TiKV源码分析之PointGet

见贤思齐

互联网存储研发团队-Guo Xiang本文介绍了TiDB中最基本的PointGet算子在存储层TiKV中的执行流程。一、背景介绍TiDB是一款具有HTAP能力(同时支持在线事务处理与在线分析处理 )的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容等重要特性。TiDB 采用多副本+Multi-Raft 算法的方式将数据调度到不同的机器节点上，具备较高的可靠性和容灾能力。TiDB中的存储层TiKV组件，能够独立于TiDB作为一款分布式KV数据库使用，目前已经捐赠给CNCF并于2020年正式毕业。目前vivo公司内部的磁盘KV产品采用了开源的TiKV作为存储层实现, 目前已经在公司的不同业务产品中有深度实践。TiKV作为一款KV数据库产品，同时提供了RawAPI和TxnAPI两套接口：RawAPI仅支持最基本的针对单Key操作的Set/Get/Del及Scan语义TxnAPI提供了基于ACID事务标准的接口，支持多Key写入的原子性TxnAPI采用了分布式事务来保证多Key写入的原子性，其适用的业务场景与RawAPI相比来说更为广泛。本文后续内容将重点对PointGet在TiKV侧的执行流程进行分析，其内容涉及到storage和txn模块。阅读本文后，读者将会深入了解TiKV源码中Get流程的实现细节，包括如何处理读请求、如何进行数据定位和读取、如何实现事务隔离级别等方面，并且能够更好地理解TiKV的内部工作原理和性能优化。二、PointGet介绍2.1 TiDB视角中的PointGetPointGet顾名思义即"点查", 它是TiDB中最为基本的几种算子之一，以下列举了两个常见的PointGet算子的使用场景：根据主键Id查询MySQL [test]> explain select * from user where id = 1024;+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| id | estRows | task | access object | operator info |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| Point_Get_1 | 1.00 | root | table:user, indexRIMARY(id) | |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+根据唯一索引查询MySQL [test]> explain select * from users where name = "test";+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| id | estRows | task | access object | operator info |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| Point_Get_1 | 1.00 | root | table:users, index:name(name) | |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+2.2 纯KV用户视角中的PointGet部分业务没有完整地使用TiDB组件，而是使用官方提供的client-go/client-rust直接访问PD和TiKV。func testGet(k []byte) (error) { txn, err := client.Begin() if err != nil { return err } v, err := txn.Get(context.TODO(), k) if err != nil { return err } fmt.Printf("value of key is: %+v", v) return nil}三、PointGet在TiDB中的实现TiDB层为计算层，其主要职能为MySQL协议的实现以及SQL优化器和执行器的构建。客户端发起的所有SQL, 都会经过以下生命周期流程：Lexer/Parser解析后得到AST，并转换为执行计划。执行计划经过RBO/CBO后得到优化过后的执行计划。基于执行计划构建执行器，其本质是不同的算子"套娃"，整体构成一个树型结构。TiDB的执行器基于"火山模型"构建，不同的操作算子具有不同的Executor实现：type Executor interface { base() *baseExecutor Open(context.Context) error Next(ctx context.Context, req *chunk.Chunk) error Close() error Schema() *expression.Schema}Executor中最为核心的是三个函数分别是Open/Next/Close，分别对应算子的初始化、迭代以及收尾逻辑。本文涉及的PointGet算子由PointGetExector实现，其核心的查询逻辑位于PointGetExector::Next()函数中。由于相关逻辑耦合了悲观事务，以及tikv/client-go中部分Percolator的实现，且不属于本文重点分析的主要内容，这里不展开描述，感兴趣的读者可以自行阅读。四、PointGet在TiKV中的实现4.1 PointGet接口定义TiKV和TiDB使用gRPC进行通信，其接口契约定义采用了protobuf，我们可以在pingcap/kvproto项目中找到与PointGet相关的接口定义KvGet如下：// Key/value store API for TiKV.service Tikv { // Commands using a transactional interface. rpc KvGet(kvrpcpb.GetRequest) returns (kvrpcpb.GetResponse) {} // ... other api definations ...}其中入参GetRequest定义如下代码片段，我们可以看到，TiKV的点查接口除了key之外，还额外需要一个名为version的参数，即当前事务的start_ts(事务开始时间戳)，这个时间戳是由TiDB在启动事务时从Pd组件申请而来。与很多数据库类似，TiKV也采用了MVCC机制，即同一个key在底层的存储中在不同时刻拥有不同的值，因此要想进行查询，除了key之外，还需要带上版本。// A transactional get command. Lookup a value for `key` in the transaction with// starting timestamp = `version`.message GetRequest { Context context = 1; bytes key = 2; uint64 version = 3;}4.2 TiKV侧调用堆栈TiKV作为gRPC的Server端，提供了KvGet接口的实现，相关调用堆栈为：+TiKV::kv_get (grpc-poll-thread) +future_get +Storage::get +Storage::snapshot (readpool-thread) +SnapshotStore::get +PointGetterBuilder::build +PointGetter::get在一次KvGet调用中，函数执行流程会在grpc-poll-thread和readpool-thread中切换，其中前者为gRPC的poll thread，请求在被路由到Storage层后，会根据读写属性路由到不同的线程池中，只读语义的Get/Scan请求都会被路由到ReadPool中执行，这是一个特定用于处理只读请求的线程池。4.3 Read through locks介绍在分析后续逻辑之前，我们需要对Read through locks机制先做个简单介绍。TiKV使用Percoaltor模型来实现分布式事务，同时也引入了MVCC机制。然而其实现和传统的MVCC实现略有差异：TiKV的读取过程中若遇到其他事务提交时写入的Lock, 则需要等待或者尝试解锁，这会阻塞读取直到事务状态确定，一定程度上会损失并发性能。然而在一些场景(如SecondaryLocks)，在Key对应的锁仍然存在的情况下，我们已经知道相关事务的最终状态(提交或回滚)。如果我们将这些事务的最终状态与查询请求一起发送给TiKV, 那么TiKV可以根据这些事务状态来确定能否在有Lock的情况下安全读取，避免不必要的等待, 即本小节提到的Read through lock机制。Context是所有的TiKV请求都会携带的上下文信息，为了实现Read through lock，https://github.com/pingcap/kvproto/pull/833 这个PR在Context中添加了如下字段：message Context { // Read requests can ignore locks belonging to these transactions because either // these transactions are rolled back or theirs commit_ts > read request's start_ts. repeated uint64 resolved_locks = 13; // Read request should read through locks belonging to these transactions because these // transactions are committed and theirs commit_ts impl Future> { self.read_pool.spawn_handle(async move { // 1. 创建创建快照需要的上下文 let snap_ctx = prepare_snap_ctx(...); // 2. 申请一个快照 let snapshot = Self::with_tls_engine(|engine| Self::snapshot(engine, snap_ctx)).await; // 3. 创建SnapshotStore对象并执行查询 let snap_store = SnapshotStore::new(...); let result = snap_store.get(key); // 4. 更新Metrics和Stats统计信息 });}4.4.1 准备快照上下文prepare_snap_ctx顾名思义即准备用于创建快照所需要的上下文对象，即SnapContext对象，其完整定义如下：pub struct SnapContext { pub pb_ctx: &'a Context, pub read_id: Option, // When start_ts is None and `stale_read` is true, it means acquire a snapshot without any // consistency guarantee. pub start_ts: Option, // `key_ranges` is used in replica read. It will send to // the leader via raft "read index" to check memory locks. pub key_ranges: Vec, // Marks that this snapshot request is allowed in the flashback state. pub allowed_in_flashback: bool,} fn prepare_snap_ctx(...) -> Result> { if !pb_ctx.get_stale_read() { concurrency_manager.update_max_ts(start_ts); } if need_check_locks(isolation_level) { concurrency_manager.read_key_check(...） } let mut snap_ctx = SnapContext {...}; if need_check_locks_in_replica_read(pb_ctx) { snap_ctx.key_ranges = ... }}prepare_snap_ctx只需要创建一个SnapContext对象，但目前实现中多出了如下判断或操作，绝大部分都源于TiKV5.0中的AsyncCommit特性所需。1.当本次读取非StaleRead时，需要将当前读取请求的start_ts与CurrencyManager中的max_ts进行比较，并将二者中的最大值更新为全局max_ts。这一操作用于保证异步提交事务计算出来的MinCommitTs不会破坏快照一致性。2. 若当前的隔离级别是SnapshotIsolation或者RcCheckTs时, 则需要额外检查CurrencyManager中的内存锁。如果存在锁且当前start_ts大于锁中的MinCommitTs，TiKV会直接拒绝本次读取请求。其原因在于AsyncCommit事务Prewrite结束之前需要暂时阻止使用更新的start_ts发起的快照读，否则会导致正在异步提交的事务计算出的MinCommitTS无法满足快照一致性。4.4.2 向Engine申请SnapshotEngine是TiKV中对上层存储组件的一次抽象，所有实现了Engine Trait的具体实现都可以作为TiKV中的存储层组件。目前TiKV中已经实现了BTreeEngine/MockEngine/RocksEngine/RaftKV等多个实现。pub trait Engine: Send + Clone + 'static { // 获取用于查询的快照 fn async_snapshot(&mut self, ctx: SnapContext) -> Self::SnapshotRes; // 提交写入的Mutation fn async_write(&self,ctx: &Context,batch: WriteData,subscribed: u8, on_applied: Option) -> Self::WriteRes; // 其他接口...}Engine的接口定义中与读写相关的接口分别是async_snapshot和async_write。目前TiKV中的默认Engine实现为RaftKV，即一个基于Raftstore的实现。在RaftKV中，所有的写入都会通过Raft状态机进行propose/commit/apply流程，用户可以基于订阅机制获得这3个事件的通知从而做出不同处理，默认情况下，TiKV会在一次写入请求被RaftLeader apply成功后返回用户。而读取操作则需要遵循先行一致性读取，在早期版本中，一次读取需要通过Raft状态机进行一次ReadIndex才能进行，在新版中TiKV实现了基于租约的LeaseRead， 简化了读取流程。本次介绍的PointGet读取流程中，会涉及到使用async_snapshot获取一个Engine在当前时刻的快照，并基于快照进行读取。TiKV按照KeyRange将Key拆分为不同的Region, 每个Region都是一个RaftGroup，且拥有独立的状态机推进运转。因此，RaftKV-Engine中async_snapshot返回的是一个名为RegionSnapshot的对象，其定义如下：pub struct RegionSnapshot { snap: Arc, region: Arc, apply_index: Arc, pub term: Option, pub txn_extra_op: TxnExtraOp, // `None` means the snapshot does not provide peer related transaction extensions. pub txn_ext: Option>, pub bucket_meta: Option>,}RegionSnapshot本质是对底层的KV引擎RocksDB层面的快照的封装，其逻辑视图如下：4.4.3 MVCC实现和快照隔离级别实现前文提到的Engine::async_snapshot接口返回的快照本质是Engine在当下时刻的快照，并不等于事务层面的MVCC快照，因此在具体查询时，需要配合StartTS进行使用。TiKV中封装了一个SnapshotStore用于辅助MVCC层面的查询。其定义如下：pub struct SnapshotStore { snapshot: S, start_ts: TimeStamp, isolation_level: IsolationLevel, fill_cache: bool, bypass_locks: TsSet, access_locks: TsSet, check_has_newer_ts_data: bool, point_getter_cache: Option >,}SnapshotStore中集合了从Engine获取的快照和客户端请求附带的StartTS, 因此可以被认为是一个MVCC层面的快照。用户对SnapshotStore发起的点查会被委托给内部的PointGetter。// PointGetter::getpub fn get(&mut self, user_key: &Key) -> Result> { fail_point!("point_getter_get"); // 根据当前请求使用的隔离级别判定是否需要检查锁 if need_check_locks(self.isolation_level) { // 如果需要检查锁且锁存在，则需要根据判定锁 if let Some(lock) = self.load_and_check_lock(user_key) { return self.load_data_from_lock(user_key, lock); } } // Percoaltor正常读取流程：从WriteCF中找到 bool { matches!(iso_level, IsolationLevel::Si | IsolationLevel::RcCheckTs)}TiKV支持SnapshotIsolation/ReadCommitted/ReadCommittedCheckTs三种隔离级别，其中前两种需要检查锁。其原因在于LockCf中的锁是由于事务在2PC的第一阶段提交阶段写入的，事务的最终状态无法确定，如果不检查锁直接读取，那么可能导致快照读取被破坏。fn load_and_check_lock(&mut self, user_key: &Key) -> Result> { // 从LockCf查询该Key的锁信息 let lock_value = self.snapshot.get_cf(CF_LOCK, user_key); if let Some(ref lock_value) = lock_value { let lock = Lock::parse(lock_value); // 如果存在锁则检查锁是否冲突 if let Err(e) = Lock::check_ts_conflict( Cow::Borrowed(&lock), user_key, self.ts, &self.bypass_locks, self.isolation_level, ) // ...}其中Lock::check_ts_conflict的实现中会根据当前的事务隔离级别进行判定，不同的隔离级别的判定逻辑略有差异。由于本文篇幅有限，这里只分析我们常用的快照隔离级别的实现。fn check_ts_conflict_si(lock: Cow, key: &Key, ts: TimeStamp, bypass_locks: &TsSet ) -> Result { if lock.ts > ts || lock.lock_type == LockType:ock || lock.lock_type == LockType:essimistic { return Ok(()); } if lock.min_commit_ts > ts { // Ignore lock when min_commit_ts > ts return Ok(()); } if bypass_locks.contains(lock.ts) { return Ok(()); } let raw_key = key.to_raw(); if ts == TimeStamp::max() & raw_key == lock.primary & !lock.use_async_commit { // When `ts == TimeStamp::max()` (which means to get latest committed version // for primary key), and current key is the primary key, we ignore // this lock. return Ok(()); } // There is a pending lock. Client should wait or clean it. Err(Error::from(ErrorInner::KeyIsLocked( lock.into_owned().into_lock_info(raw_key), )))}当lock.ts > ts时，当前查询请求可以直接忽略这个锁。其原因在于当前的lock是由具有更高start_ts的事务写入，因此即便这个事务后续被提交，其commit_ts一定大于当前的start_ts，其新写入的数据是不可见的，不会破坏快照一致性。当lock_type==Lock时，也可以直接忽略这个锁突, 其原因在于LockType:ock是由于创建索引产生，它只用于指示被锁定但不会修改数据，因此也可以直接被忽略。当lock_type==Pessistics时，也可以直接忽略这个锁突，LockType:essistics是由于悲观事务执行DML时写入，并未进行到事务提交阶段，即使这个事务很快被提交，由于其commit_ts也一定大于当前读取的start_ts， 直接忽略并不会影响快照一致性。当lock.min_commit_ts > ts时，也可以直接忽略这个锁，其原因在于它能保证这个AsyncCommit事务的最终计算出的commit_ts一定大于ts，即使这个事务会被提交，也不会破坏快照一致性。当bypass_locks中包含了当前锁的start_ts时, 也可以直接忽略这个锁。bypass_locks即前面Read through locks小节中提到了resloved_locks，这些锁虽然存在，但它们对应事务要么已经被回滚，要么使用了大于当前读取start_ts的commit_ts进行提交，无论是哪种情况都不会破坏快照一致性。其他情况则需要返回KeyIsLocked错误给客户端，客户端收到这个错误后则会检查这个锁的过期时间，如果锁尚未过期则需要做wait，否则会尝试进行解锁恢复这个事务的状态。若check_ts_conflict_si返回KeyIsLocked或其他错误后，TiKV会额外检查access_locks里是否包含该锁，如果该锁存在，则KeyIsLocked错误则会被忽略，同时锁会被直接返回，外层函数可以通过锁找到start_ts从而直接读取DefaultCF中的数据。这里的access_locks即Read through locks中的committed_locks，即已经知晓被提交的且commit_ts小于当前快照读start_ts的事务，在这种情况下，直接读取DefaultCF是一个超前但安全的操作，原因在在于一旦这个Lock被Resolve，用户通过新的commit_ts可以定位到同一个start_ts。if let Err(e) = Lock::check_ts_conflict(Cow::Borrowed(&lock),user_key,self.ts,&self.bypass_locks,self.isolation_level) { if self.access_locks.contains(lock.ts) { return Ok(Some(lock)); } Err(e.into())}在不存在Key被锁定或冲突，且没有使用Read through locks读取后，TiKV则会进行正常的Percolator读取流程，即从WriteCF中找到 EngineResult> { // 1. 检查查询的key是否在Region的范围内, 如果不在则直接返回错误。 check_key_in_range(key,self.region.get_id(),self.region.get_start_key(),self.region.get_end_key()).map_err(|e| EngineError::Other(box_err!(e))); // 2. 基于查询的key拼接出raftstore层面的DataKey (raftstore在写入时会给用户key前添加一个前缀'z')。 let data_key = keys::data_key(key); // 3. 使用内部的RocksSnapshot查询RocksDB获取key对应的值。 self.snap.get_value_cf_opt(opts, cf, &data_key).map_err(|e| self.handle_get_value_error(e, cf, key))}4.4.5 RocksDB/Titan的Get实现TiKV使用rust-rocksdb库使用FFI实现与RocksDB C-API的交互，RocksSnapshot::get会通过crocksdb_get_pinned_cf将查询接口委托给底层的RocksDB。值得注意的是，TiKV使用的并不是官方的RocksDB，而是自行维护的一个整合了Titan插件的版本。Titan是一个受WiscKey论文启发而创建的项目，其主要目的是将存入RocksDB的大Value从LSM-Tree中分离出来，存储到额外的Blob文件中，从而达到减小写放大的目的。本小节我们着重分析一下TitanDB中一次查询的实现过程(做过大量精简)：Status TitanDBImpl::GetImpl(const ReadOptions& options, ColumnFamilyHandle* handle, const Slice& key, PinnableSlice* value) { // 先查询RocksDB s = db_impl_->GetImpl(options, key, gopts); // 如果Key的Value不存在或者不是BlobIndex， 则直接返回 if (!s.ok() || !is_blob_index) return s; // Value是BlobIndex，说明这是一个索引，还需要额外查询BlobStorage BlobIndex index; s = index.DecodeFrom(value); assert(s.ok()); if (!s.ok()) return s; BlobRecord record; PinnableSlice buffer; mutex_.Lock(); // 根据索引查询BlobStorage auto storage = blob_file_set_->GetBlobStorage(handle->GetID()).lock(); mutex_.Unlock(); if (s.ok()) { value->Reset(); value->inSelf(record.value); } return s;}五、总结TiKV对数据存储层的职能进行了非常合理的抽象，通过Engine/Snapshot/Iterator等trait定义实现了存储层与上层的解耦。TiKV在RocksDB提供的多列族原子性写入能力之上实现了Percolator模型，提供了分布式事务和MVCC等能力，并实现了AsyncCommit和1PC等改善了事务提交延迟。TiKV实现了一个基于RocksDB的KV分离插件titan, 借鉴了Wisckey的思想将大Value从LSM-Tree中分离，在大Value的业务场景下能够通过降低写放大改善性能。从PointGet的实现我们可以看到在使用了MVCC的情况下，查询时遇到前一事务Prewrite产生的Lock仍然需要等待Resolve, 因此在AsyncCommit开启的前提下，业务开发需要尽量避免设计事务提交后即刻发起查询的场景，此外也要尽量避免由于大事务提交延迟高影响相关的查询。参考资料：Async Commit 原理介绍TiDB sig transaction design docsTiDB 新特性漫谈：悲观事务TiKV 源码解析系列文章（十九）read index 和 local read 情景分析END猜你喜欢vivo 制品管理在 CICD 落地实践分布式任务调度内的 MySQL 分页查询优化HBase Meta 元信息表修复实践