Question

我很好奇FoundationDB如何处理多个交易尝试更新同一个密钥的情况？

如果一个客户执行此交易：

db.run((Transaction tr) -> {
  tr.set(Tuple.from("key").pack(), Tuple.from("valueA").pack());
  return null;
});

当另一个客户执行冲突的交易时：

db.run((Transaction tr) -> {
  tr.set(Tuple.from("key").pack(), Tuple.from("valueB").pack());
  return null;
});

FoundationDB内部会发生什么情况来解决这个冲突？

Answer 1

最近我一直在探索和测试FoundationDB（我想现在每个人都在玩它）并且作为我探索的一部分，我做了一些简单的测试。其中一个人应该回答你的问题：

所以，下面是一个例子（希望你不介意Scala）：

import com.apple.foundationdb._
import com.apple.foundationdb.tuple._
import resource.managed

import scala.collection.mutable
import scala.util.Random

object Example {

  val THREAD_COUNT = 1

  @volatile var v0: Long = 0
  @volatile var v1: Long = 0
  @volatile var v2: Long = 0
  @volatile var v3: Long = 0
  @volatile var v4: Long = 0

  def doJob(db: Database, x: Int): Unit = {
    db.run((tr) => {
      val key = Tuple.from("OBJ", Long.box(100)).pack()

      val current = Tuple.fromBytes(tr.get(key).join())
      if (Random.nextInt(100) < 2) {
        out(current)
      }

      val next = mutable.ArrayBuffer(current.getLong(0), current.getLong(1), current.getLong(2), current.getLong(3), current.getLong(4))

      if (x == 1 && v1 == next(1)) { println(s"again: $v1, v0=$v0, 0=${next(0)}")}
      if (x == 0 && v0 > next(0)) { out(current); ??? } else { v0 = next(0)}
      if (x == 1 && v1 > next(1)) { out(current); ??? } else { v1 = next(1)}
      if (x == 2 && v2 > next(2)) { out(current); ??? } else { v2 = next(2)}
      if (x == 3 && v3 > next(3)) { out(current); ??? } else { v3 = next(3)}
      if (x == 4 && v4 > next(4)) { out(current); ??? } else { v4 = next(4)}

      next.update(x, next(x) + 1)
      val nv = Tuple.from(next.map(v => Long.box(v)) :_*)

      tr.set(key, nv.pack())
    })

  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (THREAD_COUNT > 5) {
      throw new IllegalArgumentException("")
    }

    val fdb: FDB = FDB.selectAPIVersion(510)
    for (db <- managed(fdb.open())) {
      // Run an operation on the database
      db.run((tr) => {
        for (x <- 0 to 10000) {
          val k = Tuple.from(s"OBJ", x.toLong.underlying()).pack()
          val v = Tuple.from(Long.box(0), Long.box(0), Long.box(0), Long.box(0), Long.box(0)).pack()
          tr.set(k, v)
          null
        }
      })


      val threads = (0 to THREAD_COUNT).map { x =>
        new Thread(new Runnable {
          override def run(): Unit = {
            while (true) {
              try {
                doJob(db, x)
              } catch {
                case t: Throwable =>
                  t.printStackTrace()
              }
            }
          }
        })
      }

      threads.foreach(_.start())
      threads.foreach(_.join())


    }
  }

  private def out(current: Tuple) = {
    println("===")
    println((v0, v1, v2, v3, v4))
    println((Thread.currentThread().getId, current))
  }
}

因此，这个东西允许你开始写入同一个对象的几个线程。其他实验中遗留了一些未经验证的代码，忽略它（或用于您自己的实验）。

此代码生成您的线程，然后每个线程读取一个包含五个long的元组，例如来自键(0,1,0,0,0)的{{1}}，然后递增与线程编号对应的值然后将其写回并增加其中一个易失性计数器。

这些是我的观察：

当您运行此示例配置了一个线程时，您将看到它写得非常快，
当你增加并发性时，你会发现你的写入速度正在减慢（预期）......
...您将看到此代码不时被执行：("OBJ", 100)

因此，基本上，当发生冲突时，FoundationDB客户端会尝试提交事务，直到成功为止。您可以在文档的this chapter中找到更多详细信息。然后查看architecture overview diagram.

也不是说你的交易只是功能。希望 - idempotent functions。

你应该知道，在很多情况下，你可以通过对你的价值使用atomic operations来避免冲突。

希望这能回答你的问题。

我建议你阅读所有official docs，以便找到很多在那里讨论的事情包括数据库开发人员consider CAP theorem的方式，cool distributed data structures的好例子以及许多其他技术细节和有趣的事情。

FoundationDB如何处理冲突的事务？

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