PostgreSQL 使用advisory lock或skip locked消除行锁冲突, 提高几十倍并发更新效率
作者
digoal
日期
2016-10-18
标签
PostgreSQL , advisory lock , 高并发更新
背景
通常在数据库中最小粒度的锁是行锁，当一个事务正在更新某条记录时，另一个事务如果要更新同一条记录（或者申请这一条记录的锁），则必须等待锁释放。
通常持锁的时间需要保持到事务结束，也就是说，如果一个长事务持有了某条记录的锁，其他会话要持有这条记录的锁，可能要等很久。
如果某张表的全表或者大部分记录要被更新的话，有几种做法。
1. 在一个事务中更新需要更新的记录，很显然时间可能很长，因为没有了并发。
2. 在多个事务中更新不同的记录，使用高并发来缩短更新的时间，但是就需要解决并发更新时存在的行锁冲突的问题。
本文将要给大家介绍两种解决并发更新行锁冲突问题的方法。
场景描述
测试表，单条记录越大，更新单条记录的时间越久（例如更新亿级别的超长BIT类型）。
每个人群都有一个唯一的ID，即parallel_update_test.id。
create unlogged table parallel_update_test(id int primary key, info int[]);
测试数据
insert into parallel_update_test select generate_series(1,10000), (select array_agg(id) from generate_series(1,100000) t(id));
postgres=# \dt+ parallel_update_test
List of relations
Schema | Name | Type | Owner | Size | Description
--------+----------------------+-------+----------+---------+-------------
public | parallel_update_test | table | postgres | 3961 MB |
(1 row)
更新需求，每条记录都有更新
例如我存储的数组是USERID，每条记录代表某个属性的人群数据，这个属性的人群数据不断的在变化，因此会不断的需要更新。
update parallel_update_test set info=array_append(info,1);
单个事务更新耗时80秒
postgres=# begin;
postgres=# update parallel_update_test set info=array_append(info,1);
UPDATE 10000
Time: 80212.641 ms
postgres=# rollback;
ROLLBACK
Time: 0.131 ms
postgres=# vacuum parallel_update_test ;
使用并发的手段提高更新效率。
方法1 advisory lock
每个人群都有一个唯一的ID，即parallel_update_test.id。
所以只要保证并行的会话更新的是不同的ID对应的数据即可，同时需要避免单次重复更新。
如何避免更新同一个ID？
使用advisory lock可以避免并发更新同一条记录。
如何避免重复更新同一条记录。
使用扫描式的获取advisory lock，保证不会重复获取即可。
代码如下:
create or replace function update() returns void as $$
declare
v_id int;
begin
for v_id in select id from parallel_update_test -- 扫描式
loop
if pg_try_advisory_xact_lock(v_id) then -- 获取到ID的LOCK才会实施更新，否则继续扫描
update parallel_update_test set info=array_append(info,1) where id=v_id;
end if;
end loop;
end;
$$ language plpgsql strict;
设计上尽量保证ID全局唯一，否则获取advisory lock的冲突可能性会增多。
测试，使用100个并行度
vi test.sql
select update();
pgbench -M prepared -n -r -f ./test.sql -c 100 -j 100 -t 1
并行更新耗时4秒
pgbench -M prepared -n -r -f ./test.sql -c 100 -j 100 -t 1
transaction type: ./test.sql
scaling factor: 1
query mode: prepared
number of clients: 100
number of threads: 100
number of transactions per client: 1
number of transactions actually processed: 100/100
latency average = 4407.490 ms
tps = 22.688650 (including connections establishing)
tps = 22.708546 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
3078.170 select update();
方法2 skip locked
这个方法需要9.5以及以上版本支持
代码如下:
create or replace function update() returns void as $$
declare
v_id int;
begin
select id into v_id from parallel_update_test order by id limit 1 for update skip locked;
update parallel_update_test set info=array_append(info,1) where id=v_id;
loop
select id into v_id from parallel_update_test where id>v_id order by id limit 1 for update skip locked;
if found then
update parallel_update_test set info=array_append(info,1) where id=v_id;
else
return;
end if;
end loop;
end;
$$ language plpgsql strict;
使用100个并行度
并行更新耗时4秒
pgbench -M prepared -n -r -f ./test.sql -c 100 -j 100 -t 1
transaction type: ./test.sql
scaling factor: 1
query mode: prepared
number of clients: 100
number of threads: 100
number of transactions per client: 1
number of transactions actually processed: 100/100
latency average = 4204.439 ms
tps = 23.784386 (including connections establishing)
tps = 23.813193 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
3074.488 select update();
小结
在实时推荐系统中，通常可以使用数组或者比特位来标记人群，而每个人群都在不断的发生变化，也就是说，整张表都是热表。
为了提高更新的效率，本文给大家提供了两种并行消除行锁冲突更新的方法。
使用PostgreSQL提供的skip locked 或者advisory lock特性，消除行锁冲突，提高并行度，从而提高更新效率，发挥机器的最大能力。
