TiKV 源码分析之 PointGet
作者：来自 vivo 互联网存储研发团队-Guo Xiang
本文介绍了TiDB中最基本的PointGet算子在存储层TiKV中的执行流程。
一、背景介绍
TiDB是一款具有HTAP能力(同时支持在线事务处理与在线分析处理 )的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容等重要特性。TiDB 采用多副本+Multi-Raft 算法的方式将数据调度到不同的机器节点上，具备较高的可靠性和容灾能力。TiDB中的存储层TiKV组件，能够独立于TiDB作为一款分布式KV数据库使用，目前已经捐赠给CNCF并于2020年正式毕业。目前vivo公司内部的磁盘KV产品采用了开源的TiKV作为存储层实现, 目前已经在公司的不同业务产品中有深度实践。
TiKV作为一款KV数据库产品，同时提供了RawAPI和TxnAPI两套接口：
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RawAPI仅支持最基本的针对单Key操作的Set/Get/Del及Scan语义
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TxnAPI提供了基于ACID事务标准的接口，支持多Key写入的原子性
TxnAPI采用了分布式事务来保证多Key写入的原子性，其适用的业务场景与RawAPI相比来说更为广泛。本文后续内容将重点对PointGet在TiKV侧的执行流程进行分析，其内容涉及到storage和txn模块。阅读本文后，读者将会深入了解TiKV源码中Get流程的实现细节，包括如何处理读请求、如何进行数据定位和读取、如何实现事务隔离级别等方面，并且能够更好地理解TiKV的内部工作原理和性能优化。
二、PointGet介绍
2.1 TiDB视角中的PointGet
PointGet顾名思义即"点查", 它是TiDB中最为基本的几种算子之一，以下列举了两个常见的PointGet算子的使用场景：
根据主键Id查询
MySQL [test]> explain select * from user where id = 1024;+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| id | estRows | task | access object | operator info |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| Point_Get_1 | 1.00 | root | table:user, index:PRIMARY(id) | |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+
根据唯一索引查询
MySQL [test]> explain select * from users where name = "test";+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| id | estRows | task | access object | operator info |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+| Point_Get_1 | 1.00 | root | table:users, index:name(name) | |+-------------+---------+------+-------------------------------+---------------+
2.2 纯KV用户视角中的PointGet
部分业务没有完整地使用TiDB组件，而是使用官方提供的client-go/client-rust直接访问PD和TiKV。
func testGet(k []byte) (error) {txn, err := client.Begin()if err != nil {return err}v, err := txn.Get(context.TODO(), k)if err != nil {return err}fmt.Printf("value of key is: %+v", v)return nil}
三、PointGet在TiDB中的实现
TiDB层为计算层，其主要职能为MySQL协议的实现以及SQL优化器和执行器的构建。客户端发起的所有SQL, 都会经过以下生命周期流程：
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Lexer/Parser解析后得到AST，并转换为执行计划。
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执行计划经过RBO/CBO后得到优化过后的执行计划。
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基于执行计划构建执行器，其本质是不同的算子"套娃"，整体构成一个树型结构。
TiDB的执行器基于"火山模型"构建，不同的操作算子具有不同的Executor实现：
type Executor interface {base() *baseExecutorOpen(context.Context) errorNext(ctx context.Context, req *chunk.Chunk) errorClose() errorSchema() *expression.Schema}
Executor中最为核心的是三个函数分别是Open/Next/Close，分别对应算子的初始化、迭代以及收尾逻辑。本文涉及的PointGet算子由PointGetExector实现，其核心的查询逻辑位于PointGetExector::Next()函数中。由于相关逻辑耦合了悲观事务，以及tikv/client-go中部分Percolator的实现，且不属于本文重点分析的主要内容，这里不展开描述，感兴趣的读者可以自行阅读。
四、PointGet在TiKV中的实现
4.1 PointGet接口定义
TiKV和TiDB使用gRPC进行通信，其接口契约定义采用了protobuf，我们可以在pingcap/kvproto项目中找到与PointGet相关的接口定义KvGet如下：
// Key/value store API for TiKV.service Tikv {// Commands using a transactional interface.rpc KvGet(kvrpcpb.GetRequest) returns (kvrpcpb.GetResponse) {}// ... other api definations ...}
其中入参GetRequest定义如下代码片段，我们可以看到，TiKV的点查接口除了key之外，还额外需要一个名为version的参数，即当前事务的start_ts(事务开始时间戳)，这个时间戳是由TiDB在启动事务时从Pd组件申请而来。与很多数据库类似，TiKV也采用了MVCC机制，即同一个key在底层的存储中在不同时刻拥有不同的值，因此要想进行查询，除了key之外，还需要带上版本。
// A transactional get command. Lookup a value for `key` in the transaction with// starting timestamp = `version`.message GetRequest {Context context = 1;bytes key = 2;uint64 version = 3;}
4.2 TiKV侧调用堆栈
TiKV作为gRPC的Server端，提供了KvGet接口的实现，相关调用堆栈为：
+TiKV::kv_get (grpc-poll-thread)+future_get+Storage::get+Storage::snapshot (readpool-thread)+SnapshotStore::get+PointGetterBuilder::build+PointGetter::get
在一次KvGet调用中，函数执行流程会在grpc-poll-thread和readpool-thread中切换，其中前者为gRPC的poll thread，请求在被路由到Storage层后，会根据读写属性路由到不同的线程池中，只读语义的Get/Scan请求都会被路由到ReadPool中执行，这是一个特定用于处理只读请求的线程池。
4.3 Read through locks介绍
在分析后续逻辑之前，我们需要对Read through locks机制先做个简单介绍。TiKV使用Percoaltor模型来实现分布式事务，同时也引入了MVCC机制。然而其实现和传统的MVCC实现略有差异：TiKV的读取过程中若遇到其他事务提交时写入的Lock, 则需要等待或者尝试解锁，这会阻塞读取直到事务状态确定，一定程度上会损失并发性能。
然而在一些场景(如SecondaryLocks)，在Key对应的锁仍然存在的情况下，我们已经知道相关事务的最终状态(提交或回滚)。如果我们将这些事务的最终状态与查询请求一起发送给TiKV, 那么TiKV可以根据这些事务状态来确定能否在有Lock的情况下安全读取，避免不必要的等待, 即本小节提到的Read through lock机制。
Context是所有的TiKV请求都会携带的上下文信息，为了实现Read through lock，
https://github.com/pingcap/kvproto/pull/833 这个PR在Context中添加了如下字段：
message Context {// Read requests can ignore locks belonging to these transactions because either// these transactions are rolled back or theirs commit_ts > read request's start_ts.repeated uint64 resolved_locks = 13;// Read request should read through locks belonging to these transactions because these// transactions are committed and theirs commit_ts <= read request's start_ts.repeated uint64 committed_locks = 22;}
其中resolved_locks用于记录读取时可以忽略的锁，这些锁对应的事务可能已被回滚，或者已成功提交但CommitTS大于当前的读StartTS，直接忽略这些锁也不影响快照一致性。
其中committed_locks则用于记录逻辑上已被正确提交但物理上Lock还未被清理的、且CommitTS小于当前读取使用的StartTS的事务。由于事务本质上已经被提交，因此读取时可以不需要返回等待，只需要通过Lock查询DefaultCF中的数据即可。
通过Read through lock机制，TiKV可以在一些Lock尚未被清理的情况下直接返回正确的结果，避免了客户端层面的Wait和ResolveLock，其具体实现在后续小节会涉及到。
4.4 Storage::get流程分析
下方代码块是经过精简过后的伪代码，主要标注了get流程中一些比较关键的步骤。
pub fn get(&self, mut ctx: Context, key: Key, start_ts: TimeStamp) -> impl Future<Output = ... >> {self.read_pool.spawn_handle(async move {// 1. 创建创建快照需要的上下文let snap_ctx = prepare_snap_ctx(...);// 2. 申请一个快照let snapshot = Self::with_tls_engine(|engine| Self::snapshot(engine, snap_ctx)).await?;// 3. 创建SnapshotStore对象并执行查询let snap_store = SnapshotStore::new(...);let result = snap_store.get(key);// 4. 更新Metrics和Stats统计信息});}
4.4.1 准备快照上下文
prepare_snap_ctx顾名思义即准备用于创建快照所需要的上下文对象，即SnapContext对象，其完整定义如下：
pub struct SnapContext<'a> {pub pb_ctx: &'a Context,pub read_id: Option<ThreadReadId>,// When start_ts is None and `stale_read` is true, it means acquire a snapshot without any// consistency guarantee.pub start_ts: Option<TimeStamp>,// `key_ranges` is used in replica read. It will send to// the leader via raft "read index" to check memory locks.pub key_ranges: Vec<KeyRange>,// Marks that this snapshot request is allowed in the flashback state.pub allowed_in_flashback: bool,}fn prepare_snap_ctx<'a>(...) -> Result<SnapContext<'a>> {if !pb_ctx.get_stale_read() {concurrency_manager.update_max_ts(start_ts);}if need_check_locks(isolation_level) {concurrency_manager.read_key_check(...）}let mut snap_ctx = SnapContext {...};if need_check_locks_in_replica_read(pb_ctx) {snap_ctx.key_ranges = ...}}
prepare_snap_ctx只需要创建一个SnapContext对象，但目前实现中多出了如下判断或操作，绝大部分都源于TiKV5.0中的AsyncCommit特性所需。
1.当本次读取非StaleRead时，需要将当前读取请求的start_ts与CurrencyManager中的max_ts进行比较，并将二者中的最大值更新为全局max_ts。这一操作用于保证异步提交事务计算出来的MinCommitTs不会破坏快照一致性。
2. 若当前的隔离级别是SnapshotIsolation或者RcCheckTs时, 则需要额外检查CurrencyManager中的内存锁。如果存在锁且当前start_ts大于锁中的MinCommitTs，TiKV会直接拒绝本次读取请求。其原因在于AsyncCommit事务Prewrite结束之前需要暂时阻止使用更新的start_ts发起的快照读，否则会导致正在异步提交的事务计算出的MinCommitTS无法满足快照一致性。
4.4.2 向Engine申请Snapshot
Engine是TiKV中对上层存储组件的一次抽象，所有实现了Engine Trait的具体实现都可以作为TiKV中的存储层组件。目前TiKV中已经实现了BTreeEngine/MockEngine/RocksEngine/RaftKV等多个实现。
pub trait Engine: Send + Clone + 'static {// 获取用于查询的快照fn async_snapshot(&mut self, ctx: SnapContext<'_>) -> Self::SnapshotRes;// 提交写入的Mutationfn async_write(&self,ctx: &Context,batch: WriteData,subscribed: u8, on_applied: Option<OnAppliedCb>) -> Self::WriteRes;// 其他接口...}
Engine的接口定义中与读写相关的接口分别是async_snapshot和async_write。目前TiKV中的默认Engine实现为RaftKV，即一个基于Raftstore的实现。在RaftKV中，所有的写入都会通过Raft状态机进行propose/commit/apply流程，用户可以基于订阅机制获得这3个事件的通知从而做出不同处理，默认情况下，TiKV会在一次写入请求被RaftLeader apply成功后返回用户。而读取操作则需要遵循先行一致性读取，在早期版本中，一次读取需要通过Raft状态机进行一次ReadIndex才能进行，在新版中TiKV实现了基于租约的LeaseRead， 简化了读取流程。本次介绍的PointGet读取流程中，会涉及到使用async_snapshot获取一个Engine在当前时刻的快照，并基于快照进行读取。
TiKV按照KeyRange将Key拆分为不同的Region, 每个Region都是一个RaftGroup，且拥有独立的状态机推进运转。因此，RaftKV-Engine中async_snapshot返回的是一个名为RegionSnapshot的对象，其定义如下：
pub struct RegionSnapshot<S: Snapshot> {snap: Arc<S>,region: Arc<Region>,apply_index: Arc<AtomicU64>,pub term: Option<NonZeroU64>,pub txn_extra_op: TxnExtraOp,`None` means the snapshot does not provide peer related transaction extensions.pub txn_ext: Option<Arc<TxnExt>>,pub bucket_meta: Option<Arc<BucketMeta>>,}
RegionSnapshot本质是对底层的KV引擎RocksDB层面的快照的封装，其逻辑视图如下：
4.4.3 MVCC实现和快照隔离级别实现
前文提到的Engine::async_snapshot接口返回的快照本质是Engine在当下时刻的快照，并不等于事务层面的MVCC快照，因此在具体查询时，需要配合StartTS进行使用。TiKV中封装了一个SnapshotStore用于辅助MVCC层面的查询。其定义如下：
pub struct SnapshotStore<S: Snapshot> {snapshot: S,start_ts: TimeStamp,isolation_level: IsolationLevel,fill_cache: bool,bypass_locks: TsSet,access_locks: TsSet,check_has_newer_ts_data: bool,point_getter_cache: Option<PointGetter<S>>,}
SnapshotStore中集合了从Engine获取的快照和客户端请求附带的StartTS, 因此可以被认为是一个MVCC层面的快照。用户对SnapshotStore发起的点查会被委托给内部的PointGetter。
// PointGetter::getpub fn get(&mut self, user_key: &Key) -> Result<Option<Value>> {fail_point!("point_getter_get");// 根据当前请求使用的隔离级别判定是否需要检查锁if need_check_locks(self.isolation_level) {// 如果需要检查锁且锁存在，则需要根据判定锁if let Some(lock) = self.load_and_check_lock(user_key)? {return self.load_data_from_lock(user_key, lock);}}// Percoaltor正常读取流程：从WriteCF中找到<=start_ts中最大的commit_ts，并基于其存储的start_ts到DefaultCF中读取self.load_data(user_key)}
在执行查询前，TiKV需要根据当前请求的隔离级别判定是否需要检查锁。
pub fn need_check_locks(iso_level: IsolationLevel) -> bool {matches!(iso_level, IsolationLevel::Si | IsolationLevel::RcCheckTs)}
TiKV支持SnapshotIsolation/ReadCommitted/
ReadCommittedCheckTs三种隔离级别，其中前两种需要检查锁。其原因在于LockCf中的锁是由于事务在2PC的第一阶段提交阶段写入的，事务的最终状态无法确定，如果不检查锁直接读取，那么可能导致快照读取被破坏。
fn load_and_check_lock(&mut self, user_key: &Key) -> Result<Option<Lock>> {// 从LockCf查询该Key的锁信息let lock_value = self.snapshot.get_cf(CF_LOCK, user_key)?;if let Some(ref lock_value) = lock_value {let lock = Lock::parse(lock_value)?;// 如果存在锁则检查锁是否冲突if let Err(e) = Lock::check_ts_conflict(Cow::Borrowed(&lock),user_key,self.ts,&self.bypass_locks,self.isolation_level,)// ...}
其中Lock::check_ts_conflict的实现中会根据当前的事务隔离级别进行判定，不同的隔离级别的判定逻辑略有差异。由于本文篇幅有限，这里只分析我们常用的快照隔离级别的实现。
fn check_ts_conflict_si(lock: Cow<'_, Self>, key: &Key, ts: TimeStamp, bypass_locks: &TsSet ) -> Result<()> {if lock.ts > ts|| lock.lock_type == LockType::Lock|| lock.lock_type == LockType::Pessimistic{return Ok(());}if lock.min_commit_ts > ts {// Ignore lock when min_commit_ts > tsreturn Ok(());}if bypass_locks.contains(lock.ts) {return Ok(());}let raw_key = key.to_raw()?;if ts == TimeStamp::max() && raw_key == lock.primary && !lock.use_async_commit {// When `ts == TimeStamp::max()` (which means to get latest committed version// for primary key), and current key is the primary key, we ignore// this lock.return Ok(());}// There is a pending lock. Client should wait or clean it.Err(Error::from(ErrorInner::KeyIsLocked(lock.into_owned().into_lock_info(raw_key),)))}
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当lock.ts > ts时，当前查询请求可以直接忽略这个锁。其原因在于当前的lock是由具有更高start_ts的事务写入，因此即便这个事务后续被提交，其commit_ts一定大于当前的start_ts，其新写入的数据是不可见的，不会破坏快照一致性。
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当lock_type==Lock时，也可以直接忽略这个锁突, 其原因在于LockType::Lock是由于创建索引产生，它只用于指示被锁定但不会修改数据，因此也可以直接被忽略。
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当lock_type==Pessistics时，也可以直接忽略这个锁突，LockType::Pessistics是由于悲观事务执行DML时写入，并未进行到事务提交阶段，即使这个事务很快被提交，由于其commit_ts也一定大于当前读取的start_ts， 直接忽略并不会影响快照一致性。
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当lock.min_commit_ts > ts时，也可以直接忽略这个锁，其原因在于它能保证这个AsyncCommit事务的最终计算出的commit_ts一定大于ts，即使这个事务会被提交，也不会破坏快照一致性。
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当bypass_locks中包含了当前锁的start_ts时, 也可以直接忽略这个锁。bypass_locks即前面Read through locks小节中提到了resloved_locks，这些锁虽然存在，但它们对应事务要么已经被回滚，要么使用了大于当前读取start_ts的commit_ts进行提交，无论是哪种情况都不会破坏快照一致性。
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其他情况则需要返回KeyIsLocked错误给客户端，客户端收到这个错误后则会检查这个锁的过期时间，如果锁尚未过期则需要做wait，否则会尝试进行解锁恢复这个事务的状态。
若check_ts_conflict_si返回KeyIsLocked或其他错误后，TiKV会额外检查access_locks里是否包含该锁，如果该锁存在，则KeyIsLocked错误则会被忽略，同时锁会被直接返回，外层函数可以通过锁找到start_ts从而直接读取DefaultCF中的数据。这里的access_locks即Read through locks中的committed_locks，即已经知晓被提交的且commit_ts小于当前快照读start_ts的事务，在这种情况下，直接读取DefaultCF是一个超前但安全的操作，原因在在于一旦这个Lock被Resolve，用户通过新的commit_ts可以定位到同一个start_ts。
if let Err(e) = Lock::check_ts_conflict(Cow::Borrowed(&lock),user_key,self.ts,&self.bypass_locks,self.isolation_level) {if self.access_locks.contains(lock.ts) {return Ok(Some(lock));}Err(e.into())}
在不存在Key被锁定或冲突，且没有使用Read through locks读取后，TiKV则会进行正常的Percolator读取流程，即从WriteCF中找到<=start_ts中最大的commit_ts，并基于其存储的start_ts到DefaultCF中读取。
4.4.4 RegionSnapshot的Get实现
RegionSnapshot::get的实现相对比较简单，逻辑如下：
fn get_value_cf_opt(&self, opts: &ReadOptions, cf: &str, key: &[u8]) -> EngineResult<Option<Self::DbVector{// 1. 检查查询的key是否在Region的范围内, 如果不在则直接返回错误。check_key_in_range(key,self.region.get_id(),self.region.get_start_key(),self.region.get_end_key()).map_err(|e| EngineError::Other(box_err!(e)))?;// 2. 基于查询的key拼接出raftstore层面的DataKey (raftstore在写入时会给用户key前添加一个前缀'z')。let data_key = keys::data_key(key);// 3. 使用内部的RocksSnapshot查询RocksDB获取key对应的值。self.snap.get_value_cf_opt(opts, cf, &data_key).map_err(|e| self.handle_get_value_error(e, cf, key))}
4.4.5 RocksDB/Titan的Get实现
TiKV使用rust-rocksdb库使用FFI实现与RocksDB C-API的交互，RocksSnapshot::get会通过crocksdb_get_pinned_cf将查询接口委托给底层的RocksDB。值得注意的是，TiKV使用的并不是官方的RocksDB，而是自行维护的一个整合了Titan插件的版本。Titan是一个受WiscKey论文启发而创建的项目，其主要目的是将存入RocksDB的大Value从LSM-Tree中分离出来，存储到额外的Blob文件中，从而达到减小写放大的目的。
本小节我们着重分析一下TitanDB中一次查询的实现过程(做过大量精简)：
Status TitanDBImpl::GetImpl(const ReadOptions& options,ColumnFamilyHandle* handle, const Slice& key,PinnableSlice* value) {// 先查询RocksDBs = db_impl_->GetImpl(options, key, gopts);// 如果Key的Value不存在或者不是BlobIndex， 则直接返回if (!s.ok() || !is_blob_index) return s;// Value是BlobIndex，说明这是一个索引，还需要额外查询BlobStorageBlobIndex index;s = index.DecodeFrom(value);assert(s.ok());if (!s.ok()) return s;BlobRecord record;PinnableSlice buffer;mutex_.Lock();// 根据索引查询BlobStorageauto storage = blob_file_set_->GetBlobStorage(handle->GetID()).lock();mutex_.Unlock();if (s.ok()) {value->Reset();value->PinSelf(record.value);}return s;}
五、总结
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TiKV对数据存储层的职能进行了非常合理的抽象，通过Engine/Snapshot/Iterator等trait定义实现了存储层与上层的解耦。
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TiKV在RocksDB提供的多列族原子性写入能力之上实现了Percolator模型，提供了分布式事务和MVCC等能力，并实现了AsyncCommit和1PC等改善了事务提交延迟。
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TiKV实现了一个基于RocksDB的KV分离插件titan, 借鉴了Wisckey的思想将大Value从LSM-Tree中分离，在大Value的业务场景下能够通过降低写放大改善性能。
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从PointGet的实现我们可以看到在使用了MVCC的情况下，查询时遇到前一事务Prewrite产生的Lock仍然需要等待Resolve, 因此在AsyncCommit开启的前提下，业务开发需要尽量避免设计事务提交后即刻发起查询的场景，此外也要尽量避免由于大事务提交延迟高影响相关的查询。
参考资料：
END
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