【摘 要】
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随着计算机技术和互联网的快速发展,网络应用的数据量和用户规模呈现爆发式增长,传统的关系型数据库已经无法满足当前海量数据的存储和事务处理需求,因此分布式关系型数据库应运而生,其中涉及的分布式事务处理模型和事务一致性问题是当前研究的热点。目前大部分数据库的分布式事务模型仍然基于两阶段提交协议设计,存在事务提交延迟高等问题。在事务一致性方面,部分数据库为了保证事务处理性能,使用的事务并发控制协议并没有达
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随着计算机技术和互联网的快速发展,网络应用的数据量和用户规模呈现爆发式增长,传统的关系型数据库已经无法满足当前海量数据的存储和事务处理需求,因此分布式关系型数据库应运而生,其中涉及的分布式事务处理模型和事务一致性问题是当前研究的热点。目前大部分数据库的分布式事务模型仍然基于两阶段提交协议设计,存在事务提交延迟高等问题。在事务一致性方面,部分数据库为了保证事务处理性能,使用的事务并发控制协议并没有达到可串行化隔离级别,在事务并发执行时可能会发生数据错误,在一些场景下可能对企业造成巨大损失。因此如何在保证事务一致性的前提下,尽可能地提高分布式事务的处理性能,成为当前分布式关系型数据库面临的核心挑战。针对以上问题,论文基于Percolator分布式事务模型,结合开源分布式关系型数据库TiDB的具体实现,展开了对分布式事务的相关研究。在事务处理性能方面,对Percolator的设计思想和执行流程展开深入研究,提出内存锁表机制及其宕机恢复策略,该机制在保证事务原子性的前提下,将Percolator的写锁解锁操作从磁盘转移到了内存中,减少了事务执行时的磁盘IO次数,从而降低事务处理延迟。在发生宕机后,通过重放Raft日志的方式恢复内存锁表中保存的数据,避免事务状态丢失。在事务一致性方面,对Percolator的隔离级别进行分析,指出Percolator采用的检测并发事务之间写写冲突策略中存在的问题,提出了基于读写冲突检测的S-Peroclator协议,并证明其产生的事务调度序列是可串行化的。最后,论文基于TiDB和TiKV对提出的两个改进点进行了实现。测试结果表明,在加入了内存锁表机制后,TiKV的读取和插入延迟平均下降了 5-7%左右。使用S-Percolator协议后,在对数据库性能没有造成显著影响的情况下,使事务并发控制达到了可串行化隔离级别。
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