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資料庫 Transaction & Lock 筆記

tags: DB

DB 四大重要特性(ACID)

  • Atomicity: transaction 不可分割性，transaction 內所有操作全部完成或全部不完成，中間錯誤會被 rollback
  • Consistency: 保持資料完整一致性
  • Isolation: 允許多筆 transaction 同時對資料讀寫跟修改能力，且避免多筆 transaction 執行時由於交叉執行而導致數據的不一致(race condition)。
  • Durability: 對資料的修改是永久的，即便系統故障也不會丟失

基本要求

  • transaction 執行過程有 error 將會自動 rollback，不必自行實作。
  • transaction 執行成功完成 commit 即存入資料庫，除非儲存空間受損，否則資料不會流失。
  • 完善的 lock 管理機制，避免 race condition 情形，有 deadlock resolution。

Race condition

多筆 transaction 同時對同一筆資料讀寫跟修改時可能會出現的狀況

  • Dirty Read: 讀取到其他 transaction 尚未 commit 的資料
Transaction 1 Transaction 2
修改商品價格(100元 -> 0元)
取得商品價格(0元)
Rollback
新增訂單(0元)
Commit

Transaction 2 不該讀取到 Transaction 1 尚未 commit 的資料

  • Non-repeatable reads: 同一個 transaction 中，執行多次相同的 query 條件，讀取欄位的資料不同
Transaction 1 Transaction 2
取得 A 商品價格(3000元)
(其他指令…) 修改 A 商品價格(4000元)
(其他指令…) Commit
取得 A 商品價格(4000元)
新增訂單(4000元)
Commit

Transaction 1 中取得 A 商品的價格應該要一致

  • Phantom reads: 同一個 transaction 中，執行多次相同的 query 條件，取出的資料數目不同
Transaction 1 Transaction 2
取得 A 商品的積木數(30個)
(其他指令…) 新增 A 商品積木
(其他指令…) Commit
取得 A 商品的積木數(31個)
新增訂單(31個)
Commit

Transaction 1 中取得 A 商品的積木數應該要一致

  • Write Skew: 不同的 transactions 執行某樣 query 條件操作驗證，然後再去做新增/修改動作，卻造成資料衝突

EX: 同一張票造成多人訂票

Transaction 1 Transaction 2
取得票剩餘數(1 張)
(其他指令…) 取得票剩餘數(1 張)
(其他指令…) (其他指令…)
寫入訂票資料 (其他指令…)
Commit 寫入訂票資料
Commit

EX: 點數超支

Transaction 1 Transaction 2 Transaction 3 Transaction 4
取得商品資料(10000點)
取得剩餘點數(11000點) 取得商品資料(10000點)
(其他指令…) 取得剩餘點數(11000點) 取得商品資料(10000點)
(其他指令…) (其他指令…) 取得剩餘點數(11000點) 取得商品資料(10000點)
(其他指令…) (其他指令…) (其他指令…) 取得剩餘點數(11000點)
新增訂單(10000點) (其他指令…) (其他指令…) (其他指令…)
Commit 新增訂單(10000點) (其他指令…) (其他指令…)
Commit 新增訂單(10000點) (其他指令…)
Commit 新增訂單(10000點)
Commit

Isolation Level

Isolation Levels 有四種等級，各家資料庫皆會宣稱支援到何種等級，一般需要 transaction 情境至少會要求到 Repeatable Read 的等級。選擇 DB System 要考量其支援 Isolation Levels，否則要自行處理 race condition 問題。

  1. Read Uncommitted: 代表 transaction 可以讀到別的 transaction 尚未 commit 的資料，在這個等級中 race condition 三個問題都沒有解決。
  2. Read Committed: 代表 transaction 只能讀到別的 transaction 已經 commit 的資料，沒有 commit 的話就不會讀到，在這個等級解決了 Dirty Read 的問題。
  3. Repeatable Read: 代表每次 transaction 要讀取特定欄位的資料時，只要 query 條件相同，讀取到的資料內容就會相同。在這個等級解決了 Non-repeatable reads 的問題。
  4. Serializable: 代表在多個 transaction 同時執行時，只要 transaction 的順序相同時，得到的結果一定相同。比如說 Transaction A 先執行了接下來再執行 Transaction B，在同樣的條件下，每次執行都會得到一樣的結果。在這個等級下連同 Phantom reads 也會一併被解決。

如何解決 race condition 問題

MYSQL InnoDB

  • InnoDB 預設 Isolation Level 為 Repeatable Read

Record-level locks

  • 分成 shared (S) locks 和 exclusive (X) locks，該筆資料(index records) 被讀取時發行 S lock，修改/刪除時發行 X lock

  • S lock 可以發給多個 trancaction，所以多個 trancactions 可以讀取同一筆資料。

  • X lock 只會發給一個 trancaction，且如果該筆資料已發行 S locks 給其他 trancaction 時，將不會發行 X lock。

  • SX locks 機制即 transaction 讀取時其他 transactions 都可以讀，但 transaction 修改時其他 transactions 將無法讀取。

  • InnoDB SX locks 提供不同粒度的 lock 種類:

    • Record lock: This is a lock on an index record.
    • Gap lock: This is a lock on a gap between index records, or a lock on the gap before the first or after the last index record
    • Next-key lock: This is a combination of a record lock on the index record and a gap lock on the gap before the index record.

  • 遇到 conflict 時 trancaction 會等待以取得相應 locks，lock 種類越多或 lock 範圍越大，越容易引起 Lock wait timeout。

  • 提升到 Serializable 才會加入 Gap lock & Next-key lock，但容易引起 Lock wait timeout or Deadlock 及大大降低使用效能。

Intention Locks

  • 分成 Intention shared (IS) 和 Intention exclusive (IX)，是自行上鎖的概念
  • 加上 IS 會使其他 insert/update 會被檔下來，但取值不會被擋下
SELECT c1 FROM t WHERE c1 BETWEEN 10 and 20 LOCK IN SHARE MODE

#此時其他 transation 如果想在10~20內 insert/update 會被檔下來
#此時其他 transation 如果想在10~20內取值不會被擋下
  • 加上 XS 會使其他 insert/update 會被檔下來，但取值也會被擋下， 可防止 Phantom reads 及 Write Skew
SELECT c1 FROM t WHERE c1 BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE

#此時其他 transation 如果想在10~20內 insert/update 會被檔下來
#此時其他 transation 如果想在10~20內取值會被檔下來
  • lock type compatibility
X IX S IS
X Conflict Conflict Conflict Conflict
IX Conflict Compatible Conflict Compatible
S Conflict Conflict Compatible Compatible
IS Conflict Compatible Compatible Compatible

Undo log

當對資料做變更時 innoDB 會寫入 Undo log，紀錄每個 transaction 變更內容，可依此作為 rollback 依據，並宣稱有 MVCC 功能，其實資料沒有多版本並存，如果 A transaction 出錯要 rollback 時，還原的資料會加上排他鎖(其他 transaction 無法讀取跟寫入)，仍會出現無法讀取。

PostgreSQL

  • PostgreSQL 預設是 Read Committed 的 isolation level

MVCC (Multiversion Concurrency Control)

  • 每一筆資料的變動都會增加額外 snapshot 並標記 version，太舊的版本會自動刪除，讀取時會取最新的 commit version
  • 資料只有 X lock，如同 SX lock 架構，更新資料必須沒有其他 X lock 存在。
  • 資料帶有 snapshot 版本，讀取不需關注是否有 X lock，即使修改時也能讀取
  • lock 種類較少，降低 deadlock 發生機率。
  • 因為加入 version 管理機制，就單一 transaction 而言，效能會比 SX locks 差。

Predicate locking

  • transaction 讀取時會加入 predicate lock，若有其他 transaction 執行 predicate lock 修改並成功 commit (有新版的 commit version)，則這次 transaction 將會回傳錯誤並 rollback
  • 可達到 Serializable isolation level
  • 不會讓任何 transaction 等待
  • 降低效能

Table and row locks

  • PostgreSQL 提供多樣可自行加入的 table and row locks，可參考 Explicit Locking，以下舉 Row-level Lock Modes 為例
    • FOR UPDATE: 類似 MYSQL InnoDB 的 IX， row 在 FOR UPDATE mode 將不能執行 UPDATE、DELETE、其他 Row-level Lock Modes 操作
    • FOR NO KEY UPDATE: 除了允許 SELECT FOR KEY SHARE 與 FOR UPDATE 相同
    • FOR SHARE: row 在 FOR SHARE mode 不能執行 UPDATE, DELETE, SELECT FOR UPDATE or SELECT FOR NO KEY UPDATE
    • FOR KEY SHARE: row 在 FOR KEY SHARE mode 不能執行 UPDATE, DELETE, SELECT FOR UPDATE

DynamoDB

  • 遇 race condition 情形會 throw TransactionConflictException, 可能要視情況自行實作 auto-retries 機制

Isolation Level

DynamoDB 提供 TransactWriteItems & TransactGetItems 來執行 transaction, 其宣稱的 Isolation Level 可參考 DynamoDB transaction-isolation

Operation Isolation Level
DeleteItem Serializable
PutItem Serializable
UpdateItem Serializable
GetItem Serializable
BatchGetItem Read-committed
BatchWriteItem NOT Serializable
Query Read-committed
Scan Read-committed
Other transactional operation Serializable

failed 情境

TransactWriteItems 失敗情境

  1. 其中一個 condition expressions 沒有吻合
  2. 同一 item 正在被其他 request 更新時( 其他的 PutItem, UpdateItem, or DeleteItem or TransactWriteItems)
  3. Table 在不同的 account or region 時
  4. 單一 item 超過 400 KB, local secondary index too large 時
  5. Items 總量大於 4MB
  6. data format 錯誤

TransactGetItems 失敗情境

  1. 同一 item 當有其他 PutItem, UpdateItem, DeleteItem or TransactWriteItems request 在處理時
  2. Table 在不同的 account or region 時
  3. Items 總量大於 4MB
  4. 超過 25 個 unique item
  5. data format 錯誤

參考資料

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BurgessChen
小小後端 + DevOps 工程師，平常時間大概 1/3 寫 PHP、1/3 寫 NodeJs、1/3 寫 yaml...
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