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从Linux内核角度看InnoDB同步机制的实现(上)

来源:SegmentFault 2023-02-16 15:20:29 0浏览 收藏

积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在##column_title##开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《从Linux内核角度看InnoDB同步机制的实现(上)》,就带大家讲解一下MySQL、Linux、InnoDB知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

Author:

bugall

Wechat:
bugallF

Email:
769088641@qq.com

Github: https://github.com/bugall

一:引子

InnoDB是符合MVCC(Multi-Version Concurrency Control)规范的,通俗的讲就是写加锁,读不加锁,读写不冲突(有些情况下是不符合MVCC的,比如当isolation级别为serializable时,

是读写冲突的,这又跟autocommit参数的值有关,这里不展开讲)。有这么一个前提mysql才能对并发有不错的处理能力,但是很多时候我们不希望多个线程同时修改同一个数据,我们的做法就是设

置isolation的级别,保证数据的一致性。我们接下来就来探讨下InnoDB中的同步机制。


二:为什么要同步机制

比如我们现在mysql-server上跟客户端建立里3个连接,某一时刻这个三个连接同时发来了一个请求,需要把名为"bugall"的用户的money增加10000,在这个时候你不希望别的连接再来修改

这个值,通常我们会在"bugall"这个用户的数据上加一把排它锁,这样的话所有的对"bugall"对应数据做修改的请求连接都会被序列化,对"bugall"做修改的时候其它修改的请求都会被阻塞。这个

阻塞过程是怎么实现的呢?或是说这个同步机制是怎么实现的?我们接着往下看


三:内存模型

内存模型决定里CPU怎样访问内存,以及并发情况下各CPU之间的影响。但是内存模型并不包括虚拟地址转换,因为最终CPU访问的内存的物理地址,内存模型主要关心的是CPU和内存之间数据和物理

地址的传输。不同硬件之间内存模型的差异在于硬件是根据怎样的顺序来执行load和store指令,改变执行顺序或许有可能带性能的提升,除此之外,内存模型还指定了多个处理器访问同一内存地址的

行为,最简单的内存模型就是顺序内存模型(sequential memory model),也称为strong ordering,在这个模型下,所有的load和store指令是根据程序运行顺序执行的。

load %r1,A //将内存地址A中的值放入寄存器r1
load %r2,B //将内存地址B中的值放入寄存器r2
add %r3,%r1,%r2 //将寄存器r1与r2的值相加,并放入寄存器r3
store %r3,c //将寄存器r3中的值写入到内存地址c中

在数序内存模型下,执行的顺序都是按照程序运行的顺序进行的,若还未将内存地址A中的值取到,则不能执行从内存地址B中取值的操作除了要求内存操作的顺序与程序运行顺序一致外,顺序内存模型
    
还要求从CPU或者I/O设备中读取或者写入操作是原子的,即一旦开始了,这些操作就不能被其他的内存操作中断

四:临界区与互斥

虽然顺序内存模型的执行顺序是根据程序的运行顺序,但是多个CPU对同一个内存地址的访问顺序确实不确定的,而正是因为少里访问的确定性从而导致竞争(race condition)条件的发生。为了说

明这个问题,假设有一个全局的计数器counter,CPU操作每次将该值加1,同时要求该计数器需要非常精确的展示当前CPU的操作次数

load %r1,counter //将计数器counter的值读取到寄存器r1
add %r1,1 //将寄存器r1中的值加1
store %r1,counter //并存放到计数器counter中

接下来有两种CPU顺序的执行累加操作

图片描述

在该顺序下,两个CPU执行的时间交错,没有发生race condition,
因此最后得到的值符合之前的预期,然而,还有一种可能性

图片描述

可以发现:若当两个CPU同时进行load操作时,那么最终将会产生错误的结果。因为每个CPU在自增前读到的数据都是0,那么不管之后的操作顺寻如何,得到的结果永远会是1,而正确的值应为2。

在两个或者多个CPU之间更新共享的数据结构指令序列会产生race condition,指令序列本身称为临界区(critical section),操作的数据称为临界资源(critical resource)。如上面代码

中的三个指令序列可视为临界区,为里消除多个CPU并发访问临界区而导致的race condition,故需要限制同一个时刻只允许一个CPU执行临界区,而这就是互斥(mutex exclusion)


五:原子操作

为了保证同一时刻只允许一个CPU执行临界区,当前硬件都提供里基于原子的read-modify-write操作。read-modify-write操作允许一个CPU读取一个值,修改该值,并将修改完成的值写回到内

存的三个操作作为一个原子总线操作,其在CPU中是一个特别的指令,并且只有在需要同步的时候才使用.对于具体进行怎样的modify操作每个实现标准可能并不相同,但通常来说,目前的CPU都支持

test-and-set(TAS)指令,该指令从内存中读取一个字节或者一个word(4个字节),然后和0进行比较,并且无条件的将其在内存中的值设置为1,所有这些操作都是原子操作。一旦CPU在执行test-

and-set操作,其它任何CPU和I/O设备都不能使用总线,通过test-and-set指令,操作系统或者数据库系统可以构造更高级别的同步操作,如spin lock(自旋锁),semephore(信号量)


六:自旋锁

在TAS的基础上,可以实现很多互斥的数据结构,而spin lock则是使用最为广泛,也最为简单的一种互斥结构。spin lock使用来对short-term critical section进行互斥的数据结构,特别需

要注意的是,spin lock用来互斥的critical section的代码应该比较少,即一般可以较快执行完代码,并释放spin lock,因为spin lock会使其它需要获取锁的线程进入忙等,占用CPU。为在

多CPU环境中利用test_and_set指令实现进程互斥,硬件需要提供进一步的支持,以保证test_and_set指令执行的原子性. 这种支持目前多以"锁总线"(bus locking)的形式提供的,由于

test_and_set指令对内存的两次操作都需要经过总线,在执行test_and_set指令之前锁住总线,在执行test_and_set指令后锁定总线,即可保证test_and_set指令执行的原子性.

七:自旋锁实现

实现最基本的TAS指令就是使用swap-atomic操作。该操作仅仅将寄存器中的值与内存的值进行交换,通过swap-atomic 可以用来构造test-and-set操作,首先将寄存器中的值设置为1,然后执行

atomic swap,最后和寄存器中的值进行比较。

    int
    test_and_set(volatile int* addr){
        int old_value;
        old_value = swap_atomic(addr,1);
        if(old_value==0){
            return 0;
        }
        return 1;
    }

变量addr的类型是init,表明需要操作的单位是word.volatile修饰词告诉编译器从内存中读取addr的值,因为即使本操作没有修改addr的值,其它CPU也可能修改该值,那么在这中情况下,可能会

导致执行test_and_set得到错误的结果。swap_atomic函数执行swap-atomic的硬件指令,并返回交换前内存中addr的值,test-and-set操作是由两个独立的操作组合为一个指令,第一个阶段

是将addr中的值设置为1,第二阶段比较之前取得的结果。初始化时,将其值设置为0

    typedef init lock_t
    void
    initlock(volatile lock_t *lock_status){
        *lock_status =  0;
    }

使用前面的TAS方法讲一个spin lock对象上锁

    void
    lock(volatile lock_t* lock_statue){
        while(test_and_set(lock_status)==1);
    }

当lock_status的值为0时,test_and_set返回的结果为0,上锁成功。若该对象已经被使用,那么需要在while中循环(spin),知道对象释放锁。这也是spin lock名字的由来

本篇关于《从Linux内核角度看InnoDB同步机制的实现(上)》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于数据库的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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