YashanDB 的多版本并发控制：保障数据一致性的方法

在现代数据库系统中，如何在高并发环境下同时保障数据的一致性和系统的性能，是设计高效数据库管理系统的关键挑战。多版本并发控制（MVCC）作为一种核心技术，能够有效解决读写冲突问题，提升并发访问性能。YashanDB 作为新一代国产数据库产品，基于其丰富的体系架构和存储引擎设计，实现了高效且稳定的多版本并发控制机制。本文将深入探讨 YashanDB 实现多版本并发控制的技术细节及其优势，帮助开发人员和数据库管理员理解并运用这一技术保障数据一致性。

多版本并发控制的基本原理

多版本并发控制（MVCC）技术基于事务对数据进行版本管理的思想，通过维护数据的多个版本，使读写操作不互相阻塞，从而达到高并发的效果。YashanDB 利用事务的系统变更号（SCN）作为关键判定标准，将数据修改过程产生的旧版本保存在 undo 段中，查询时根据事务的 SCN 决定读取哪个版本的记录，从而实现读一致性。

具体而言，YashanDB 的 MVCC 工作机制包括如下环节：

版本记录管理：数据的历史版本信息保存于 undo 段中，每个事务在修改数据时会生成 undo 信息，用于回滚和一致性读取。

事务快照视角：每个事务在启动时获取系统当前的 SCN，查询操作基于该 SCN 视角从数据多版本中读取对应版本，实现语句级或事务级读一致性。

回滚与恢复：当查询遇到可见性不足的版本时，结合 undo 信息回滚至可见版本，对事务并发访问提供一致性保障。

写冲突控制：通过行锁和事务隔离机制防止多个事务对同一数据的写冲突，避免数据不一致问题。

YashanDB 中 MVCC 的技术实现细节

事务与版本标识管理

YashanDB 为每个事务分配全局唯一的事务 ID，通过系统变更号（SCN）作为时间戳标识事务的提交时序。数据版本的可见性判定依赖于 SCN 数值的比较，已提交事务且 SCN 早于读事务视角的事务标识对应的版本为可见。此设计保证了多版本数据的准确查询。

在更新数据时，除了创建新的数据版本外，系统会在 undo 段对应的回滚段存储旧版本信息，维护多版本数据链条。同时，回滚段的管理依赖于段页式空间管理，从而保证空间的高效使用和性能的稳定。

空间管理与多版本维护

YashanDB 的存储引擎采用段页式空间管理实现数据及 undo 信息的空间划分，Undo Segment 专门用于保存历史版本。通过管理 Undo 区内的 Extent 和 Block，系统支持对不同事务版本的快速查找和访问。

针对于列式存储采用 MCOL 和 SCOL 架构，YashanDB 实现对变长字段的原地更新（in-place update），避免了大量版本冗余及空间膨胀，提高了存储和/或查询效率，进一步加强了 MVCC 的并发性能优势。

数据可见性判断与一致性读

YashanDB 的查询操作基于事务的 SCN 从对应多版本数据中读取可见的数据版本。具体过程为：

读取数据块时，首先判断数据中的行版本对应的事务是否已提交且 SCN 在读事务快照范围内；

若不可见，利用 undo 信息对数据回滚至可见版本，重构一致性读块（CR Block）；

读操作始终访问一致性读版本，确保对其他并发写操作完全隔离，避免脏读及不可重复读等一致性问题。

基于 MVCC，YashanDB 支持语句级和事务级一致性读，满足不同业务的需求。

写冲突及锁机制控制

写冲突是数据库并发环境下保证数据库状态正确的重要难点。YashanDB 提供细粒度行锁机制，通过事务槽位(Xslot)记录拥有锁的事务信息，结合全局缓存与锁管理策略控制并发写操作。

锁模式分为表级共享锁和排他锁，写操作时加行级排他锁。写冲突采用阻塞等待机制，避免冲突造成数据不一致。用户可通过显式锁命令进行行锁控制，提升写事务的安全性。

特殊情况下，YashanDB 会通过写冲突重试机制，保证事务的串行化语义，提升数据完整性和系统稳定性。

分布式与共享集群中的多版本控制支持

YashanDB 支持单机部署、分布式部署和共享集群部署。多版本并发控制在三种部署形态下均有良好支持：

单机部署：基于单实例的多版本管理，保证了高性能事务处理。

分布式部署：多节点间通过全局时间戳服务（GTS）同步系统 SCN，协调多版本访问，实现跨节点一致性读写及全局事务管理。

共享集群部署：基于崖山集群内核（YCK）引入聚合内存技术，实现多实例对共享数据的全局版本协调。通过全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）以及全局锁服务（GLS），实现多实例并发的版本一致性管理。

YashanDB 多版本控制的优势总结

【读写非阻塞】实现读写操作并发访问，无需读事务阻塞写事务，极大隐藏了锁等待，提高吞吐能力。

【一致性保障】采用基于 SCN 的版本快照隔离，实现语句级和事务级一致性读，有效避免脏读、不可重复读问题。

【灵活空间管理】Segment 与 Extent 管理政策保障 undo 历史数据的高效读写和回滚操作，优化空间利用率。

【分布式支持】多实例一致性版本通过 GTS 及共享架构中的全局缓存和全局锁机制实现跨节点的强一致性。

【写冲突控制】多层锁机制结合行锁与表锁避免数据冲突和死锁，保证写事务安全。

【兼容多存储结构】适配 HEAP、MCOL、SCOL 多种高性能存储格式，实现对应场景下的高效版本控制。

提升 YashanDB 多版本并发控制的建议实践

合理选择事务隔离级别。默认隔离级别为读已提交，满足大多数在线业务。针对强一致性业务，合理调整为可串行化隔离，搭配写冲突控制策略使用。

利用分布式部署环境时，合理配置全局时间戳服务（GTS）确保跨节点事务版本正确同步，避免读取脏数据。

针对高并发写入和复杂查询，结合 HEAP 表与 MCOL 列存表的存储特性，提升多版本读写效率，减轻 undo 空间压力。

监控 undo 空间利用率，预配置合理的 undo 表空间大小，保证 undo 记录能够完整保存历史版本，防止事务回滚失败。

分析具体业务对读写延迟的要求，适当调整锁等待超时和重试策略，减少写冲突导致的系统阻塞。

定期收集统计信息，辅助执行计划生成，优化多版本数据访问路径，减少不必要的 undo 读取和回滚操作。

结论

YashanDB 基于多版本并发控制技术，结合先进的存储管理、丰富的事务机制与高效的锁控制，实现了高并发、高性能的数据库访问能力，保障了在复杂并发环境下的数据一致性和系统稳定性。通过合理配置和实践，用户能够充分发挥 MVCC 优势，提升业务系统的响应能力和数据安全。建议在数据库应用项目中，有针对性地将 YashanDB 的多版本并发控制技术应用于事务设计和数据访问策略中，以提升整体数据处理能力和系统可靠性。