标签
PostgreSQL , advisory lock , 锁
背景
某些业务会利用数据库来作为一种可靠的锁，例如任务调度系统，或者其他需要可靠的锁机制的系统。
通常他们可能会使用数据库的一条记录来实现锁的SLOT和状态信息。
例如
create table lock_test (
tid int primary key, -- 任务ID
state int default 1, -- 任务状态，1表示初始状态，-1表示正在处理, 0表示处理结束
retry int default -1, -- 重试次数
info text, -- 其他信息
crt_time timestamp -- 时间
);
AI 代码解读
任务处理系统到数据库获取任务
例如
update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=? and state=1;
AI 代码解读
处理失败
update lock_test set state=1 where tid=? and state=-1;
AI 代码解读
处理成功
update lock_test set state=0 where tid=? and state=-1;
AI 代码解读
当多个客户端并行获得同一个任务时，就会引发冲突，导致等待（虽然等待时间可能不长，但是在大型任务调度系统中，一点点的等待都无法忍受）。
如何解决这个冲突等待呢？
advisory lock登场，实际上在秒杀业务中我们也看到了它的踪影。
《PostgreSQL 使用advisory lock实现行级读写堵塞》
《PostgreSQL 无缝自增ID的实现 - by advisory lock》
《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》
advisory lock 实现高并发非堵塞式 业务锁
事务级或会话级，根据业务形态选择。
List of functions
Schema | Name | Result data type | Argument data types | Type
------------+----------------------------------+------------------+---------------------+--------
pg_catalog | pg_try_advisory_lock | boolean | bigint | normal
pg_catalog | pg_try_advisory_xact_lock | boolean | bigint | normal
AI 代码解读
SQL改造如下
开始处理任务
update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=? and state=1 and pg_try_advisory_xact_lock(?) returning *;
AI 代码解读
处理失败
update lock_test set state=1 where tid=? and state=-1 and pg_try_advisory_xact_lock(?);
AI 代码解读
处理成功
update lock_test set state=0 where tid=? and state=-1 and pg_try_advisory_xact_lock(?);
AI 代码解读
性能压测对比
为了体现冲突的问题，我们使用一条记录来表示一个任务，大家都来抢一个任务的极端场景。
create table lock_test (
tid int primary key, -- 任务ID
state int default 1, -- 任务状态，1表示初始状态，-1表示正在处理, 0表示处理结束
retry int default -1, -- 重试次数
info text, -- 其他信息
crt_time timestamp -- 时间
);
insert into lock_test values (1, 1, -1, 'test', now());
AI 代码解读
1、传统模式压测
vi test1.sql
update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=1 and state=1;
update lock_test set state=1 where tid=1 and state=-1;
pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test1.sql -c 64 -j 64 -T 120
query mode: prepared
number of clients: 64
number of threads: 64
duration: 120 s
number of transactions actually processed: 966106
latency average = 7.940 ms
latency stddev = 6.840 ms
tps = 8050.081170 (including connections establishing)
tps = 8054.812052 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
3.978 update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=1 and state=1;
3.962 update lock_test set state=1 where tid=1 and state=-1;
AI 代码解读
2、advisory lock模式压测
vi test2.sql
update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=1 and state=1 and pg_try_advisory_xact_lock(1) returning *;
update lock_test set state=1 where tid=1 and state=-1 and pg_try_advisory_xact_lock(1);
pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test2.sql -c 64 -j 64 -T 120
query mode: prepared
number of clients: 64
number of threads: 64
duration: 120 s
number of transactions actually processed: 23984594
latency average = 0.320 ms
latency stddev = 0.274 ms
tps = 199855.983575 (including connections establishing)
tps = 199962.502494 (excluding connections establishing)
script statistics:
- statement latencies in milliseconds:
0.163 update lock_test set state=-1 , retry=retry+1 where tid=1 and state=1 and pg_try_advisory_xact_lock(1) returning *;
0.156 update lock_test set state=1 where tid=1 and state=-1 and pg_try_advisory_xact_lock(1);
AI 代码解读
8000 TPS提升到20万 TPS。开不开心、意不意外。
小结
1、使用advisory lock时，需要注意一点，因为它是库级别的轻量级锁，所以对于不同的业务（无需相互堵塞的业务），建议设计不同的advisory lock的ID空间，例如A业务的LOCK空间是1-1000000， B业务的LOCK空间是1000001-2000000的空间。诸如此类等等。
2、update, insert, delete都带returning语法，可以返回NEW, OLD value。
3、advisory 的其他应用：
《PostgreSQL 使用advisory lock实现行级读写堵塞》
《PostgreSQL 无缝自增ID的实现 - by advisory lock》
《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》
4、advisory lock的级别分事务级和会话级，根据业务的需求进行选择。
