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15 | 分布式事务串讲：重难点回顾+思考题答疑+知识全景图
你好，我是王磊，你也可以叫我Ivan。
今天这一讲是我们这门课的第二个答疑篇，我会带你回顾第9讲到第14讲的主要内容，集中解答留给你的思考题，同时回复一些留言区的热点问题。这几讲涉及的也是数据库的核心话题“事务”，咱们一定得学扎实了。
第9讲：原子性提交协议
在第9讲，我们首先讨论了两种不同的原子性协议，分别是面向应用层的协议TCC和面向资源层的协议2PC。
使用TCC协议时，由应用系统负责协议的实现，数据库没有额外工作。所以，TCC更加灵活，但对业务的侵入性更高。反之，使用2PC协议时，主要靠数据库来实现，应用层工作很少，所以业务侵入少，但是存在同步阻塞、单点故障和数据不一致这三个问题。
针对2PC协议的这些问题，我又介绍了两种改进型协议。一种是Percolator模型，在TiDB和CockroachDB中有具体落地。另一种是GoldenDB中实现的“一阶段提交”协议。它们都较好地解决了单点故障和数据不一致的问题。而有关同步阻塞带来的高延迟问题，我们没有展开，而是留到了第10讲。
这一讲的是思考题是：2PC第一阶段“准备阶段”也被称为“投票阶段”，和Paxos协议处理阶段的命名相近，你觉得2PC和Paxos协议有没有关系，如果有又是什么关系呢？
“Chenchukun”“tt”“李鑫磊”“piboye”和“Bryant.C”等几位同学的留言都很好地回答了这个问题。总的来说，就是Paxos是对单值或者一种状态达成共识的过程，而2PC是对多个不同数据项的变更或者多个状态，达成一致的过程。它们是有区别的，Paxos不能替换2PC，但它们也是有某种联系的。那到底是什么联系呢？
别着急，我们先看看“Lost Horizon”和“平风造雨”两位同学的提问。
“Lost Horizon”在第9讲提出的问题是：如果向单元 A 发出 Confirm 操作成功且收到成功应答，向单元 B 发出 Confirm 操作成功，但没有收到成功应答，是否应该先确认 B 的状态，然后再决定是否需要回滚（或者补偿）A 的变更呢？
“平风造雨”在第10讲提出的问题是：如果客户端没有在一定的时间内得到所有意向写的反馈（不知道反馈是成功还是失败），要如何处理？
这两位同学的问题虽然不一样但有一个共同点，就是事务协调者收不到事务参与者的反馈怎么办。
为什么会收不到呢？多数情况是和网络故障有关。那么，Paxos协议这个针对网络分区而设计的共识算法，能不能帮助解决这个问题呢？
Paxos确实有帮助，但真正能解决问题的是在其之上衍生的Paxos Commit协议，这是一个融合了Paxos算法的原子提交协议，也是我们前面所说的2PC和Paxos的联系所在。
Paxos Commit协议
Paxos Commit协议是2006年在论文“Consensus on Transaction Commit”中首次提出的。值得一提的是，这篇论文的两位作者，正是我们课程中多次提到的Jim Gray和Leslie Lamport。他们分别是数据库和分布式领域的图灵奖获得者，也分别是2PC和Paxos的提出者。
我们结合论文中的配图，简单学习一下Paxos Commit的思路。
Paxos Commit协议中有四个角色，有两个与2PC对应，分别是TM（Transaction Manager，事务管理者）也就是事务协调者，RM（Resource Manager，资源管理者）也就是事务参与者；另外两个角色与Paxos对应，一个是Leader，一个是Acceptor。其中，TM和Leader在逻辑上是不可能分的，所以在图中隐去了。因为Leader是选举出来的，所以第一个Leader标识为Initial Leader。
下面，我们来描述下这个处理过程。
- 首先由RM1，就是某个RM，向Leader发送Begin Commit指令。这个操作和第9讲介绍的2PC稍有不同，但和客户端向Leader发送指令在效果上是大致相同的。同时，RM1要向所有Acceptor发送Prepared指令。因为把事务触发也算进去了，所以整个协议有三个阶段构成，Prepare是其中的第二阶段，而RM对Prepare指令的响应过程又拆分成了a和b两个子阶段。所以，这里的Prepared指令用2a Prepared表示，要注意这是一个完成时，表示已经准备完毕。
- Leader向除RM1外的所有RM，发送Prepare指令。RM执行指令后，向所有Acceptor发送消息2a Prepared。这里的关键点是，一个2a Prepared消息里只包含一个RM的执行情况。而每个Acceptor都会收到所有RM发送的消息，从而得到全局RM的执行情况。
- 每个Acceptor向Leader汇报自己掌握的全局状态，载体是消息2b Prepared。2b Prepared是对2a Prepared的合并，每个消息都记录了所有RM的执行情况。最后，Leader基于多数派得出了最终的全局状态。这一点和2PC完全不同，事务的状态完全由投票决定，Leader也就是事务协调者，是没有独立判断逻辑的。
- Leader基于已知的全局状态，向所有RM发送Commit指令。
这个过程中，如果Acceptor总数是2F+1，那么每个RM就有2F+1条路径与Leader通讯。只要保证其中F+1条路径是畅通的，整个协议就可以正常运行。因此，Paxos Commit协议的优势之一，就是在很大程度上避免了网络故障对系统的影响。但是，相比于2PC来说，它的消息数量大幅增加，而且多了一次消息延迟。目前，实际产品中还很少有使用Paxos Commit协议的。
第10讲：2PC的延迟优化
第10讲的核心内容是2PC的低延迟技术，我们先是分析了延迟的主要构成，发现延迟时间与事务中的写入操作数量线性相关，然后又将延迟时间的计量单位统一为共识算法延迟$L_{c}$，最后得到了下面的延迟计算公式：
L\_{txn} = (W + 1) \* L\_{c}随后，我为你讲解了三种优化技术，都是基于Percolator模型的，分别是缓存提交写、管道和并行提交。TiDB采用“缓存提交写”达到了2倍共识算法延迟，但这个方案的缺点是缓存SQL的节点会出现瓶颈，而且不再是交互事务。CockroachDB采用了管道和并行提交技术，整体延迟缩短到了1倍共识算法延迟，可能是目前最极致的优化方法了。
这一讲的是思考题是：虽然CockroachDB的优化已经比较极致了，但还有些优化方法也很有趣，请你介绍下自己了解的2PC优化方法。
关于这个问题，我们刚刚讲的Paxos Commit其实已经是一种2PC的优化方法了。另外，在Spanner论文“Spanner: Google’s Globally-Distributed Database”中也介绍了它的2PC优化方式。Spanner的2PC优化特点在于由客户端负责第一段协调，发送prepare指令，减少了节点间的通讯。具体的内容，你可以参考下这篇论文。
在留言区，我看到很多同学对并行提交有不同的理解。我要再提示一下，并行提交中的异步写事务日志只是根据每个数据项的写入情况，追溯出事务的状态，然后落盘保存，整个过程并没有任何重试或者回滚的操作。这是因为，在之前的同步操作过程中，负责管道写入的同步线程，已经明确知道了每个数据项的写入情况，也就是确定了事务的状态，不同步落盘只是为了避免由此带来的共识算法延迟。
第11讲：读写冲突、MVCC与快照
在第11讲中，我们介绍如何避免读写冲突的解决方案，其中很重要的概念就是MVCC和快照。MVCC是单体数据库普遍使用的一种技术，通过记录数据项历史版本的方式，提升系统应对多事务访问的并发处理能力。
在MVCC出现前读写操作是相互阻塞的，并行能力受到很大影响。而使用MVCC可以实现读写无阻塞，并能够达到RC（读已提交）隔离级别。基于MVCC还可以构建快照，使用快照则能够更容易地实现 RR（可重复读）和SI（快照隔离）两个隔离级别。
首先，我们学习了PGXC风格分布式数据库的读写冲突处理方案。PGXC因为使用单体数据库作为数据节点，所以沿用了MVCC来实现RC。但如果要实现RR级别，则需要全局事务管理器（GTM）承担产生事务ID和记录事务状态的职责。
然后，我们介绍了TiDB和CockroachDB这两种NewSQL风格分布式数据库的读写冲突处理方案。TiDB没有设置全局事务列表，所以读写是相互阻塞的。CockroachDB虽然有全局事务列表，但由于它的目标隔离级别是可串行化，所以也没有采用快照方式，读写也是相互阻塞的。
这一讲的思考题是：在介绍的几种读写冲突的处理方案中，时间都是非常重要的因素，但时间是有误差的，那么你觉得时间误差会影响读写冲突的处理吗？
其实，这个问题就是引导你思考，以便更好地理解第12讲的内容。MVCC机制是用时间戳作为重要依据来判别哪个数据版本是可读取的。但是，如果这个时间戳本身有误差，就需要特定的机制来管理这个误差，从而读取到正确的数据版本。更详细的内容，你可以去学习下第12讲。
“真名不叫黄金”同学的答案非常准确，抓住了时钟置信区间这个关键点，分析思路也很清晰，点赞。
第12讲：读写操作与时间误差
在第12讲中，我们给出了时间误差的具体控制手段，也就是写等待和读等待。
Spanner采用了写等待方案，也就是Commit Wait，理论上每个写事务都要等待一个时间置信区间。对Spanner来说这个区间最大是7毫秒，均值是4毫秒。但是，由于Spanner的2PC设计，需要再增加一个时间置信区间，来确保提交时间戳晚于预备时间戳。所以，实际上Spanner的写等待时间就是两倍时间置信区间，均值达到了8毫秒。传说中，Spanner的TPS是125就是用这个均值计算的（1秒/8毫秒），但如果事务之间操作的数据不重叠，其实是不受这个限制的。
CockroachDB采用了读等待方式，就是在所有的读操作执行前处理时间置信区间。读等待的优点是偶发，只有读操作落入写操作的置信区间才需要重启，进行等待。但是，重启后的读操作可能继续落入其他写操作的置信区间，引发多次重启。所以，读等待的缺点是等待时间可能比较长。
这一讲的思考题是：读等待和写等待都是通过等待的方式，度过不确定的时间误差，从而给出确定性的读写顺序，但性能会明显下降。那么在什么情况下，不用“等待”也能达到线性一致性或因果一致性呢？”
我为这个问题准备了两个答案。
第一个答案是要复习第5讲的相关知识。如果分布式数据库使用了TSO，保证全局时钟的单向递增，那么就不再需要等待了，因为在事件发生时已经按照全序排列并进行了记录。
第二个答案是就时间的话题做下延展。“等待”是为了让事件先后关系明确，消除模糊的边界，但这个思路还是站在上帝视角。
我们试想一种场景，事件1是小明正在北京的饭馆里与人谈论小刚的大学趣事，事件2是小刚在温哥华的公寓里打了一个喷嚏。如果事件1发生后4毫秒，事件2才发生，那么从绝对时间，也就是全序上看，两者是有先后关系的。但是从因果关系上，也就是偏序上看，事件1与事件2是没有联系的。因为科学承认的最快速度是光速，从北京到温哥华，即使是光速也无法在4毫秒内到达。那么，从偏序关系上看，事件1和事件2是并发的，因为事件1没有机会影响到事件2。
当然，这个理论不是我看多了科幻电影想出来的，它来自Lamport的论文“ Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System”。
所以，假设两个事件发生地的距离除以光速得到一个时间X，两个事件的时间戳间隔是Y，时钟误差是Z。如果X>Y+Z，那么可以确定两个事件是并行发生的，事件2就不用读等待了。这是因为既然事件是并行的，事件2看不到事件1的结果也就是正常的了。
第13讲：广义乐观和狭义乐观
在第13讲中，我们开始探讨“写写冲突”的控制技术，这也是并发控制最核心的内容。大型系统之所以能够承载海量并发，就在于底层数据库有强大的并发处理能力。
并发控制分为乐观协议和悲观协议两大类，单体数据库大多使用悲观协议。TiDB和CockroachDB都在早期版本中提供了乐观协议，但在后来的产品演进又改回了悲观协议，其主要原因是事务竞争激烈和对遗留应用系统的兼容。
我们还从经典理论教材中提取了并发控制的四阶段，忽略掉计算（C）阶段后，悲观协议与乐观协议的区别在于有效性验证（V）、读（R）、写（W）这三阶段的排序不同。在分布式架构下，有效性验证又分为局部有效性验证和全局有效性验证。因此，乐观又分为狭义乐观和广义乐观，而狭义乐观就是学术领域常说的OCC。TiDB的乐观锁，因为没有全局有效性验证，不严格符合VRW悲观协议排序，所以是广义乐观。而TiDB后来增加的悲观锁，增加了全局有效性验证，是严格的VRW，所以是悲观协议。
这一讲的思考题是：在了解乐观协议及TiDB乐观转悲观的设计后，请你来推测下CockroachDB向悲观协转换大概会采用什么方式？
这个问题是为了引出第14讲的主题。CockroachDB早期的乐观协议也是广义乐观，在局部看是悲观协议，使用了串行化图检测（SGT）的方式。SGT是区别于锁的另一种控制技术，具有更好的性能。CockroachDB的改良方式是增加了全局的锁表（Lock Table），局部保留了原有的SGT。
第14讲：悲观协议
在第14讲中，我们首先讨论了完整的并发控制技术体系，选择了“Transactional Information Systems”定义狭义乐观和其他悲观协议这种的组织形式，而后对2PL的定义和各种变体进行了说明。我们根据S2PL的定义，可以推导出Percolator模型属于S2PL的结论。S2PL虽然使用广泛，但不能在生产级支持可串行化隔离。
PostgreSQL的SSI设计给出了另一种实现，它的理论基础是SGT。CockroachDB在此基础设计了读时间戳缓存（RTC），降低了原有SIREAD的开销，达到了生产级性能要求。最后，我还和你一起学习了CockroachDB采用全局锁表实现悲观协议的原理。
这一讲的思考题是：我们之前已经介绍过MVCC，它是一项重要的并发控制技术，你觉得该如何理解它和乐观协议、悲观协议的关系？
就像我们在第11讲中所说的，MVCC已经是数据库的底层技术，与乐观协议、悲观协议下的各项技术是两个不同的维度，最后形成了MVTO、MV2PL、MVSGT等技术。这些技术考虑了多版本情况下的处理，但遵循的基本原理还是一样的。
小结
正如我在这一讲开头提到的，第9到第14这6讲的内容，都是围绕着分布式数据库的事务展开的，重点就是原子性和隔离性的协议、算法和工程实现。
对于原子性，我们主要关注非功能性指标背后的架构优化和理论创新，尤其是NewSQL风格分布式数据库在2PC的三个传统难题，也就是同步阻塞、单点故障、数据一致性上都取得的突破。
隔离性则不同，早在单体数据库时代，架构设计就在正确性，也就是隔离级别上作了妥协，换取性能。而分布式数据库在重新挑战了隔离性这个难题，CockroachDB在这方面的探索更是意义重大，它实践了一种兼顾正确性和性能的技术方案。
如果你对今天的内容有任何疑问，欢迎在评论区留言和我一起讨论。要是你身边的朋友也对分布式数据库的事务处理这个话题感兴趣，你也可以把今天这一讲分享给他，我们一起讨论。
分布式数据全景图2/4
学习资料
James C. Corbett et al.: Spanner: Google’s Globally-Distributed Database
Jim Gray and Leslie Lamport: Consensus on Transaction Commit
Leslie Lamport: Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System
Gerhard Weikum and Gottfried Vossen: Transactional Information Systems