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云计算下的数据库分析以及部分互联网公司目前采用的新型数据库总结(七)
2015-11-21 01:35:47 来源: 作者: 【 】 浏览:4
Tags:计算 数据库分析 以及 部分 互联网 公司 目前 采用 新型 数据库 总结
时候一次提交。这样的话,就读不出在同一个事务中写的数据了。不过这没有关系,因为Spanner的数据都是有版本的。

在读写事务中使用wound-wait算法来避免死锁。当客户端发起一个读写事务的时候,首先是读操作,他先找到相关数据的leader replica,然后加上读锁,读取最近的数据。在客户端事务存活的时候会不断的向leader发心跳,防止超时。当客户端完成了所有的读操作,并且缓存 了所有的写操作,就开始了两阶段提交。客户端闲置一个coordinator group,并给每一个leader发送coordinator的id和缓存的写数据。

leader首先会上一个写锁,他要找一个比现有事务晚的时间戳。通过Paxos记录。每一个相关的都要给coordinator发送他自己准备的那个时间戳。

Coordinatorleader一开始也会上个写锁,当大家发送时间戳给他之后,他就选择一个提交时间戳。这个提交的时间戳,必须比刚刚的所有时间戳晚,而且还要比TT.now()+误差时间 还有晚。这个Coordinator将这个信息记录到Paxos。

在让replica写入数据生效之前,coordinator还有再等一会。需要等两倍时间误差。这段时间也刚好让Paxos来同步。因为等待之 后,在任意机器上发起的下一个事务的开始时间,都比如不会比这个事务的结束时间早了。然后coordinator将提交时间戳发送给客户端还有其他的 replica。他们记录日志,写入生效,释放锁。

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只读事务

对于只读事务,Spanner首先要指定一个读事务时间戳。还需要了解在这个读操作中,需要访问的所有的读的Key。Spanner可以自动确定Key的范围。

如果Key的范围在一个Paxos group内。客户端可以发起一个只读请求给group leader。leader选一个时间戳,这个时间戳要比上一个事务的结束时间要大。然后读取相应的数据。这个事务可以满足外部一致性,读出的结果是最后 一次写的结果,并且不会有不一致的数据。

如果Key的范围在多个Paxos group内,就相对复杂一些。其中一个比较复杂的例子是,可以遍历所有的group leaders,寻找最近的事务发生的时间,并读取。客户端只要时间戳在TT.now().latest之后就可以满足要求了。

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