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PostgreSQL中MVCC 机制的实现

2025年06月16日 MsSqlserver 我要评论
postgresql 使用多版本并发控制(mvcc)作为其核心并发控制机制,这是它与许多其他数据库系统的关键区别之一。mvcc 允许读操作不阻塞写操作,写操作也不阻塞读操作,从而提供高度并发性。一 m

postgresql 使用多版本并发控制(mvcc)作为其核心并发控制机制,这是它与许多其他数据库系统的关键区别之一。mvcc 允许读操作不阻塞写操作,写操作也不阻塞读操作,从而提供高度并发性。

一 mvcc 基本原理

1.1 mvcc 核心概念

  • 多版本:每行数据可以有多个版本同时存在
  • 快照隔离:每个事务看到的是数据库在某个时间点的"快照"
  • 无读锁:读操作不需要获取锁,不会阻塞写操作
  • 写操作优化:写操作创建新版本而非直接修改现有数据

1.2 与传统锁机制对比

特性传统锁机制mvcc
读-写冲突读写互相阻塞读写不互相阻塞
并发度较低较高
实现复杂度相对简单较复杂
存储开销较小较大(需要版本存储)

二 postgresql mvcc 实现细节

2.1 系统列(system columns)

postgresql 每行数据都包含几个隐藏的系统列:

select xmin, xmax, cmin, cmax, ctid, * from your_table;
  • xmin:创建该行版本的事务id(插入事务)
  • xmax:删除/锁定该行版本的事务id(初始为0)
  • cmin/cmax:事务内的命令标识符
  • ctid:行版本在表中的物理位置

2.2 事务状态与可见性判断

postgresql 通过比较事务id(xmin, xmax)和事务快照来判断行版本是否可见:

  • 如果 xmin 未提交或晚于当前事务快照 → 不可见
  • 如果 xmax 已提交且早于当前事务快照 → 不可见(已删除)
  • 否则可见

2.3 事务id管理

  • 事务id是32位整数,约40亿个可能值
  • postgresql 使用事务id环绕保护机制
  • 通过vacuum过程冻结旧的事务id

三 mvcc 具体行为示例

3.1 插入操作

-- 事务1
begin;
insert into test values (1, 'data');
-- 此时xmin=当前事务id, xmax=0
commit;

3.2 更新操作(实际是删除+插入)

-- 事务2
begin;
update test set value = 'new' where id = 1;
-- 原行xmax设置为事务2的id
-- 新行xmin=事务2的id, xmax=0
commit;

3.3 删除操作

-- 事务3
begin;
delete from test where id = 1;
-- 行xmax设置为事务3的id
commit;

四 mvcc 存储实现

4.1 表文件结构

  • 主数据文件(oid)存储当前行版本
  • 每个行版本都包含xmin/xmax等系统字段
  • 更新操作不会原地修改,而是创建新版本

4.2 事务快照

-- 查看当前事务快照
select pg_current_snapshot();
-- 输出示例: 100:100:
-- 格式为 xmin:xmax:xip_list

4.3 可见性映射(visibility map)

  • 标记哪些数据块只包含对所有事务可见的元组
  • 加速vacuum过程

五 mvcc 维护机制

5.1 vacuum 机制

-- 常规vacuum(不锁表)
vacuum [verbose] [analyze] table_name;

-- 全量vacuum(需要锁)
vacuum full [verbose] table_name;

vacuum作用

  • 回收死元组占用的空间
  • 冻结旧的事务id防止环绕
  • 更新优化器统计信息
  • 更新可见性映射

5.2 自动vacuum

-- 查看自动vacuum设置
select name, setting from pg_settings where name like 'autovacuum%';

-- 重要参数
autovacuum = on                     -- 是否启用
autovacuum_vacuum_threshold = 50    -- 触发vacuum的更新/删除元组阈值
autovacuum_analyze_threshold = 50   -- 触发analyze的更新/删除元组阈值
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2-- 表大小的缩放因子

六 mvcc 优缺点分析

优势

  • 高并发:读写不互相阻塞
  • 读一致性:事务看到一致的快照
  • 避免锁竞争:减少锁等待时间
  • 回滚高效:不需要专门的回滚段

劣势

  • 存储开销:需要保留多个版本
  • 维护成本:需要定期vacuum
  • 更新性能:更新实质是删除+插入
  • 表膨胀:不当维护会导致空间浪费

七 mvcc 优化建议

7.1 合理配置autovacuum

-- 对大表调整autovacuum参数
alter table large_table set (
  autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.05,
  autovacuum_vacuum_threshold = 10000
);

7.2 监控表膨胀

-- 查看表膨胀情况
select 
  schemaname, relname,
  pg_size_pretty(pg_relation_size(relid)) as size,
  n_dead_tup,
  n_live_tup
from pg_stat_user_tables
order by n_dead_tup desc;

7.3 定期维护

-- 对大表定期手动vacuum
vacuum (verbose, analyze) large_table;

-- 在低峰期执行vacuum full
vacuum full verbose table_name;

7.4 事务设计优化

  • 避免长时间运行的事务
  • 将大事务拆分为小事务
  • 避免在事务中执行不必要的查询

到此这篇关于postgresql中mvcc 机制的实现的文章就介绍到这了,更多相关postgresql mvcc机制 内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网! 

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