并行与分布式系统中的分布式事务处理：基于时间戳的多版本并发控制与分布式快照隔离（MVCC-based Distributed Snapshot Isolation）算法 题目描述 在一个分布式数据库系统中，有多个物理上分散的节点，每个节点存储部分数据副本（例如，采用分片或分区的方式）。系统需要支持跨多个节点的分布式事务，这些事务可能读写位于不同节点上的数据项。为了在保证一定程度的隔离性的同时提高并发性能，系统决定采用 多版本并发控制（MVCC） 与 快照隔离（Snapshot Isolation, SI） 的思想。你的任务是设计一个分布式的并发控制协议，使得每个事务在执行时，都如同在事务开始时获取了数据库的一个一致的、全局的 快照 ，并且在该快照上执行，从而避免读写冲突，并保证可串行化（或至少是快照隔离级别）。这个协议需要处理跨节点的数据版本管理、全局快照的获取、以及多版本数据的垃圾回收等问题。 解题过程 核心概念与目标 快照隔离（SI） ：每个事务在开始时，会获取数据库在某个时刻的一个逻辑“快照”。事务的所有读操作都基于这个快照，因此不会看到该快照时间点之后其他事务提交的写入。事务的写操作在本地缓冲，最终在提交时原子性地写入数据库，并赋予一个新的、递增的时间戳。SI能避免脏读、不可重复读，并（在单副本数据库的经典定义下）避免更新丢失，但可能引入“写偏序”异常，不一定达到可串行化。 多版本并发控制（MVCC） ：为实现快照，数据库为每个数据项维护多个版本，每个版本带有其创建事务的提交时间戳（ start_ts ）和可能的失效时间戳（ end_ts ）。读操作根据其快照时间戳，选择对应版本（即 start_ts ≤ 快照时间戳 < end_ts 的版本）。 分布式环境挑战 ：在分布式系统中，不存在全局的、物理上完全同步的时钟。我们需要一个逻辑机制来定义全局一致的快照，并协调跨节点的版本可见性判断。 全局快照时间戳的生成 我们不能依赖物理时钟。通常使用一个 单调递增的逻辑时间戳服务 。这个服务可以是中心化的（如一个时间戳颁发器，需要高可用）或分布式的（如使用混合逻辑时钟，HLC）。每个事务在开始时，会从该服务获取一个唯一的、单调递增的 开始时间戳（ start_timestamp ） ，这个时间戳就定义了该事务的“快照”视图。 关键点 ：这个开始时间戳决定了该事务能看到哪些已提交的数据版本。事务只能看到其开始时间戳之前（即更小的时间戳）已提交的事务所产生的数据版本。 分布式数据版本的管理 每个数据项（例如，键为 key ）在每个存储节点上，维护一个 版本链 。每个版本包含： value : 数据值。 start_ts : 创建该版本的事务的提交时间戳。 end_ts : 该版本失效的时间戳（即被更新或删除的时间戳）。对于当前最新版本， end_ts 可以是 INF （无穷大）。 写操作（事务本地） ：当事务 T （开始时间戳为 Ts ）要写入某个 key 时，它不会立即修改全局版本链，而是先在本地生成一个新的数据版本 v_new ，其中 v_new.start_ts 和 v_new.end_ts 暂时不赋值，它会在事务提交时确定。 事务的读操作处理 事务 T （开始时间戳为 Ts ）要读取某个 key 时，它会向存储该 key 的节点发送请求，并附上自己的开始时间戳 Ts 。 存储节点收到请求后，在其本地的版本链中， 从最新版本开始向前（向旧版本）查找 ，找到第一个满足 version.start_ts ≤ Ts 的版本。这个版本就是事务 T 在其快照中应该看到的版本。 节点将该版本的值返回给事务 T 。由于读操作不涉及锁定或阻塞其他事务的写，因此读性能很高。 事务的提交协议（两阶段提交，2PC，与时间戳结合） 当一个事务 T 完成所有读写操作并希望提交时，它必须获得一个 提交时间戳（ commit_timestamp ） 。这个时间戳必须 大于 事务的开始时间戳 Ts ，并且通常也从全局时间戳服务获取，确保其全局唯一和递增。 然后，事务进入 两阶段提交（2PC） 过程，以确保跨节点写入的原子性。但这里2PC需要与版本管理结合： 阶段一（准备） ：事务协调者（即 T 所在节点）向所有涉及写操作的参与者节点发送“准备”请求，请求中包含 T 的 Ts 、 commit_timestamp 以及所有要写入的键值对（新版本）。 参与者节点检查冲突 ：这是保证隔离性的关键。每个参与者节点收到准备请求后，需要检查：对于 T 要写的每个 key ，是否存在另一个事务 T' ，满足： T' 已经提交（或已进入准备状态）。 T' 的提交时间戳在 (Ts, commit_timestamp] 这个区间内。 T' 也对相同的 key 进行了写操作。 如果存在这样的 T' ，则说明 T 的快照没有看到 T' 的写入（因为 T' 的提交时间戳大于 Ts ），但 T 却试图写入同一个 key ，这可能导致“写偏序”或丢失更新。在 严格的快照隔离 定义下，这属于冲突，参与者节点应投票“中止”。（注：不同系统的冲突检测策略有差异，这是经典SI的“首次提交者胜”规则）。 如果无冲突，参与者节点将 T 要写入的新版本 暂存 （写入日志，锁定相关 key 以防其他并发事务写入），并回复“同意”。新版本的 start_ts 设为 commit_timestamp ， end_ts 设为 INF 。同时，它需要更新被 T 覆盖的旧版本的 end_ts 为 commit_timestamp 。 全局顺序 ：协调者等待所有参与者的投票。如果所有参与者都同意，则进入阶段二。 阶段二（提交） ：协调者向所有参与者发送“提交”决定。参与者将暂存的新版本 正式生效 （写入主存储，释放锁），并确认提交。此时，其他晚于 commit_timestamp 开始的事务，将能看到 T 的写入。 垃圾回收（Garbage Collection, GC） 随着时间的推移，旧的数据版本会积累，占用存储空间。需要回收那些 不再被任何活跃事务或未来事务所需要 的旧版本。 回收策略 ：系统维护一个 全局快照最旧时间戳 （例如，当前所有活跃事务中最小的开始时间戳，或一个定期推进的保守快照点）。任何数据版本，如果其 end_ts 小于这个“全局最旧快照时间戳”，就意味着没有任何未来的事务会需要读取这个版本（因为所有未来事务的开始时间戳都会大于等于这个全局最旧点，它们会看到更新的版本）。这样的版本就可以被安全地删除。 总结 这个算法将 MVCC/SI 的版本化读高并发优势，与 分布式事务 的原子提交（2PC）和 逻辑时间戳 的全局顺序保证相结合。它通过 start_timestamp 为事务定义快照视图，通过 commit_timestamp 和冲突检测保证写写一致性，并通过全局递增的时间戳服务协调所有节点的版本可见性判断。最后，引入垃圾回收机制管理存储开销。这是一个在分布式数据库中实现高性能事务处理的经典架构思想，是许多现代分布式数据库（如Google Spanner的变体、CockroachDB等）的核心并发控制机制之一。