Apache Ignite 事务架构：并发模型和隔离级别（apacheii评分）

在本系列的第一篇文章中，我们研究了2阶段提交协议，以及Ignite如何处理各种类型的集群节点，下面是在剩下的文章中要覆盖的主题：

并发模型和隔离级别

故障转移和恢复

Ignite持久化层中的事务处理（WAL、检查点及其他）；

第三方持久化中的事务处理

在本文中，我们会聚焦并发模型和隔离级别。 大多数现代多用户应用允许并发数据访问和修改。为了管理此功能，并确保系统从一个一致状态切换到另一个一致状态，使用了事务的概念。事务依赖于锁，它可以在事务开始时（悲观锁）获得，也可以在事务结束提交之前（乐观锁）获得。 Ignite支持两种并发模型： 悲观 和 乐观 ，下面先讲悲观并发模型。

悲观并发模型

悲观并发模型的一个例子是两个银行账户之间的转账，需要确保两个银行账户的借贷状态正确记录。这时需要给两个账户加锁来确保更新全部完成并且余额正确。 在悲观并发模型中，应用需要在事务开始时锁定即将要读、写或者修改的所有数据。Ignite还支持一组悲观并发模型的 隔离级别 ，在读写数据时提供了灵活性：

读提交

可重复读

序列化

在读提交模型中，锁是在写操作对数据进行任何改变之前获得的，比如 put() 或者 putAll() ，而可重复读以及序列化模型用于读写操作都需要获得锁的场景。Ignite还有些内置的功能，使得调试和解决分布式死锁问题更容易。 下面的代码示例展示了可重复读的悲观事务，因为应用需要对一个特定银行账户进行读和写的操作：

try (Transaction tx = Ignition.ignite().transactions().txStart(PESSIMISTIC, REPEATABLE_READ)) {

Account acct = cache.get(acctId);

assert acct != null;

...

// Deposit into account.

acct.update(amount);

// Store updated account in cache.

cache.put(acctId, acct);

tx.commit();

}

本例中，通过**txStart() 和 tx.commit() 方法分别来进行事务的开启和提交。 txStart() 方法传递了PESSIMISTIC和REPEATABLE READ参数，在try块体中，代码在 acctId 键上执行了一个 cache.get() 操作，之后，一些资金存入账户并且缓存使用 cache.put()**进行了更新。 下面的代码示例展示了读提交并且带有死锁处理的悲观事务：

try (Transaction tx = ignite.transactions().txStart(TransactionConcurrency.PESSIMISTIC, TransactionIsolation.READ_COMMITTED, TX_TIMEOUT, 0)) {

// More code here.

tx.commit();

} catch (CacheException e) {

if (e.getCause() instanceof TransactionTimeoutException &&

e.getCause().getCause() instanceof TransactionDeadlockException)

System.out.println(e.getCause().getCause().getMessage());

}

本例中，代码展示了如何使用Ignite的 死锁检测机制 ，这简化了可能由应用代码导致的分布式死锁的调试。要开启这个特性，需要开启一个超时时间非0的Ignite事务（TX_TIMEOUT > 0），还需要捕获包含死锁详细信息的TransactionDeadlockException。 下面再看一下不同隔离级别的消息流，对于读提交，如图1所示，在这个隔离模型中，Ignite对于读操作不会获得锁，比如 get() 或者 getAll() ，这对很多场景可能更适合。

事务开始（ 1 tx.Start ）；

事务协调器在内部管理事务请求（ 2 IgniteInternalTx ）；

应用写入键K1和K2（ 3 tx.putAll(K1-V1, K2-V2) ）；

事务协调器将K1写入本地事务映射（ 4 Put(K1) ）；

事务协调器向存储K1的主节点发起一个锁请求（ 5 lock(K1) ）；

主节点在内部管理事务请求（ 6 IgniteInternalTx ）；

主节点向事务协调者发送一个已经准备好的确认（ 7 ACK ）；

对于K2重复如图1的4-7步骤；

发起事务提交请求（ 12 tx.commit ）；

K1和K2写入相应的主节点（ 13 Write(K1)和13 Write(K2) ）；

主节点确认事务提交（ 14 ACK ）；

下一步，看一下可重复读和序列化的消息流，如图2所示：

事务开始（ 1 tx.Start ）；

事务协调器在内部管理事务请求（ 2 IgniteInternalTx ）；

应用读取键K1和K2（ 3 tx.getAll(K1-V1, K2-V2) ）；

事务协调器开始键K1的读请求处理（ 4 Get(K1) ）；

事务协调器向存储K1的主节点发起一个锁请求（ 5 lock(K1) ）；

主节点在内部管理事务请求（ 6 IgniteInternalTx ）；

主节点向事务协调者发送一个已经准备好的确认（ 7 ACK ）并且返回K1的值；

对于K2重复如图2的4-7步骤；

应用写入K1和K2（ 12 tx.putAll(K1-V2, K2-V2) ）；

事务协调器将K1的更新写入本地事务映射（ 13 Put(K1) ）；

事务协调器将K2的更新写入本地事务映射（ 14 Put(K2) ）；

发起事务提交请求（ 15 tx.commit ）；

K1和K2写入相应的主节点（ 16 Write(K1)和16 Write(K2) ）；

主节点确认事务提交（ 17 ACK ）；

总结一下，在悲观模型中，在事务完成之前锁一直持有，并且锁会阻止其他事务对数据的访问。 下一步看一下乐观并发模型。

乐观并发模型

乐观并发模型的一个例子是计算机辅助设计（CAD），这里一个设计师工作于整个设计的一部分，通常会将设计从中央仓库中检出到本地工作区，然后进行部分更新之后将成果检入中央仓库，因为设计师只负责整个设计的一部分，所以不可能与其他部分的更新产生冲突。 与悲观并发模型相反，乐观并发模型延迟了锁的获取，这样更适合于资源争用较少的应用，比如上面描述的CAD的例子。Ignite还支持一些乐观并发模型的 隔离级别 ，这提供了读写数据方面的灵活性：

读提交

可重复读

序列化（ 无死锁 ）

回顾一下前文中关于2阶段提交中各个阶段的讨论，当使用乐观并发模型时，在准备阶段，锁是在主节点获取的。在使用序列化模式时，如果通过事务请求的数据已经改变，在准备阶段事务会失败。这时，开发者需要编程控制应用的行为，即是否需要重启事务。而其他的两个模式，可重复读和读提交，不会检查数据是否改变。虽然这会带来性能方面的好处，但是没有了数据的原子性保证，因此，这两个模式在生产中很少用到。 下面的代码示例展示了序列化的乐观事务，因为应用需要对一个特定银行账户进行读和写的操作：

while (true) {

try (Transaction tx = ignite.transactions().txStart(TransactionConcurrency.OPTIMISTIC, TransactionIsolation.SERIALIZABLE)) {

Account acct = cache.get(acctId);

assert acct != null;

...

// Deposit into account.

acct.update(amount);

// Store updated account in cache.

cache.put(acctId, acct);

tx.commit();

// Transaction succeeded. Exiting the loop.

break;

} catch (TransactionOptimisticException e) {

// Transaction has failed. Retry.

}

}

本例中，在外侧有个while循环，判断事务是否失败，它可以重试。下一步，有**txStart() 和 tx.commit()**方法，分别用于事务的开始和提交。**txStart() 方法传递了OPTIMISTIC和SERIALIZABLE参数，在try块体中，代码先在acctId键上执行了 cache.get() 操作，之后，一些资金存入账户并且缓存使用 cache.put()**进行了更新。如果事务成功，代码会从循环中中断，如果事务不成功，会抛出异常然后事务重试。对于乐观的序列化事务，访问键的顺序不受限制，因为Ignite为了 避免死锁 ，事务锁是通过一个额外的检查并行地获得的。 下面看一下不同隔离级别下的消息流，先从序列化开始，如图3所示：

事务开始（ 1 tx.Start ）；

事务协调器在内部管理事务请求（ 2 IgniteInternalTx ）；

应用写入键K1（ 3 tx.put(K1-V1) ）；

事务协调器将K1写入本地事务映射（ 4 Put(K1) ）；

应用写入键K2（ 5 tx.put(K2-V2) ）；

事务协调器将K2写入本地事务映射（ 6 Put(K2) ）；

发起事务提交请求（ 7 tx.commit ）；

事务协调器向存储K1和K2的主节点发起锁请求（ 8 lock(K1, TV1) and 8 lock(K2, TV1) ）；

主节点在内部管理事务请求（ 9 IgniteInternalTx ）；

主节点向事务协调者发送一个已经准备好的确认（ 10 ACK ）；

K1和K2写入相应的主节点（ 11 Write(K1)和11 Write(K2) ）；

如果没有数据冲突（即K1和K2没有被其他的应用更新），主节点确认事务提交（ 12 ACK ）。

最后，看一下可重复读和读提交的消息流，如图4所示：

事务开始（ 1 tx.Start ）；

事务协调器在内部管理事务请求（ 2 IgniteInternalTx ）；

应用写入键K1（ 3 tx.put(K1-V1) ）；

事务协调器将K1写入本地事务映射（ 4 Put(K1) ）；

应用写入键K2（ 5 tx.put(K2-V2) ）；

事务协调器将K2写入本地事务映射（ 6 Put(K2) ）；

发起事务提交请求（ 7 tx.commit ）；

事务协调器向存储K1和K2的主节点发起锁请求（ 8 lock(K1, TV1) and 8 lock(K2, TV1) ）；

主节点向事务协调者发送一个已经准备好的确认（ 9 ACK ）；

K1和K2写入相应的主节点（ 10 Write(K1)和10 Write(K2) ）；

主节点在内部管理事务请求（ 11 IgniteInternalTx ）；

主节点确认事务提交（ 12 ACK ）。

总结

在本文中，研究了Ignite支持的主要的锁模型和隔离级别，我们看到，有很大的灵活性和选择空间，本系列的后面文章中，会研究故障转移和恢复。

本文译自GridGain技术布道师Akmal B. Chaudhri的 博客 。

来自：https://my.oschina.net/liyuj/blog/1627248

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