数据库金融行业数据库新势力-浪潮云溪NewSQL数据库解析( 三 )
“云溪”数据库采用无锁的两阶段提交事务模型实现了对并发操作的ACID事务支持 ， 采用Write intent +全局事务表解决多节点间事务原子性 ， 没有中心的事务协调者 ， 任一节点都可以做为事务协调节点 ， 该节点负责本次事务的整个过程 ， 参与节点只涉及节点自身数据的更新 。
l 详细的事务过程
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分布式事务流程
1. 开始事务：第一个写操作发生的节点 ， 会充当事务管理器 ， 该节点将创建一个事务记录存入分布式存储中 ， 标记事务记录状态为PENDING 。
2. 写意图（Write Intents）：“云溪”数据库使用了“Write Intents”的结构 ， 当事务的参与者在一个事务中写入数据时 ， 将被记录为一个写意图 ， 同时还会存储事务记录的Key 。 在事务提交后 ， 写意图会被成功写入数据库 ， 而事务失败则会清理写意图 。
3. 读取意图：当进程读取到Write Intents ， 表明有事务在操作该数据 。 则进程需要查询意图中的事务记录状态是否已经提交 ， 并根据隔离状态来决定当前进程是等待事务的提交（SSI隔离级别）还是读取该事务之前更旧的数据（RC隔离级别） 。
4. 提交事务：由协调者更新事务记录状态为“已提交-COMMITED”即可 ， 并触发清理操作 。 其他参与者不需要处理 。 （因此 ， “云溪”数据库的分布式事务也可以称为1.5阶段提交）
5. 清理操作：如果事务状态是“已提交-COMMITED” ， 则对应的写意图会转换成普通值 ， 并清除写意图 。 如果是“终止-ABORTED” ， 则清除写意图 。
l 混合逻辑时间戳-HLC
分布式事务需要全局时钟 ， “云溪”数据库采用混合逻辑时钟（HLC） ， 这种方案不依赖中心节点 ， 方便扩展 ， 即使是跨地域部署也没有什么问题 。 HLC由WallTime和LogicTime两部分组成 ， WallTime为节点n当前已知的最大的物理时间 ， 通过先判断WallTime ， 再判断LogicTime确定两个事件的先后顺序 。
l 多版本控制-MVCC
“云溪”数据库底层存储是KV ， 利用KEY + timestamp可实现MVCC 。 在实际的操作中 ， 为了快速读取到最新的数据 ， 会把HLC取反encode到KEY的尾部 ， 读取的时候以KEY作为前缀启动一个迭代器 ， 这样最新的数据最先被读取到 。
事务中未提交的数据比较特殊 ， 并不会把事务时间戳encode到KEY的尾部 ， 而是把事务相关的信息和数据一起Encode到Value中 ， 称之为WRITE INTENT 。
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读取的时候 ， 未提交的数据肯定最先被Get到 。 历史数据会被异步GC掉 。
“云溪”数据库这种分布式、无锁事务的原子性策略 ， 即保证了分布式系统下难以处理的分布式事务一致性问题 ， 同时避免传统两阶段事务的繁琐 ， 消除了两阶段锁 ， 同时大大降低了事务提交和回滚的开销 ， 可以大大提升分布式事务的吞吐能力 。
4.4. 云原生与微服务“云溪”数据库是为云而设计的数据库 ， 提供容器化部署和编排调度 ， 支持公有云、私有云和混合云 ， 可实现一键部署与升级、自动备份与还原、故障自动修复、自动扩容、数据自动重分布 ， 完全适应云时代微服务架构应用的需求 。
“云溪”数据库基于P2P的节点管理 ， 节点之间完全对等 ， 无中心架构 ， 任一节点均可处理客户端请求 ， 并且数据库的所有配置相关信息全部在数据库内 ， 无额外的配置信息 ， 可方便的实现云上线性扩展 。
同时 “云溪”数据库支持云原生时代微服务的开发模型 。 目前常用的微服务模型是为每个微服务配置独立的数据库 ， 如下：
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