Harp：面向跨空间域的分布式事务优化算法

近数据计算范式驱动了银行、券商在全国或全球范围内建设多个数据中心。在传统的业务模式中，事务聚焦单个数据中心的数据访问。随着业务模式的变化，跨数据中心的分布式事务成为常态，例如，银行账户之间的转账、游戏账户之间的装备交换等，而这些账户的数据存储在不同区域的数据中心上。分布式事务处理需要两阶段提交协议来保证各参与节点子事务提交的原子性。在跨空间域场景下，节点之间的网络时延更长且存在差异性，传统的事务处理技术需要拓展，以保证系统能够提供较高的吞吐量。在分析了跨域事务存在的问题和优化空间后，提出了一种新的分布式事务处理算法Harp。Harp在保证可串行化隔离级别的前提下，根据网络时延的差异，将部分子事...

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Published in大数据 Vol. 9; no. 4; pp. 16 - 31
Main Authors 庄琪钰, 李彤, 卢卫, 杜小勇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 人民邮电出版社有限公司 15.07.2023
数据工程与知识工程教育部重点实验室,北京 100872
中国人民大学信息学院,北京 100872
China InfoCom Media Group
Subjects
事务调度
网络差异
跨空间域分布式事务
锁争用
网络差异
锁争用
事务调度
跨空间域分布式事务
cross-domain distributed transaction
network difference
lock contention
transaction scheduling
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ISSN2096-0271
DOI10.11959/j.issn.2096-0271.2023043

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Summary:近数据计算范式驱动了银行、券商在全国或全球范围内建设多个数据中心。在传统的业务模式中，事务聚焦单个数据中心的数据访问。随着业务模式的变化，跨数据中心的分布式事务成为常态，例如，银行账户之间的转账、游戏账户之间的装备交换等，而这些账户的数据存储在不同区域的数据中心上。分布式事务处理需要两阶段提交协议来保证各参与节点子事务提交的原子性。在跨空间域场景下，节点之间的网络时延更长且存在差异性，传统的事务处理技术需要拓展，以保证系统能够提供较高的吞吐量。在分析了跨域事务存在的问题和优化空间后，提出了一种新的分布式事务处理算法Harp。Harp在保证可串行化隔离级别的前提下，根据网络时延的差异，将部分子事务延迟执行，减少了事务的锁争用时长，提升系统并发度和吞吐量。实验表明，在YCSB负载下，Harp的性能比传统算法提升了1.39倍。
ISSN:2096-0271
DOI:10.11959/j.issn.2096-0271.2023043