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爱客源,合肥网站优化推广方案,接兼职建设网站,东戴河网站建设文章基于 RegularTable 来分析和拆解更新操作。 锁模型比较简单,方便了解更新的整个流程。并发读写的实现在 MVStore 存储引擎中分析。 主要关注数据更新的实现、事务的提交和回滚。 相关概念 讨论更新操作,就需要涉及到事务隔离级别以及事务的概念。 也…

文章基于 RegularTable 来分析和拆解更新操作。

锁模型比较简单,方便了解更新的整个流程。并发读写的实现在 MVStore 存储引擎中分析。

主要关注数据更新的实现、事务的提交和回滚。

相关概念

讨论更新操作,就需要涉及到事务隔离级别以及事务的概念。

也就是讨论如何控制并发读写的问题、以及undolog 的问题。

①MVCC

multi version concurrency。在 h2database 实现中,只有 MVStore 存储引擎支持该特性。MVCC 实现原理参考《Insight h2database MVCC 实现原理》。

/*** Check if multi version concurrency is enabled for this database.* @see org.h2.engine.Database#isMultiVersion*/
public boolean isMultiVersion() {// this.multiVersion = ci.getProperty("MVCC", dbSettings.mvStore);return multiVersion;
}/*** 通过设置或者版本确定是否启用 MVStore 存储引擎* @see org.h2.engine.DbSettings#mvStore*/
public boolean mvStore = get("MV_STORE", Constants.VERSION_MINOR >= 4);

②事务隔离级别

the isolation level. 在 h2database 中,通过 LOCK_MODE 体现。不同的锁定模式决定了事务级别。参考命令 SET LOCK_MODE int。

  • SET LOCK_MODE 命令是数据库级别的,影响全局(affects all connections)。

  • 默认的事务隔离级别为 READ_COMMITTED。但只限在 MVStore 存储引擎中。

  • 对于 RegularTable 只存在两种级别:READ_UNCOMMITTED, SERIALIZABLE。

  • READ_UNCOMMITTED,即无锁定模式(仅用于测试)

  • SERIALIZABLE,不同事务(session)读写互斥。可以防止脏读、不可重复读和幻读,但是效率较低,因为它会锁定所涉及的全部表,直到整个事务完成。

RegularTable 表级独占锁

更新流程中,首先会调用 table.lock(session, exclusive = true, false);

在 RegularTable 中,表会按照 session 粒度控制并发度。这个方法只能当前 session 可重入,其他 session 想 lock 成功,需要等待当前会话释放锁。

①独占锁示例

-- session 1 更新数据并持有锁
SET AUTOCOMMIT OFF;
update city set code = 'bjx' where id = 9;-- session 2 获取锁超时,异常
select * from city where id = 5;Timeout trying to lock table "CITY"; SQL statement:
select * from city where id = 5 [50200-184] HYT00/50200

②独占锁实现

Java 经典的多线程同步示例。同时包含了死锁检测的实现方案。

/*** 通过会话,给表加锁。* 如果要加写锁,会存在等待锁的情况。* 如果发生锁超时,将抛出DbException异常。如上示例。* @param session 当前会话* @param exclusive 如果为true,表示需要写锁;如果为false,表示需要读锁。写锁是排他的,即在同一时间只能有一个线程持有写锁。读锁是共享的,即在同一时间可以有多个线程持有读锁。* @see org.h2.table.RegularTable#lock*/
public boolean lock(Session session, boolean exclusive, boolean forceLockEvenInMvcc) {int lockMode = database.getLockMode();// 无锁模式,直接返回。 if (lockMode == Constants.LOCK_MODE_OFF) {// 返回是否存在独占 session, 没有使用到,约等于无,不用关注。return lockExclusiveSession != null;}// 如果是当前 session 独占,相当于锁重入(如果一个会话已经持有了这个表的独占锁,那么它可以再次获取这个锁,而不会被自己阻塞。)if (lockExclusiveSession == session) {return true;}synchronized (database) {// double check 😁if (lockExclusiveSession == session) {return true;}// 读锁,共享,直接返回。if (!exclusive && lockSharedSessions.contains(session)) {return true;}// 写锁,进入等待队列session.setWaitForLock(this, Thread.currentThread());waitingSessions.addLast(session);try {// while 循环出队列加锁 or 等待加锁。// 真正的加锁在 doLock2 方法中。根据读写锁不同(exclusive), 执行不同的操作。doLock1(session, lockMode, exclusive);} finally {session.setWaitForLock(null, null);waitingSessions.remove(session);}}return false;
}

RegularTable 更新流程

了解独占锁的工作机制后,对于数据更新事务的原子性、一致性、隔离级别就没有疑问了。以下主要列出数据更新的主流程,比如查找并更新,触发器时机。

/*** 执行数据更新* @see org.h2.command.dml.Update#update*/
public int update() {// 记录哪些数据需要更新。RowList rows = new RowList(session);try {Table table = tableFilter.getTable();session.getUser().checkRight(table, Right.UPDATE);// 尝试添加写锁(独占锁)table.lock(session, true, false);// 查询需要更新的数据, select by conditionwhile (tableFilter.next()) {if (condition == null || Boolean.TRUE.equals(condition.getBooleanValue(session))) {// 旧数据,直接查出来的。Row oldRow = tableFilter.get();// 新数据,根据更新语句,重新赋值后的。Row newRow = table.getTemplateRow();// 执行 set column 表达式...boolean done = false;if (table.fireRow()) {// 数据变更前,分发执行触发器。触发器太多可不行❌done = table.fireBeforeRow(session, oldRow, newRow);}if (!done) {rows.add(oldRow);rows.add(newRow);}}}// 存储引擎执行真正的数据更新操作。⛳table.updateRows(this, session, rows);if (table.fireRow()) {for (rows.reset(); rows.hasNext();) {// 数据变更后,分发执行触发器table.fireAfterRow(session, o, n, false);}}return count;} finally {rows.close();}
}

事务控制

因为 RegularTable 存储引擎事务是 SERIALIZABLE 级别。就不存在读写并发的情况。事务的提交不做过多分析,主要关注事务回滚的实现。

①AutoCommit

和其他数据库一样, h2database 会话默认的 AutoCommit = true。更新命令执行完成会自动发起 commit 操作。

开启事务的情况下,由用户手动发起 commit 操作。

/*** 更新命令执行完成后,收尾工作之一判断是否需要发起自动提交✔* @see org.h2.command.Command#stop*/
private void stop() {// AutoCommit 状态,自动提交事务。if (session.getAutoCommit()) {session.commit(false);}
}

②事务提交

org.h2.command.dml.TransactionCommand#update 命令处理

/*** Commit the current transaction. ** @see org.h2.engine.Session#commit*/
public void commit(boolean ddl) {// 事务持久化机制,及时存盘数据库操作记录。if (containsUncommitted()) {database.commit(this);}if (undoLog.size() > 0) {undoLog.clear();}// 释放当前会话关联 table 的读写锁。// @see org.h2.engine.Session#unlockAllendTransaction();
}

③事务回滚

org.h2.command.dml.TransactionCommand#update 命令处理

事务的回滚依赖 undoLog。实现类:org.h2.engine.UndoLogRecord,undoLog 只存在两种操作 INSERT DELETE。对应到 SQL 操作:

  • Insert SQL: INSERT new, 回滚操作为:DELETE new

  • Update SQL: DELETE old, INSERT new, 回滚操作为:DELETE new, INSERT old

  • Delete SQL: DELETE old, 回滚操作为:INSERT old

/*** 事务回滚操作。* 事务回滚的过程就是按照逆序回放事务中的操作(undoLog中的操作逆序执行)。** @param savepoint 如果指定保存点,事务将回滚到这个保存点。* @param trimToSize if the list should be trimmed*/
public void rollbackTo(Savepoint savepoint, boolean trimToSize) {// 保存点持有的是当前会话开始时 undoLog 的位置。默认都是 0。int index = savepoint == null ? 0 : savepoint.logIndex;// 当前会话 undoLog 队列逆向回放,重置现场。while (undoLog.size() > index) {UndoLogRecord entry = undoLog.getLast();// 如上的对应操作规则,回放操作。entry.undo(this);undoLog.removeLast(trimToSize);}
}
http://www.hrbkazy.com/news/41053.html

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