RocksDB上锁机制-创新互联

RocksDB作为一个开源的存储引擎支持事务的ACID特性，而要支持ACID中的I(Isolation),并发控制这块是少不了的，本文主要讨论RocksDB的锁机制实现，细节会涉及到源码分析，希望通过本文读者可以深入了解RocksDB并发控制原理。文章主要从以下4方面展开，首先会介绍RocksDB锁的基本结构，然后我会介绍RocksDB行锁数据结构设计下，锁空间开销，接着我会介绍几种典型场景的上锁流程，最后会介绍锁机制中必不可少的死锁检测机制。

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1.行锁数据结构
RocksDB锁粒度最小是行，对于KV存储而言，锁对象就是key，每一个key对应一个LockInfo结构。所有key通过hash表管理，查找锁时，直接通过hash表定位即可确定这个key是否已经被上锁。但如果全局只有一个hash表，会导致这个访问这个hash表的冲突很多，影响并发性能。RocksDB首先按Columnfamily进行拆分，每个Columnfamily中的锁通过一个LockMap管理，而每个LockMap再拆分成若干个分片，每个分片通过LockMapStripe管理，而hash表(std::unordered_map)则存在于Stripe结构中，Stripe结构中还包含一个mutex和condition_variable，这个主要作用是，互斥访问hash表，当出现锁冲突时，将线程挂起，解锁后，唤醒挂起的线程。这种设计很简单但也带来一个显而易见的问题，就是多个不相关的锁公用一个condition_variable，导致锁释放时，不必要的唤醒一批线程，而这些线程重试后，发现仍然需要等待，造成了无效的上下文切换。对比我们之前讨论的InnoDB锁机制，我们发现InnoDB是一个page里面的记录复用一把锁，而且复用是有条件的，同一个事务对一个page的若干条记录加锁才能复用；而且锁等待队列是精确等待，精确到记录级别，不会导致的无效的唤醒。虽然RocksDB锁设计比较粗糙，但也做了一定的优化，比如在管理LockMaps时，通过在每个线程本地缓存一份拷贝lock_maps_cache_，通过全局链表将每个线程的cache链起来，当LockMaps变更时(删除columnfamily)，则全局将每个线程的copy清空，由于columnfamily改动很少，所以大部分访问LockMaps操作都是不需要加锁的，提高了并发效率。
相关数据结构如下：

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