Spanner 是一个可扩展的、全球分布式的数据库,提供分布式ACID。

架构

  • universe:一个部署的实例成为universe,目前谷歌有3个,分别为开发/测试/线上
  • Zone:一个数据中心,相当于一个Hbase/Bigtable

  • Universemaster: 监控这个universe里zone级别的状态信息
  • Placement driver:提供跨区数据迁移时管理功能
  • Zonemaster:相当于BigTable的Master。管理Spanserver上的数据
  • Location proxy:存储数据的Location信息。客户端要先访问他才知道数据在那个Spanserver上
  • Spanserver:相当于BigTable的ThunkServer,用于存储数据

SpanServer

  • tablet:一张表的多个横切的组合(相当于bigtable多个tablet组合),拥有多个副本
  • paxos:每个tablet上都有一个tablet状态机。相关副本的集合成为一个paxos group。
  • lock table:leader采用锁的方式实现并发控制
  • transaction manager:采用两阶段提交完成跨paxos group(多个tablet)的分布式事务。如果事务集中在单个paxos group,可以绕过transaction manager。
  • participan leader和coordinator leader:事务管理器用于实现了participan leader。然后其中一个一个paxos group,被选举为协调者。它的leader和slave分别被称为coordinator leader和coordinator slave

总结:

  1. 使用paxos协议保证了副本的一致性
  2. 多个tablet之间选举协调者(如何选?paxos?),采用两阶段提交处理分布式事务

目录和放置

  • 目录:一个表的横切,相当鱼bigtable的tablet
    movedir后台任务可以让目录在多个paxos group之间迁移

数据模型

spanner数据库的表必须被客户端切割为一个或多个层次结构。使用INTERLEAVE IN语句声明这种层次结构。父表和子孙表相同的第一列放在一起,这样用户定义了这张大表的位置关系。DELETE CASCADE代表级连删除

TrueTime

采用GPS和原子钟提供了TrueTime API

并发控制

spanner提供外部一致性,无锁的只读事务。一定要区分spanner客户端看到的写操作和paxos看到的写操作

时间戳管理

spanner支持的事务类型:

  1. 读写事务(包括单独的写事务)
  2. 只读事务(预先声明的快照隔离事务)
  3. 快照读

paxos领导者租约

paxos leader有租约时间,可以隐式或显示地延长自己的租约时间。

为读写事务分配时间戳

事务读和写采用两段锁协议。当事务获得所有锁后,就给事务分配时间戳。这个时间戳是分配给paxos写操作的,代表事务的提交时间。

spanner依赖以下单调性:每个paxos组内(跨越多个leader,事务相关group吧?)会分配单调递增的时间戳。

spanner外部一致性:如果事务T2在事务T1提交后开始执行,那么事务T1的时间戳一定比T1的时间戳大。

某个时间戳下的读操作

每个副本都会跟踪记录一个值, 这个值被称为安全时间 t(safe), tsafe=min(tsafe_Paxos , tsafe_TM)。小于这个安全时间的读操作,都可以被读取。

为只读事务分配时间戳

一个只读事务分成两个阶段执行: 分配一个时间戳TT.now().latest, 然后当成 快照读来执行事务读操作。

细节

读写事务

将读写事务分为读操作,写操作。写操作先在客户端缓存,所以读操作并不会看到当前事务写的数据。

读操作

读操作先执行,使用伤停等待来避免死锁。读操作执行的时候会获取读锁

写操作

  1. 客户端发起所有写操作的两阶段提交协议,将所有写操作发送给作为协调者的领导者。
  2. 非协调者领导者首先执行预备提交,写操作开始要获取写锁,并将预备提交写入日志
  3. 协调者领导者获取写锁直接提交,写入paxos(时间戳比所有预备提交时间戳大)
  4. 协调者领导者等待获得的提交时间戳成为真实的过去,告知所有非协调者者领导者提交事务,并告知客户端。

时间戳单调性:非协调者leader预备提交->协调者leader获取提交时间戳,提交->协调者等待获得的提交时间戳成为真实的过去->告知非协调者leader和客户端提交,提交后释放锁。

理解:两阶段提交不能单独使用,这里面配合了写锁,paxos协议才保证了事务的一致性。

流程

思考

采用wound-wait解决死锁:

  1. 当较新的任务尝试获得锁,等待直到锁释放
  2. 当较老的任务尝试获得锁,结束较新任务

只读事务

对于只读事务,spanner指定一个读事务时间戳。

  1. 只需要读一个paxos group:直接读请求发给paxos leader,获取一个最新已提交事务时间戳,返回给客户端。
  2. 需要读多个paxos group:
    1. 复杂方式:获取所有paxos group,得到最新的提交事务时间戳
    2. 简单方式:等到当前时间戳成为确定的过去,s_read = TT.now().latest

总结

  1. spanner事务隔离级别为可串行化
  2. 采用两阶段提交协议,锁表(不知道粒度,猜测为tablet级),paxos协议实现事务,TrueTime等待提交(必须有啊,因为只读事务不加锁)
  3. TrueTime API用于给数据加上全局唯一的版本号
    1. 用于实现外部一致性,T1提交后T2才开始,那么此时T1的时间戳肯定小于T2的时间戳
    2. 提供了一致性快照读

分布式事务中的悲观锁和MVCC

下面是一点自己的想法

  1. 事务一般采用两阶段提交的方式
  2. 底层数据采用类paxos一致性协议保证可用性和一致性
  3. 悲观锁不需要全局时间戳,乐观锁需要全局时间戳(或者全局唯一的版本号)

参考资料

spanner的一些思考

Spanner:谷歌新一代全球部署的列式数据库的更多相关文章

  1. 列式数据库~clickhouse 场景以及安装

    一 简介:列式数据库clickhouse的安装与基本操作二 基本介绍:ClickHouse来自俄罗斯,是一款列式数据库三 适用场景: 简单类型的大数据统计四 限制     1 不支持更新操作,不支持事 ...

  2. 数仓选型必列入考虑的OLAP列式数据库ClickHouse(上)

    概述 定义 ClickHouse官网地址 https://clickhouse.com/ 最新版本22.4.5.9 ClickHouse官网文档地址 https://clickhouse.com/do ...

  3. 列式数据库~clickhouse 底层存储原理

    简介:今天介绍列式数据库的一些基本原理 一  数据目录 Data目录 数据存储目录,数据按照part分成多个文件夹,每个文件夹下存储相应数据和对应的元信息文件 Metadata 表定义语句,存储所有表 ...

  4. Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库)

    Hbase与Oracle比较(列式数据库与行式数据库) 1 主要区别 Hbase适合大量插入同时又有读的情况 Hbase的瓶颈是硬盘传输速度,Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间.   Hbase本质上只 ...

  5. Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的列式数据库(十七)

    列式数据库,从数据存储方式上有别于行式数据库,所有数据按列存取. 行式数据库在做一些列分析时,必须将所有列的信息全部读取出来 而列式数据库由于其是按列存取,因此只需在特定列做I/O即可完成查询与分析, ...

  6. 数仓选型必列入考虑的OLAP列式数据库ClickHouse(中)

    实战 案例使用 背景 ELK作为老一代日志分析技术栈非常成熟,可以说是最为流行的大数据日志和搜索解决方案:主要设计组件及架构如下: 而新一代日志监控选型如ClickHouse.StarRocks特别是 ...

  7. 主流列式数据库评测:InfiniDB

    ).本文测试的InfiniDB版本是2010年12月20日发布的2.02版,下载文件名分别为InfiniDB64-2.0.2-2.exe 和InfiniDB64-ent-2.0.2-2.exe.安装文 ...

  8. 列式数据库~clickhouse日常管理

    clickhouse日常管理一 变量相关  1 查看变量     system.setting相关表  2 设置变量     set variables= 请注意这里是session级别,如果想永久生 ...

  9. 列式数据库~clickhouse问题汇总

    一 简介:常见的clickhouse 问题汇总 二 问题系列  1 内存问题     Code: 241. DB::Exception: Received from localhost:9000, : ...

随机推荐

  1. ASP.NET MVC 使 Controller 的 Action 只接受 Ajax 请求。

    首先,ajax 请求跟一般的 web 请求本质是相同的,都是 http 请求.理论上服务器端是无法区分该次请求是不是 ajax 请求的,但是,既然标题都已经说了,那么肯定是有办法做的. 在 ajax ...

  2. 集体智慧编程-discovering groups

    这一章讲的是利用聚集算法对blog进行分类. 首先是构造数据,找到一组blog,每个blog包含一组单词.这样就形成了(blog-name, word*)*的数据结构. 在构造该数据结构的过程中,还需 ...

  3. telerik:RadGrid 表格中删除数据

    <telerik:RadGrid OnItemCommand=" Height="490px" Culture="zh-CN" CssClass ...

  4. ASP.NET Core SignalR CORS 跨域问题

    将 SignalR 集成到 ASP.NET Core api 程序的时候,按照官方 DEMO 配置完成,本地访问没有问题,但是发布之后一直报跨域问题,本地是这样设置的: 原始代码: services. ...

  5. 3D Spherical Geometry Kernel( Geometry Kernels) CGAL 4.13 -User Manual

    Introduction The goal of the 3D spherical kernel is to offer to the user a large set of functionalit ...

  6. 微信游戏《全民炫舞》开发公司h3d2 engine和QQ炫舞2 布料系统技术介绍

    H3D公司开发的<全民炫舞>上线了. 蝉联IOS榜首很多天. 整理了一下过去公司游戏引擎开发的历史.有兴趣可以去看看 公司游戏引擎开发历史介绍: http://www.h3d.com.cn ...

  7. java程序中获取kerberos登陆hadoop

    本文由作者周梁伟授权网易云社区发布. 一般我们在使用kbs登陆hadoop服务时都直接在shell中调用kinit命令来获取凭证,这种方式简单直接,只要获取一次凭证之后都可以在该会话过程中重复访问.但 ...

  8. elasticsearch 分片(Shards)的理解

    分片重要性 Es中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中,会影响ES的性能.安全和稳定性, 所以很有必要了解一下它. 分片是什么? 简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块,也是数据的最小单元块, ...

  9. 【wireshark】插件开发(一):概述

    1. 概述 wireshark提供了灵活的插件机制,使用户可以方便地扩展wireshark的功能.插件的功能主要包括,但不限于协议解析器. 可以使用Lua或C语言来编写Wireshark插件,下表对比 ...

  10. string的相关问题

    http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/51404589 http://rednaxelafx.iteye.com/blog/774673 ht ...