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PostgreSQL中的SSI技术概览

2023-12-276.9k 阅读

1. PostgreSQL事务隔离级别概述

在深入探讨SSI（Serializable Snapshot Isolation，可串行化快照隔离）技术之前，先简要回顾一下PostgreSQL的事务隔离级别。PostgreSQL支持四种事务隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和可串行化（Serializable）。

  • 读未提交：此级别下，一个事务可以读取到其他事务尚未提交的数据。这种隔离级别存在脏读的风险，因为其他事务可能回滚，导致读取到的数据是无效的。在PostgreSQL中，默认并不支持此级别，因为它可能会导致数据一致性问题。

  • 读已提交：这是PostgreSQL的默认事务隔离级别。在此级别下，一个事务只能读取到其他事务已经提交的数据。每次执行查询时，都会获取一个新的快照，因此在事务执行过程中，可能会看到其他事务提交的数据变化。例如：

-- 事务1
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1;
-- 此时事务1未提交

-- 事务2
BEGIN;
SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1;
-- 由于事务1未提交，事务2在此级别下看不到事务1对账户余额的修改
COMMIT;

-- 事务1
COMMIT;
  • 可重复读：在这个级别，事务在开始时获取一个数据快照，在事务执行期间，所有查询都基于这个快照。这意味着事务不会看到其他事务提交的数据变化，避免了不可重复读的问题。例如：
-- 事务1
BEGIN;
SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1;
-- 获取账户1的余额快照

-- 事务2
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 1;
COMMIT;

-- 事务1
SELECT balance FROM accounts WHERE account_id = 1;
-- 仍然获取到与第一次查询相同的余额，不受事务2提交的影响
COMMIT;
  • 可串行化：这是最高的事务隔离级别，它确保事务的执行效果等同于串行执行。PostgreSQL通过一种称为可串行化快照隔离（SSI）的技术来实现此级别。可串行化级别旨在防止所有类型的并发异常，如脏读、不可重复读、幻读以及写偏序异常等。

2. 可串行化快照隔离（SSI）技术核心概念

2.1 快照隔离基础

快照隔离是SSI的基础。在快照隔离中，每个事务在开始时获取一个数据库的快照。这个快照代表了事务开始时数据库的一致性视图。所有的读操作都基于这个快照，而写操作则在事务内部的私有空间进行。只有在事务提交时，这些写操作才会应用到数据库中。

例如，假设有两个事务 T1 和 T2。T1 在时间 t1 开始，T2 在时间 t2（t2 > t1）开始。T1 获取的快照反映了 t1 时刻数据库的状态，T2 获取的快照反映了 t2 时刻数据库的状态。T1 看不到 t1 之后其他事务提交的修改，T2 看不到 t2 之后其他事务提交的修改。

2.2 可串行化的额外要求

虽然快照隔离可以防止许多并发问题，但它本身并不能保证可串行化。为了实现可串行化，SSI需要额外的机制来检测和防止写偏序异常（Write Skew）等情况。

写偏序异常是指两个事务分别读取一些数据，然后基于这些读取结果进行写入操作，导致违反业务规则的情况。例如，假设有一个图书馆系统，有两个事务：

-- 事务1
BEGIN;
SELECT available FROM books WHERE book_id = 1;
-- 假设结果为 'yes'
UPDATE books SET available = 'no' WHERE book_id = 1 AND available = 'yes';
COMMIT;

-- 事务2
BEGIN;
SELECT available FROM books WHERE book_id = 1;
-- 假设结果为 'yes'
UPDATE books SET available = 'no' WHERE book_id = 1 AND available = 'yes';
COMMIT;

如果这两个事务并发执行，在快照隔离下，它们都可能成功提交，导致同一本书被标记为不可用两次，这就是写偏序异常。

为了防止这种情况，SSI引入了事务间依赖关系检测机制。每个事务在执行过程中，会记录它与其他事务之间的读 - 写和写 - 写依赖关系。当一个事务提交时，系统会检查这些依赖关系，以确保不会出现违反可串行化的情况。

2.3 事务依赖关系追踪

PostgreSQL通过维护两种类型的事务依赖关系来实现SSI：读 - 写依赖（Read - Write Dependency）和写 - 写依赖（Write - Write Dependency）。

  • 读 - 写依赖：当一个事务 T1 读取了由另一个未提交事务 T2 修改的数据时，就会形成读 - 写依赖。例如：
-- 事务2
BEGIN;
UPDATE products SET price = price * 1.1 WHERE category = 'electronics';
-- 事务2未提交

-- 事务1
BEGIN;
SELECT price FROM products WHERE category = 'electronics';
-- 事务1读取了事务2未提交修改的数据，形成读 - 写依赖
COMMIT;

-- 事务2
COMMIT;

在这种情况下，事务1依赖于事务2的提交状态。如果事务2回滚，事务1读取的数据将变得无效。

  • 写 - 写依赖：当两个事务试图修改同一数据时，就会形成写 - 写依赖。例如：
-- 事务1
BEGIN;
UPDATE users SET email = 'newemail1@example.com' WHERE user_id = 1;

-- 事务2
BEGIN;
UPDATE users SET email = 'newemail2@example.com' WHERE user_id = 1;
-- 事务1和事务2对同一用户的邮箱进行修改，形成写 - 写依赖
COMMIT;

-- 事务1
COMMIT;

在这种情况下，事务1和事务2之间存在写 - 写依赖，它们的提交顺序会影响最终结果。

3. SSI在PostgreSQL中的实现细节

3.1 事务ID（XID）与时间戳

PostgreSQL使用事务ID（XID）来唯一标识每个事务。每个事务在开始时被分配一个XID，这个XID是一个单调递增的数字。此外，PostgreSQL还使用时间戳来跟踪事务的执行顺序。时间戳与XID相关联，通过时间戳可以确定事务的相对顺序。

例如，当一个事务 T1 开始时，它被分配一个XID xid1 和时间戳 ts1。另一个事务 T2 在稍后开始，被分配XID xid2 和时间戳 ts2（ts2 > ts1）。在检测事务依赖关系时，时间戳和XID被用来确定事务之间的先后顺序。

3.2 依赖关系存储与检测

PostgreSQL在内部维护一个数据结构来存储事务之间的依赖关系。当一个事务读取或写入数据时，系统会检查是否与其他事务形成依赖关系，并将这些依赖关系记录下来。

在事务提交时，系统会遍历这些依赖关系，检查是否存在违反可串行化的情况。如果发现违反情况，事务将被回滚，并抛出 ERROR: could not serialize access due to concurrent update 错误。

例如，假设事务 T1 读取了事务 T2 未提交修改的数据，系统会记录这个读 - 写依赖。当 T2 提交时，系统会检查 T1 的状态。如果 T1 还未提交，且 T2 的提交会导致 T1 读取的数据无效（例如 T2 回滚），系统会根据依赖关系决定是否回滚 T1。

3.3 多版本并发控制（MVCC）与SSI的结合

PostgreSQL使用多版本并发控制（MVCC）技术来实现高效的并发访问。MVCC允许不同的事务同时访问数据库的不同版本数据，而无需锁机制来阻止并发读操作。

在SSI中，MVCC与事务依赖关系检测机制紧密结合。每个数据版本都与创建它的事务的XID相关联。当一个事务进行读操作时，MVCC根据事务的快照来选择合适的数据版本。而当检测事务依赖关系时，XID信息被用来确定事务之间的依赖关系。

例如，假设有一个表 employees，有两个事务 T1 和 T2。T1 更新了 employees 表中某个员工的工资，创建了一个新的数据版本。T2 在 T1 未提交时读取这个员工的工资，MVCC会根据 T2 的快照选择合适的数据版本（可能是旧版本）。同时，系统会记录 T2 对 T1 的读 - 写依赖。

4. 代码示例演示SSI

4.1 简单的并发事务示例

下面通过一个简单的示例来演示SSI在PostgreSQL中的工作原理。假设我们有一个 bank_accounts 表，用于存储银行账户信息。

-- 创建表
CREATE TABLE bank_accounts (
    account_id SERIAL PRIMARY KEY,
    balance DECIMAL(10, 2) NOT NULL
);

-- 插入初始数据
INSERT INTO bank_accounts (balance) VALUES (1000.00);

现在，我们编写两个并发事务，一个用于从账户中取款，另一个用于向账户中存款。

-- 事务1（取款）
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT balance FROM bank_accounts WHERE account_id = 1;
-- 假设读取到余额为1000.00
UPDATE bank_accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1 AND balance >= 100;
COMMIT;

-- 事务2（存款）
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT balance FROM bank_accounts WHERE account_id = 1;
-- 假设读取到余额为1000.00
UPDATE bank_accounts SET balance = balance + 200 WHERE account_id = 1;
COMMIT;

如果这两个事务并发执行，SSI机制会检测它们之间的依赖关系。假设事务1先开始，事务2后开始。事务2读取了事务1开始时的账户余额快照。当事务1提交时，系统会检查事务2是否受到影响。由于事务2的写入操作基于它自己读取的快照，且与事务1的写入操作不冲突，两个事务都可以成功提交。

4.2 模拟写偏序异常示例

接下来，我们模拟一个写偏序异常的场景，并观察SSI如何处理。假设有一个 meeting_rooms 表，用于管理会议室的预订情况。

-- 创建表
CREATE TABLE meeting_rooms (
    room_id SERIAL PRIMARY KEY,
    is_available BOOLEAN NOT NULL
);

-- 插入初始数据
INSERT INTO meeting_rooms (is_available) VALUES (true);

编写两个事务，每个事务都试图在同一时间预订会议室。

-- 事务1
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT is_available FROM meeting_rooms WHERE room_id = 1;
-- 假设读取到is_available为true
UPDATE meeting_rooms SET is_available = false WHERE room_id = 1 AND is_available = true;
COMMIT;

-- 事务2
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
SELECT is_available FROM meeting_rooms WHERE room_id = 1;
-- 假设读取到is_available为true
UPDATE meeting_rooms SET is_available = false WHERE room_id = 1 AND is_available = true;
COMMIT;

在并发执行时，由于两个事务都基于相同的初始快照读取数据，然后进行写入操作。SSI机制会检测到写偏序异常，其中一个事务会被回滚，并抛出错误：ERROR: could not serialize access due to concurrent update。

5. SSI的性能与优化

5.1 SSI性能特点

SSI虽然提供了最高级别的事务隔离，但它的性能开销相对较高。这是因为SSI需要额外的机制来跟踪事务依赖关系，并在事务提交时进行检测。与其他隔离级别相比，可串行化级别可能会导致更多的事务回滚，尤其是在高并发环境下。

例如，在一个有大量并发读写操作的电商系统中，使用可串行化隔离级别可能会导致部分事务因为检测到违反可串行化条件而回滚。这可能会对系统的整体吞吐量产生一定影响。

5.2 性能优化策略

为了优化SSI的性能，可以采取以下策略：

  • 减少事务粒度：尽量将大事务拆分成多个小事务。小事务执行时间短，与其他事务产生依赖关系的可能性也较小，从而减少事务回滚的概率。例如，在一个订单处理系统中，如果一个大事务负责处理订单创建、库存更新和支付等多个操作，可以将其拆分为订单创建事务、库存更新事务和支付事务等。

  • 优化事务顺序：根据业务逻辑，合理安排事务的执行顺序。例如，在一个涉及多个表更新的事务中，按照表之间的依赖关系顺序进行操作，避免形成复杂的依赖环，从而减少依赖关系检测的复杂度。

  • 使用合适的隔离级别：并非所有场景都需要可串行化隔离级别。根据业务对数据一致性的要求，选择合适的隔离级别。例如，对于一些只读报表生成的事务，可以使用读已提交或可重复读隔离级别，以提高性能。

5.3 监控与调优工具

PostgreSQL提供了一些工具来监控事务执行情况和性能指标，有助于对SSI进行调优。例如，pg_stat_activity 视图可以查看当前活动的事务，包括事务的状态、执行时间等信息。通过分析这些信息，可以找出长时间运行的事务或频繁回滚的事务，并进行针对性的优化。

-- 查看当前活动事务
SELECT * FROM pg_stat_activity;

此外，pg_stat_statements 扩展可以统计SQL语句的执行次数、执行时间等信息，帮助识别性能瓶颈语句，进而优化事务逻辑。

6. SSI与其他数据库系统的比较

6.1 与Oracle可串行化实现的比较

Oracle数据库也支持可串行化隔离级别，但它的实现方式与PostgreSQL的SSI有所不同。Oracle使用锁机制来实现可串行化，在事务执行过程中，会对读取和写入的数据对象加锁，以确保事务的串行执行。

相比之下，PostgreSQL的SSI基于快照隔离和事务依赖关系检测，避免了长时间的锁持有，从而在高并发读操作场景下具有更好的性能。然而，由于依赖关系检测的复杂性，在某些高并发写操作场景下，PostgreSQL可能会产生更多的事务回滚。

6.2 与MySQL可串行化实现的比较

MySQL在可串行化隔离级别下，同样使用锁机制。MySQL的InnoDB存储引擎通过行级锁和间隙锁来确保事务的可串行化执行。与PostgreSQL的SSI相比，MySQL的锁机制可能会导致更多的锁争用问题，尤其是在高并发写入场景下。

PostgreSQL的SSI则通过快照隔离和依赖关系检测，减少了锁争用，提高了并发性能。但在处理复杂业务逻辑和事务依赖关系时，SSI需要更复杂的检测和处理机制，这也可能带来一定的性能开销。

7. SSI应用场景与限制

7.1 应用场景

  • 金融交易系统：在银行转账、证券交易等金融场景中，数据的一致性至关重要。可串行化隔离级别可以确保交易的原子性和一致性，防止出现资金错误转移、重复交易等问题。例如，在一个跨行转账事务中，使用SSI可以保证转出账户和转入账户的资金变动是一致的，且不会受到其他并发事务的干扰。

  • 库存管理系统：在电商库存管理中，需要确保库存数量的准确性。当多个订单同时尝试减少库存时，可串行化隔离级别可以防止超卖现象的发生。例如，在抢购活动中，使用SSI可以保证每个订单对库存的操作都是基于一致的库存数据，避免多个订单同时成功减少库存导致库存数量为负的情况。

7.2 限制

  • 性能开销：如前所述，SSI的性能开销相对较高，尤其是在高并发环境下。这可能会导致系统的吞吐量下降，响应时间增加。因此，在选择使用SSI时，需要权衡数据一致性和性能之间的关系。

  • 复杂的依赖关系处理：在复杂业务逻辑中，事务之间的依赖关系可能变得非常复杂。SSI需要处理这些复杂的依赖关系，可能会导致更多的事务回滚。开发人员需要仔细设计事务逻辑，尽量减少不必要的依赖关系，以提高系统的稳定性和性能。

综上所述，PostgreSQL中的SSI技术为实现可串行化事务隔离提供了一种有效的解决方案。它通过快照隔离和事务依赖关系检测机制，在保证数据一致性的同时，尽可能提高并发性能。然而，在应用中需要充分考虑其性能特点、限制以及与业务场景的适配性，以实现最优的系统设计。