Harp:面向跨空间域的分布式事务优化算法
Big Data Research（2023）
Abstract
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.
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cross-domain distributed transaction,network difference,transaction scheduling,lock contention
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