MongoDB 4.0 事务实现浅析

多行事务

Mongodb4.0引入了多文档事务的特性，我们来看，4.0中是如何进行一个多文档事务的（js的mongoshell代码）。
mongo进行一个多文档事务，必须和一个session对象绑定。通过 startTransaction/ CRUD / commitTransaction 三段式来进行。

function updateEmployeeInfo(session) {
    employeesCollection = session.getDatabase("hr").employees;
    eventsCollection = session.getDatabase("reporting").events;

    session.startTransaction( { readConcern: { level: "snapshot" }, writeConcern: { w: "majority" } } );

    try{
        employeesCollection.updateOne( { employee: 3 }, { $set: { status: "Inactive" } } );
        eventsCollection.insertOne( { employee: 3, status: { new: "Inactive", old: "Active" } } );
    } catch (error) {
        print("Caught exception during transaction, aborting.");
        session.abortTransaction();
        throw error;
    }

    commitWithRetry(session);
}

可以看到，startTransaction方法并没有返回值，事实上，它只是设置了writeConern/readConcern等参数, 而mongo提供的和session相关的commands列表中,也只有session.CommitTransaction 没有session.StartTransaction。这意味着什么呢？这意味着一个session对象不能并发的进行多个事务，其实一个session对象本身就是一个事务，准确而言，session对象的生命周期等价于mongo底层的writeUnit的生命周期。我在之前一篇文章 【Mongodb事务模型分析】中介绍过，wt本身一直都有多行事务的能力。mongo3.x系列的单行事务，是把索引，数据，oplog的更新放在了一个wt事务里，每一次写/更新操作都是一个事务，而万变不离其宗，4.0中的多行事务，设计了一个session对象给用户，session对象维护了wt层的事务对象。一次session.CommitTransaction 相比于3.x系列，本质差别仅仅在于向wt层提交的数据变多了。

 961 void Session::_commitTransaction(stdx::unique_lock lk, OperationContext* opCtx) {
1002     opCtx.getWriteUnitOfWork().commit();
1003     opCtx.setWriteUnitOfWork(nullptr);
1004     committed = true;
}

WT-3181

applyOplog的全局锁(PBWM)

说到这，似乎都说完了，其实不然，mongo4.0发布，wt层也配合做了改造【WT-3181】。我们知道，mongodb 的从节点拉取主节点的oplog进行并发回放，这里会带来一些问题【SERVER-20328】：
oplog的顺序(oplog的ts字段的大小)和oplog的回放顺序（在wt层的提交顺序）是不一致的。这个不一致造成了从节点在回放oplog时必须加全局读锁。防止客户端看到并发写时不一致的数据状态。解决这个问题不一定需要WT-3181，比如我之前【SERVER-20328】提出过，在applyOplog之间对wt生成一个snapshot，将所有从上面的读引流到这个snapshot上，也可以解决这个问题，细节暂且不提，我们看看mongo4.0 是如何借助WT-3181消除从库回放oplog的全局锁的。

mongo在每应用完一批oplogs之后，会调用setMyLastAppliedOpTimeForward 方法设置local_timestamp为这一批oplog中最后一条的ts。

 151 class ApplyBatchFinalizer {
 162     void _recordApplied(const OpTime& newOpTime,
 163                         ReplicationCoordinator::DataConsistency consistency) {
 166         _replCoord.setMyLastAppliedOpTimeForward(newOpTime, consistency);
 167     }
 178 };

而这一条oplog的ts通过WiredTigerSnapshotManager::setLocalSnapshot，利用WT-3181提供的set_timestamp特性与一个wt层的snapshot一一对应，这个snapshot在mongo层叫做localsnapshot。两个localsnapshot之间，是oplog的并行复制过程，如果过早对外可见，用户就有可能读到一个空洞。
而db_raii::AutoGetCollectionForRead方法里，判断allowSecondaryReadsDuringBatchApplication这个服务端参数，如果该参数打开，就会忽略PBWM全局锁，并通过设置kLastApplied将LocalSnapshot最为读的源snapshot。

 86 AutoGetCollectionForRead::AutoGetCollectionForRead(OperationContext* opCtx,
 87                                                    const NamespaceStringOrUUID& nsOrUUID,
 88                                                    AutoGetCollection::ViewMode viewMode,
 89                                                    Date_t deadline) {
 90     // Don't take the ParallelBatchWriterMode lock when the server parameter is set and our
 91     // storage engine supports snapshot reads.
 92     if (allowSecondaryReadsDuringBatchApplication.load() &&
 93         opCtx.getServiceContext().getStorageEngine().supportsReadConcernSnapshot()) {
 94         _shouldNotConflictWithSecondaryBatchApplicationBlock.emplace(opCtx.lockState());
 95     }
 109     while (auto coll = _autoColl.getCollection()) {
110 
111         // During batch application on secondaries, there is a potential to read inconsistent states
112         // that would normally be protected by the PBWM lock. In order to serve secondary reads
113         // during this period, we default to not acquiring the lock (by setting
114         // _shouldNotConflictWithSecondaryBatchApplicationBlock). On primaries, we always read at a
115         // consistent time, so not taking the PBWM lock is not a problem. On secondaries, we have to
116         // guarantee we read at a consistent state, so we must read at the last applied timestamp,
117         // which is set after each complete batch.
118         //
119         // If an attempt to read at the last applied timestamp is unsuccessful because there are
120         // pending catalog changes that occur after the last applied timestamp, we release our locks
121         // and try again with the PBWM lock (by unsetting
122         // _shouldNotConflictWithSecondaryBatchApplicationBlock).
123 
124         const NamespaceString& nss = coll.ns();
125 
126         bool readAtLastAppliedTimestamp =
127             _shouldReadAtLastAppliedTimestamp(opCtx, nss, readConcernLevel);
128 
129         if (readAtLastAppliedTimestamp) {
130             opCtx.recoveryUnit().setTimestampReadSource(RecoveryUnit::ReadSource::kLastApplied);
131         }

结合上面两段代码，我们可以知道，mongodb4.0中，从节点的读是不会和并行回放oplog相互阻塞的，也不用担心会读到不一致的状态。抛开复杂琐碎的实现细节，其原理也很简单，即读最近的一致的snapshot。

stable_checkpoint与rollback

经过上面的一顿分析，感觉不管是从库读snapshot还是多文档事务，WT-3181都不是必要的。我们再来看看这个新特新：mongo基于WT的rollback_to_stable API，实现了更加优雅的rollback功能。在说rollback之前，不得不先说说raft。
我们知道，mongodb自从3.x系列，主从复制就使用raft协议了。
raft的核心概念有两个：状态机与日志应用。所谓的状态机，对应到mongodb的概念里，就是wiredtiger的kvstore。所谓的日志应用，在mongo里就是主从oplog复制。mongo的oplog复制也是使用raft协议。raft里有一个commit-timestamp的概念，不严格来讲，指的是被大多数节点应用到的日志的timestamp。raft算法可以保证commit-timestamp 一定不会被回滚。
mongo里也保证，以 writeConcern:majority的方式写入的数据，一定不会丢失，否则，主从切换后，与新主不一致的oplog，必须要被rollback掉。

这里可以有一个反思：
Q:既然raft可以保证 “commit-timestamp” 一定不会回滚，那么mongodb为何不仅仅应用commit-timestamp之前的oplog到状态机（wiredtiger-kvstore）中呢？ 这样可以把”回滚”的动作严格隔离在日志复制层面?
A:commit-timestamp的推进需要通过节点之间的网络心跳来完成，延迟不一定可接受。mongo提供了更灵活的writeConcern，可以让用户读到未被（raft）commit的写。

说完raft，我们再说说3.x系列的rollback是怎么做的。
从复制源不断同步新oplog的过程。该过程一般会出现这两种问题：

1. 复制源写入过快（或者相对的，本地写入速度过慢），复制源的oplog覆盖了 本地用于同步源oplog而维持在源的游标。
2. 本节点在宕机之前是Primary，在重启后本地oplog有和当前Primary不一致的Oplog。

这两种情况分别如下图所示：

3.x 系列处理rollback的方法，以3.2.10为例，如下：

这两种情况在bgsync.cpp:_produce函数中，虽然这两种情况很不一样，但是最终都会进入 bgsync.cpp:_rollback函数处理，
对于第二种情况，处理过程在rs_rollback.cpp中，具体步骤为：

  1. 维持本地与远程的两个反向游标，以线性的时间复杂度找到LCA（最近公共祖先，上图中为Record4）
     该过程与经典的两个有序链表找公共节点的过程类似，具体实现在roll_back_local_operations.cpp:syncRollBackLocalOperations中，读者可以自行思考这一过程如何以线性时间复杂度实现。
  2. 针对本地每个冲突的oplog，枚举该oplog的类型，推断出回滚该oplog需要的逆操作并记录，如下：
      2.1: create_table --- drop_table
      2.2: drop_table --- 重新同步该表
      2.3: drop_index --- 重新同步并构建索引
      2.4: drop_db --- 放弃rollback，改由用户手工init_resync
      2.5: apply_ops --- 针对apply_ops 中的每一条子oplog，递归执行 2)这一过程
      2.6: create_index --- drop_index
      2.7: 普通文档的CUD操作 --- 从Primary重新读取真实值并替换。相关函数为：rs_rollback.cpp:refetch
  3. 针对2）中分析出的每条oplog的处理方式，执行处理，相关函数为 rs_rollback.cpp:syncFixUp，此处操作主要是对步骤2）的实践，实际处理过程相当繁琐。
  4. truncate掉本地冲突的oplog。

最简单的普通文档的CUD操作的rollback，都需要从其他节点同步最新数据进行覆盖。

rollback_to_stable

随着复制的推进，每个节点虽有延时，但是（raft的）commit-timestamp时间点必然是单调的。由raft协议的保证，commit-timestamp之前的日志必然不会被回滚。因此mongo的每个节点(通过setMyLastAppliedOpTimeForward方法)确定一个oplog的ts成为commit-timestamp之后，会通过wt的api set_timestamp设置该ts为最新的stable-timestamp ，mongodb主从切换后，首先通过wt的api rollback_to_stable恢复到最近的被（raft）提交的snapshot，rollback的动作就完成了。毫无疑问，这样做更干净优雅。

oldest-timestamp

除了stable-timestamp之外，wt-3181 还提供了oldest-timestamp这一概念。oplog的ts和wt的snapshot一一对应，看上去非常美好，但是无数的前车之鉴的事实告诉我们，任何mvcc的实现中，维护的版本过多，都是有代价的。wt的官方文档中，建议用户通过设置oldest_timestamp对不需要的版本进行清理。小于oldest-timestamp的时间戳的数据会被wt清理。mongo4.0中，也有利用该机制进行版本清理。

commit as-of timestamp

最后，wt-3181提供了”commit as of some timestamp”的功能【Application-specified Transaction Timestamps
】，在mongo4.0中尚未看到有用，直觉上，这个功能会在mongo4.2的分布式事务中，协调分布式事务的时钟上派上用场。这个功能是干什么的呢？
举个例子：以同样支持snapshotIsolation的rocksdb为例，对db的并发写入，每一条记录，在数据库中会有一个唯一的seqid与该记录对应，作为此次写入的版本。这个seqid是数据库分配的（rocksdb最近推出的write_unprepared_transaction打破了这个规则，暂且不提），虽然实现上各有差别，但是一般都保证先提交的事务中包含的记录的seqid 比后提交的事务中包含的记录的seqid小。简而言之，seqid随着commit的wallclock 单调。而wt-3181的“commit as of some timestamp”则提供了另一种可能：用户虽然在wall-clock为18：00的时间提交了事务，但是可以强行设置事务的 commit_timestamp 属性为17:00，对于事务的snapshot-read而言，seqid 的递增是不会出现幻读的一个保证，而wt-3181打破了这一保证，实在值得更深入的研究与实验。