阻塞等待其它事务所持有的锁。这和快照隔离一样，读写不互相阻塞。这使查询延迟更稳定、可预测。尤其是只读查询可运行在一致快照，无需任何锁，对读密集系统友好。

相比于串行执行，可串行化快照隔可突破单CPU核吞吐量限制：FoundationDB将检测到的串行化冲突分布在多台机器，从而提高吞吐量。即使数据可能跨多台机器分区，事务也能在保证可串行化隔离等级同时，读写多个分区中的数据。

事务中止率会显著影响SSI性能。如长时间读、写数据的事务很可能会发生冲突并中止，因此SSI要求读写型事务尽量短（但只读的长事务则没问题）。总体上，对慢事务，SSI比2PL或串行执行更能容忍。