数据库写操作弃用“SELECT ... FOR UPDATE”解决方案

在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《数据库写操作弃用“SELECT ... FOR UPDATE”解决方案》，聊聊MySQL、python，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

问题阐述

Mysql Galera集群是迄今OpenStack服务最流行的Mysql部署方案，它基于Mysql/InnoDB，我的OpenStack部署方式从原来的主从复制转换到Galera的多主模式。

Galera虽然有很多好处，如任何时刻任何节点都可读可写，无复制延迟，同步复制，行级复制，但是Galera存在一个问题，也可以说是在实现 真正的多主可写上的折衷权衡，也就是这个问题导致在代码的数据库层的操作需要弃用写锁，下面我说一下这个问题。

这个问题是Mysql Galera集群不支持跨节点对表加锁，也就是当OpenStack一个组件有两个会话分布在两个Mysql节点上同时写入一条数据，其中一个会话会遇到 死锁的情况，也就是得到deadlock的错误，并且该情况在高并发的时候发生概率很高，在社区Nova，Neutron该情况的报告有很多。

这个行为其实是Galera预期的结果，它是由乐观锁并发控制机制引起的，当发生多个事务进行写操作的时候，乐观锁机制假设所有的修改都能 没有冲突地完成。如果两个事务同时修改同一个数据，先commit的事务会成功，另一个会被拒绝，并重新开始运行整个事务。 在事务发生的起始节点，它可以获取到所有它需要的锁，但是它不知道其他节点的情况，所以它采用乐观锁机制把事务(在Galera中叫writes et)广播到所有其他节点上，看在其他节点上是否能提交成功。这个writeset会在每个节点上进行验证测试，来决定该writeset是否被接受， 如果检验失败，这个writeset就会被抛弃，然后最开始的事务也会被回滚;如果检验成功，事务就被提交，writeset也被应用到其他节点上。 这个过程如下图所示:

在Python的SQLAlchemy库中，有一个“with_lockmode('update')”语句，这个代表SQL语句中的“SELECT ... FOR UPDATE”，在我参与过的计费项目和社区的一些项目的代码中有大量的该结构，由于写锁不能在集群中同步，所以这个语句在Mysql集群中就没有得到它应有的效果，也就是在语义上有问题，但是最后Galera会通过报deadlock错误，只让一个commit成功，来保证Mysql集群的ACID性。

一些解决方法

• 把请求发往一个节点，这个在HAProxy中就可以配置，只设定一个节点为master，其余节点为backup，HAProxy会在master失效的时候 自动切换到某一个backup上，这个也
  是很多解决方案目前使用的方法，HAProxy配置如下:

  server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check
      server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check backup
      server xxx.xxx.xxx.xxx xxx.xxx.xxx.xxx:3306 check backup

• 对OpenStack的所有Mysql操作做读写分离，写操作只在master节点上，读操作在所有节点上做负载均衡。OpenStack没有原生支持，但 是有一个开源软件可以使用，maxscale。

终极解决方法

上面的解决方法只是一些workaround，目前情况下最终极的解决方法是使用lock-free的方法来对数据库进行操作，也就是无锁的方式，这就 需要对代码进行修改，现在Nova，Neutron，Gnocchi等项目已经对其进行了修改。

首先得有一个retry机制，也就是让操作执行在一个循环中，一旦捕获到deadlock的error就将操作重新进行，这个在OpenStack的oslo.db中已 经提供了相应的方法叫wrap_db_retry，是一个Python装饰器，使用方法如下:

from oslo_db import api as oslo_db_api
@oslo_db_api.wrap_db_retry(max_retries=5, retry_on_deadlock=True,
                       retry_on_request=True)
def db_operations():
...

然后在这个循环之中我们使用叫做"Compare And Swap(CAS)"的无锁方法来完成update操作，CAS是最先在CPU中使用的，CAS说白了就是先比较，再修改，在进行UPDATE操作之前，我们先SELEC T出来一些数据，我们叫做期望数据，在UPDATE的时候要去比对这些期望数据，如果期望数据有变化，说明有另一个会话对该行进行了修改， 那么我们就不能继续进行修改操作了，只能报错，然后retry;如果没变化，我们就可以将修改操作执行下去。该行为体现在SQL语句中就是在 UPDATE的时候加上WHERE语句，如"UPDATE ... WHERE ..."。

给出一个计费项目中修改用户等级的DB操作源码:

@oslo_db_api.wrap_db_retry(max_retries=5, retry_on_deadlock=True,
                       retry_on_request=True)
def change_account_level(self, context, user_id, level, project_id=None):
session = get_session()
with session.begin():
# 在会话刚开始的时候，需要先SELECT出来该account的数据，也就是期望数据 account = session.query(sa_models.Account).\
        filter_by(user_id=user_id).\
        one()]
# 在执行UPDATE操作的时候需要比对期望数据，user_id和level，如果它们变化了，那么rows_update就会被赋值为0 ,就会走入retry的逻辑
    params = {'level': level}
    rows_update = session.query(sa_models.Account).\
        filter_by(user_id=user_id).\
        filter_by(level=account.level).\
        update(params, synchronize_session='evaluate')
# 修改失败，报出RetryRequest的错误，使上面的装饰器抓获该错误，然后重新运行逻辑 if not rows_update:
        LOG.debug('The row was updated in a concurrent transaction, '
                  'we will fetch another one')
        raise db_exc.RetryRequest(exception.AccountLevelUpdateFailed())
return self._row_to_db_account_model(account)

数据的一致性问题

该问题在OpenStack邮件列表中有说过，虽然Galera是生成同步的，也就是写入数据同步到整个集群非常快，用时非常短，但既然是分布式系 统，本质上还是需要一些时间的，尤其是在负载很大的时候，同步不及时会很严重。

所以Galera只是虚拟同步，不是直接同步，也就是会存在一些gap时间段，无法读到写入的数据，Galera提供了一个配置项，叫做wsrep_sync_ wait，它的默认值是0，如果赋值为1，就能够保证读写的一致性，但是会带来延迟问题。

Appendix

1. understanding reservations concurrency locking in nova

2. investigating replication latency in percona xtradb cluster

3. understanding multi node writing conflict metrics in percona xtradb cluster and galera

4. an introduction to lock-free programming

5. mysql multi master replication with galera

本篇关于《数据库写操作弃用“SELECT ... FOR UPDATE”解决方案》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！