高可扩展的分布式确定性数据库设计与实现

发布时间：2021-01-21 12:43

　　确定性数据库预先确定事务执行顺序,并在运行时根据该顺序对事务进行确定性执行。该机制可以有效规避传统分布式提交协议所带来的开销,进而提高系统性能;同时,可以避免由竞争引起的事务回滚,提升在高竞争场景下系统性能的分布式可扩展性。鉴于确定性数据库与传统数据库相比在性能上的优势,该类系统已经成为学术界研究的热点并且开始被产业界尝试使用。然而,本文发现确定性数据库系统在低竞争场景下系统性能的可扩展性较差。具体来讲,在运行时为了保证事务的确定性执行,服务器需将接收到的事务按照预先确定的顺序进行调度,然后依次执行,该调度操作限制了系统的可扩展性。在实现中,确定性数据库引入了确定性锁的概念,通过与两阶段锁相结合,达到确定性执行的目的。当服务器接收到事务后,会对事务读写集合进行分析,按照预先确定好的顺序对集合中的数据上锁（确定性锁）。确定性数据库通过保证锁的有序性,进而满足了事务执行的确定性。本文通过评测与分析发现,在低竞争场景下,现有确定性数据库基于确定性锁的调度机制成为性能瓶颈,使得其性能最多只能扩展到4个工作线程。针对上述问题,本文提出了确定与乐观并发控制（DOCC）。DOCC在保证事务确定性执行... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 非确定性数据库
        1.2.2 确定性数据库
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 相关技术背景
    2.1 非确定性数据库
        2.1.1 网络消息流
    2.2 确定性数据库
        2.2.1 确定性的优势
        2.2.2 网络消息流
        2.2.3 事务执行的确定性保证
        2.2.4 局限性
    2.3 分布式确定性数据库
        2.3.1 定序层
        2.3.2 调度层
        2.3.3 存储层
    2.4 事务处理协议与模型
        2.4.1 乐观并发控制
        2.4.2 多版本并发控制
        2.4.3 单次事务模型
    2.5 本章小结
第三章 确定与乐观并发控制
    3.1 确定性数据库现有的问题
        3.1.1 限制系统可扩展性
        3.1.2 制约事务并发性
        3.1.3 事务类型受限
    3.2 基于确定与乐观并发控制的基本思想
        3.2.1 事务执行策略
        3.2.2 无需预知读写集合
    3.3 确定与乐观并发控制的具体算法
        3.3.1 数据结构与存储接口
        3.3.2 算法描述
    3.4 事务回滚策略
    3.5 正确性证明
    3.6 算法讨论
    3.7 本章小结
第四章 针对只读事务与事务回滚的优化
    4.1 针对只读事务的优化
        4.1.1 多版本数据
        4.1.2 数据结构与存储接口
        4.1.3 算法描述
        4.1.4 正确性证明
    4.2 针对事务回滚的优化
        4.2.1 数据预取
        4.2.2 算法描述
    4.3 垃圾回收机制
        4.3.1 回收过时数据版本
        4.3.2 回收被逻辑删除的数据
    4.4 本章小结
第五章 系统设计与实现
    5.1 系统设计
        5.1.1 系统架构
        5.1.2 事务标识符
        5.1.3 服务器的本地执行顺序
        5.1.4 崩溃恢复机制
    5.2 系统实现
        5.2.1 事务过滤
        5.2.2 事务执行
        5.2.3 垃圾回收机制
    5.3 本章小结
第六章 实验和评测
    6.1 测试环境和方法
        6.1.1 测试环境
        6.1.2 测试方法
    6.2 单机性能的提升
    6.3 可扩展性的提升
    6.4 优化要素分析
    6.5 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 全文总结
    7.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文
攻读学位期间申请的专利



本文编号：2991185