MVCC机制

MVCC机制通过这些隐藏的标记字段来协同实现,下面举几个示例来解释MVCC是如何实现的

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//seesion1: 
 
创建表,显示指定oid字段: 
testdb=# create table t1(id intwith oids; 
CREATE TABLE 
 
插入几条记录 
testdb=# insert into t1 values(1); 
INSERT 17569 1 
testdb=# insert into t1 values(2); 
INSERT 17570 1 
testdb=# insert into t1 values(3); 
INSERT 17571 1 

查询当前表中的tuple信息,xmin为创建tuple时的事务ID,xmax默认为0

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testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   | xmax | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+------+------+------+-------+---- 
 (0,1) | 80853357 |    0 |    0 |    0 | 17569 |  1 
 (0,2) | 80853358 |    0 |    0 |    0 | 17570 |  2 
 (0,3) | 80853359 |    0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
(3 rows

接下来,我们更新某个tuple的字段,将tuple中id值为1更新为4,看看会发生什么

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testdb=# begin
BEGIN 
testdb=# select txid_current(); 
 txid_current 
-------------- 
     80853360 
(1 row) 
 
testdb=# update t1 set id = 4 where id = 1; 
UPDATE 1 

查看tuple详细信息

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testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   | xmax | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+------+------+------+-------+---- 
 (0,2) | 80853358 |    0 |    0 |    0 | 17570 |  2 
 (0,3) | 80853359 |    0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
 (0,4) | 80853360 |    0 |    0 |    0 | 17569 |  4 
(3 rows

可以看到id为1的tuple(oid=17569)已经被修改了,id值被更新为4,另外ctid、xmin字段也被更新了,ctid值代表了该tuple的物理位置,xmin值是创建tuple时都已经写入,这两个字段都不应该被更改才对,另起一个seesion来看下(当前事务还未提交)

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//seesion2: 
 
testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   |   xmax   | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+----------+------+------+-------+---- 
 (0,1) | 80853357 | 80853360 |    0 |    0 | 17569 |  1 
 (0,2) | 80853358 |        0 |    0 |    0 | 17570 |  2 
 (0,3) | 80853359 |        0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
(3 rows

可以看到id为1的tuple(oid=17569)还存在,只是xmax值被标记为当前事务Id。 原来更新某个tuple时,会新增一个tuple,填入更新后的字段值,将原来的tuple标记为删除(设置xmax为当前事务Id)。同理,可以看下删除一个tuple的结果

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//seesion1: 
testdb=# delete from t1 where id = 2; 
DELETE 1 
 
//seesion2: 
testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   |   xmax   | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+----------+------+------+-------+---- 
 (0,1) | 80853357 | 80853360 |    0 |    0 | 17569 |  1 
 (0,2) | 80853358 | 80853360 |    1 |    1 | 17570 |  2 
 (0,3) | 80853359 |        0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
(3 rows

删除某个tuple时也是将xmax标记为当前事务Id,并不做实际的物理记录清除操作。另外cmin和cmax值递增为1,表明了同一事务中操作的顺序性。在该事务(seesion1)未提交前,其他事务(seesion2)可以看到之前的版本信息,不同的事务拥有各自的数据空间,其操作不会对对方产生干扰,保证了事务的隔离性。

提交事务,查看最终结果如下:

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//seesion1: 
testdb=# commit
COMMIT 
testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   | xmax | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+------+------+------+-------+---- 
 (0,3) | 80853359 |    0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
 (0,4) | 80853360 |    0 |    0 |    0 | 17569 |  4 
(2 rows

但是,如果我们不提交事务而是回滚,结果又是如何?

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testdb=# begin ; 
BEGIN 
testdb=# update t1 set id = 5 where id = 4; 
UPDATE 1 
testdb=# rollback
ROLLBACK 
testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   |   xmax   | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+----------+------+------+-------+---- 
 (0,3) | 80853359 |        0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
 (0,4) | 80853360 | 80853361 |    0 |    0 | 17569 |  4 
(2 rows
xmax标记并未清除,继续新增一条记录: 
 
testdb=# insert into t1 values(5); 
INSERT 17572 1 
testdb=# select ctid, xmin, xmax, cmin, cmax, oid, id from t1; 
 ctid  |   xmin   |   xmax   | cmin | cmax |  oid  | id 
-------+----------+----------+------+------+-------+---- 
 (0,3) | 80853359 |        0 |    0 |    0 | 17571 |  3 
 (0,4) | 80853360 | 80853361 |    0 |    0 | 17569 |  4 
 (0,6) | 80853362 |        0 |    0 |    0 | 17572 |  5 
(3 rows

发现没有清理掉新增的tuple,消除原有tuple上的xmax标记,这是为何?处于效率的原因,如果事务回滚时也进行清除标记,可能会导致磁盘IO,降低性能。那如何判断该tuple的是否有效呢?答案是PostgreSQL会把事务状态记录到clog(commit log)位图文件中,每读到一行时,会到该文件中查询事务状态,事务的状态通过以下四种来表示:

  • #define TRANSACTION_STATUS_IN_PROGRESS=0x00 正在进行中
  • #define TRANSACTION_STATUS_COMMITTED=0x01 已提交
  • #define TRANSACTION_STATUS_COMMITTED=0x02 已回滚
  • #define TRANSACTION_STATUS_SUB_COMMITTED=0x03 子事务已提交

MVCC保证原子性和隔离性

原子性

事务的原子性(Atomicity)要求在同一事务中的所有操作要么都做,要么都不做。根据PostgreSQL的MVCC规则,插入数据时,会将当前事务ID写入到xmin中,删除数据时,会将事务ID写入xmax中,更新数据相当于先删除原来的tuple再新增一个tuple,增删改操作都保留了事务ID,根据事务ID提交或撤销该事务中的所有操作,从而保证了事务的原子性。

隔离性

事务的隔离性(Isolation)要求各个并行事务之间不能相互干扰,事务之间是隔离的。PostgreSQL可读取的数据是xmin小于当前的事务ID且已经提交。对某个tuple进行更新或删除时,其他事务读取的就是这个tuple之前的版本。

MVCC的优势

读写不会相互阻塞,写操作并没有堵塞其他事务的读,在写事务未提交前,读取的都是之前的版本,提高了并发的访问效率。

事务可以快速回滚,操作后的tuple都带有当前事务ID,直接标记clog文件中对应事务的状态就可达到回滚的目的。

MVCC带来的问题

事务ID回卷问题

PostgreSQL也需要事务ID来确定事务的先后顺序,PostgreSQL中,事务被称为XID,获取当前XID:

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testdb=# select txid_current(); 
 txid_current 
-------------- 
     80853335 
(1 row) .

事务ID由32bit数字表示,当事务ID用完时,就会出现新的事务ID会比老ID小,导致事务ID回卷问题(Transaction

ID Wraparound)。 PostgreSQL的事务ID规则:

  • 0: InvalidXID,无效事务ID
  • 1: BootstrapXID,表示系统表初使化时的事务
  • 2: FrozenXID,冻结的事务ID,比任务普通的事务ID都旧。

– 大于2的事务ID都是普通的事务ID。

当***和最旧事务之差达到2^31时,就把旧事务换成FrozenXID,然后通过公式((int32)(id1 - id2)) < 0比较大小即可

垃圾数据问题

根据MVCC机制,更新和删除的记录都不会被实际删除,操作频繁的表会积累大量的过期数据,占用磁盘空间,当扫描查询数据时,需要更多的IO,降低查询效率。PostgreSQL的解决方法是提供vacuum命令操作来清理过期的数据。