软件事务内存

很多同学反馈说,工作了挺长时间但是没有机会接触并发编程,实际上我们天天都在写并发程序,只不过并发相关的问题都被类似 Tomcat 这样的 Web 服务器以及 MySQL 这样的数据库解决了。尤其是数据库,在解决并发问题方面,可谓成绩斐然,它的事务机制非常简单易用,能甩 Java 里面的锁、原子类十条街。技术无边界,很显然要借鉴一下。
其实很多编程语言都有从数据库的事务管理中获得灵感,并且总结出了一个新的并发解决方案:软件事务内存(Software Transactional Memory,简称 STM)。传统的数据库事务,支持 4 个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability),也就是大家常说的 ACID,STM 由于不涉及到持久化,所以只支持 ACI。

STM 的使用很简单,下面我们以经典的转账操作为例,看看用 STM 该如何实现。

用 STM 实现转账

我们曾经在《一不小心就死锁了》这篇文章中,讲到了并发转账的例子,示例代码如下。简单地使用 synchronized 将 transfer() 方法变成同步方法并不能解决并发问题,因为还存在死锁问题。

class UnsafeAccount {
  //余额
  private long balance;
  //构造函数
  public UnsafeAccount(long balance) {
    this.balance = balance;
  }
  //转账
  void transfer(UnsafeAccount target, long amt){
    if (this.balance > amt) {
      this.balance -= amt;
      target.balance += amt;
    }
  }
}

该转账操作若使用数据库事务就会非常简单,如下面的示例代码所示。如果所有 SQL 都正常执行,则通过 commit() 方法提交事务;如果 SQL 在执行过程中有异常,则通过 rollback() 方法回滚事务。数据库保证在并发情况下不会有死锁,而且还能保证前面我们说的原子性、一致性、隔离性和持久性,也就是 ACID。

Connection conn = null;
try{
  //获取数据库连接
  conn = DriverManager.getConnection();
  //设置手动提交事务
  conn.setAutoCommit(false);
  //执行转账SQL
  ......
  //提交事务
  conn.commit();
} catch (Exception e) {
  //出现异常回滚事务
  conn.rollback();
}

那如果用 STM 又该如何实现呢?Java 语言并不支持 STM,不过可以借助第三方的类库来支持,Multiverse就是个不错的选择。下面的示例代码就是借助 Multiverse 实现了线程安全的转账操作,相比较上面线程不安全的 UnsafeAccount,其改动并不大,仅仅是将余额的类型从 long 变成了 TxnLong ,将转账的操作放到了 atomic(()->{}) 中。

class Account{
  //余额
  private TxnLong balance;
  //构造函数
  public Account(long balance){
    this.balance = StmUtils.newTxnLong(balance);
  }
  //转账
  public void transfer(Account to, int amt){
    //原子化操作
    atomic(()->{
      if (this.balance.get() > amt) {
        this.balance.decrement(amt);
        to.balance.increment(amt);
      }
    });
  }
}

一个关键的 atomic() 方法就把并发问题解决了,这个方案看上去比传统的方案的确简单了很多,那它是如何实现的呢?数据库事务发展了几十年了,目前被广泛使用的是 MVCC(全称是 Multi-Version Concurrency Control),也就是多版本并发控制。

MVCC 可以简单地理解为数据库事务在开启的时候,会给数据库打一个快照,以后所有的读写都是基于这个快照的。当提交事务的时候,如果所有读写过的数据在该事务执行期间没有发生过变化,那么就可以提交;如果发生了变化,说明该事务和有其他事务读写的数据冲突了,这个时候是不可以提交的。

为了记录数据是否发生了变化,可以给每条数据增加一个版本号,这样每次成功修改数据都会增加版本号的值。MVCC 的工作原理和我们曾经在《StampedLock》中提到的乐观锁非常相似。有不少 STM 的实现方案都是基于 MVCC 的,例如知名的 Clojure STM。
下面我们就用最简单的代码基于 MVCC 实现一个简版的 STM,这样你会对 STM 以及 MVCC 的工作原理有更深入的认识。

自己实现 STM

我们首先要做的,就是让 Java 中的对象有版本号,在下面的示例代码中,VersionedRef 这个类的作用就是将对象 value 包装成带版本号的对象。按照 MVCC 理论,数据的每一次修改都对应着一个唯一的版本号,所以不存在仅仅改变 value 或者 version 的情况,用不变性模式就可以很好地解决这个问题,所以 VersionedRef 这个类被我们设计成了不可变的。

所有对数据的读写操作,一定是在一个事务里面,TxnRef 这个类负责完成事务内的读写操作,读写操作委托给了接口 Txn,Txn 代表的是读写操作所在的当前事务, 内部持有的 curRef 代表的是系统中的最新值。

//带版本号的对象引用
public final class VersionedRef<T> {
  final T value;
  final long version;
  //构造方法
  public VersionedRef(T value, long version) {
    this.value = value;
    this.version = version;
  }
}
//支持事务的引用
public class TxnRef<T> {
  //当前数据,带版本号
  volatile VersionedRef curRef;
  //构造方法
  public TxnRef(T value) {
    this.curRef = new VersionedRef(value, 0L);
  }
  //获取当前事务中的数据
  public T getValue(Txn txn) {
    return txn.get(this);
  }
  //在当前事务中设置数据
  public void setValue(T value, Txn txn) {
    txn.set(this, value);
  }
}

STMTxn 是 Txn 最关键的一个实现类,事务内对于数据的读写,都是通过它来完成的。STMTxn 内部有两个 Map:inTxnMap,用于保存当前事务中所有读写的数据的快照;writeMap,用于保存当前事务需要写入的数据。每个事务都有一个唯一的事务 ID txnId,这个 txnId 是全局递增的。

STMTxn 有三个核心方法,分别是读数据的 get() 方法、写数据的 set() 方法和提交事务的 commit() 方法。其中,get() 方法将要读取数据作为快照放入 inTxnMap,同时保证每次读取的数据都是一个版本。set() 方法会将要写入的数据放入 writeMap,但如果写入的数据没被读取过,也会将其放入 inTxnMap。

至于 commit() 方法,我们为了简化实现,使用了互斥锁,所以事务的提交是串行的。commit() 方法的实现很简单,首先检查 inTxnMap 中的数据是否发生过变化,如果没有发生变化,那么就将 writeMap 中的数据写入(这里的写入其实就是 TxnRef 内部持有的 curRef);如果发生过变化,那么就不能将 writeMap 中的数据写入了。

//事务接口
public interface Txn {
  <T> T get(TxnRef<T> ref);
  <T> void set(TxnRef<T> ref, T value);
}
//STM事务实现类
public final class STMTxn implements Txn {
  //事务ID生成器
  private static AtomicLong txnSeq = new AtomicLong(0);

  //当前事务所有的相关数据
  private Map<TxnRef, VersionedRef> inTxnMap = new HashMap<>();
  //当前事务所有需要修改的数据
  private Map<TxnRef, Object> writeMap = new HashMap<>();
  //当前事务ID
  private long txnId;
  //构造函数,自动生成当前事务ID
  STMTxn() {
    txnId = txnSeq.incrementAndGet();
  }
  //获取当前事务中的数据
  @Override
  public <T> T get(TxnRef<T> ref) {
    //将需要读取的数据,加入inTxnMap
    if (!inTxnMap.containsKey(ref)) {
      inTxnMap.put(ref, ref.curRef);
    }
    return (T) inTxnMap.get(ref).value;
  }
  //在当前事务中修改数据
  @Override
  public <T> void set(TxnRef<T> ref, T value) {
    //将需要修改的数据,加入inTxnMap
    if (!inTxnMap.containsKey(ref)) {
      inTxnMap.put(ref, ref.curRef);
    }
    writeMap.put(ref, value);
  }
  //提交事务
  boolean commit() {
    synchronized (STM.commitLock) {
    //是否校验通过
    boolean isValid = true;
    //校验所有读过的数据是否发生过变化
    for(Map.Entry<TxnRef, VersionedRef> entry : inTxnMap.entrySet()){
      VersionedRef curRef = entry.getKey().curRef;
      VersionedRef readRef = entry.getValue();
      //通过版本号来验证数据是否发生过变化
      if (curRef.version != readRef.version) {
        isValid = false;
        break;
      }
    }
    //如果校验通过,则所有更改生效
    if (isValid) {
      writeMap.forEach((k, v) -> {
        k.curRef = new VersionedRef(v, txnId);
      });
    }
    return isValid;
  }
}

下面我们来模拟实现 Multiverse 中的原子化操作 atomic()。atomic() 方法中使用了类似于 CAS 的操作,如果事务提交失败,那么就重新创建一个新的事务,重新执行。

@FunctionalInterface
public interface TxnRunnable {
  void run(Txn txn);
}
//STM
public final class STM {
  //私有化构造方法
  private STM() {
  //提交数据需要用到的全局锁  
  static final Object commitLock = new Object();
  //原子化提交方法
  public static void atomic(TxnRunnable action) {
    boolean committed = false;
    //如果没有提交成功,则一直重试
    while (!committed) {
      //创建新的事务
      STMTxn txn = new STMTxn();
      //执行业务逻辑
      action.run(txn);
      //提交事务
      committed = txn.commit();
    }
  }
}}

就这样,我们自己实现了 STM,并完成了线程安全的转账操作,使用方法和 Multiverse 差不多,这里就不赘述了,具体代码如下面所示。

class Account {
  //余额
  private TxnRef<Integer> balance;
  //构造方法
  public Account(int balance) {
    this.balance = new TxnRef<Integer>(balance);
  }
  //转账操作
  public void transfer(Account target, int amt){
    STM.atomic((txn)->{
      Integer from = balance.getValue(txn);
      balance.setValue(from-amt, txn);
      Integer to = target.balance.getValue(txn);
      target.balance.setValue(to+amt, txn);
    });
  }
}

总结

STM 借鉴的是数据库的经验,数据库虽然复杂,但仅仅存储数据,而编程语言除了有共享变量之外,还会执行各种 I/O 操作,很显然 I/O 操作是很难支持回滚的。所以,STM 也不是万能的。目前支持 STM 的编程语言主要是函数式语言,函数式语言里的数据天生具备不可变性,利用这种不可变性实现 STM 相对来说更简单。

另外,需要说明的是,文中的“自己实现 STM”部分我参考了Software Transactional Memory in Scala这篇博文以及一个 GitHub 项目,目前还很粗糙,并不是一个完备的 MVCC。如果你对这方面感兴趣,可以参考Improving the STM: Multi-Version Concurrency Control 这篇博文,里面讲到了如何优化,你可以尝试学习下。

posted @ 2020-01-29 22:54  被罚站的树  阅读(416)  评论(0编辑  收藏  举报