Apache Seata新特性支持 -- undo

Apache Seata新特性支持 -- undo_log压缩

news2024/9/22 15:37:23

本文来自 Apache Seata官方文档，欢迎访问官网，查看更多深度文章。
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Apache Seata新特性支持 – undo_log压缩

Seata新特性支持 – undo_log压缩

现状 & 痛点

对于Seata而言，是通过记录DML操作的前后的数据用于进行后续可能的回滚操作的，并且把这些数据保存到数据库的一个blob的字段里面。对于批量插入，更新，删除等操作，其影响的行数可能会比较多，拼接成一个大的字段插入到数据库，可能会带来以下问题：

超出数据库单次操作的最大写入限制(比如MySQL的max_allowed_package参数)；
较大的数据量带来的网络IO和数据库磁盘IO开销比较大。

头脑风暴

对于第1点的问题，可以根据业务的实际情况，调大max_allowed_package参数的限制，从而避免出现query is too large的问题；对于第2点，可以通过提高带宽和选用高性能的SSD作为数据库的存储介质。

以上都是通过外部方案或者加钱方案去解决的。那么有没有框架层面解决方案以解决上面的痛点？

此时结合到以上的痛点出现的根源，在于生成的数据字段过大。为此，如果可以把对应的数据进行业务方压缩之后，再进行数据传输以及落库，理论上也可以解决上面的问题。

可行性分析

结合以上头脑风暴的内容，考虑在实际开发中，当需要进行大批量操作的时候，大多会选在较少用户操作，并发相对较低的时间点执行，此时CPU，内存等资源可以相对占用多一点以快速完成对应的操作。因此，可以通过消耗CPU资源和内存资源，来对对应的回滚的数据进行压缩，从而缩小数据传输和存储的大小。

此时，还需要证明以下两件事：

经过压缩之后，可以减少网络IO和数据库磁盘IO的压力，这里可以采用数据压缩+落库完成的总时间作为侧面参考指标。
经过压缩之后，数据大小跟原来比较的压缩效率有多高，这里使用压缩前后的数据大小来作为指标。

压缩网络用时指标测试：

压缩比测试：

通过以上的测试结果，可以明显的看出，使用gzip或zip进行压缩的情况下，可以较大程度的减少数据库的压力和网络传输的压力，同时也可以较大幅度的减少保存的数据的大小。

实现

实现思路

部分代码

properties配置：

# 是否开启undo_log压缩，默认为true
seata.client.undo.compress.enable=true
# 压缩器类型，默认为zip，一般建议都是zip
seata.client.undo.compress.type=zip
# 启动压缩的阈值，默认为64k
seata.client.undo.compress.threshold=64k

判断是否开启了undo_log压缩功能以及是否达到压缩的阈值：

protected boolean needCompress(byte[] undoLogContent) {
    // 1. 判断是否开启了undo_log压缩功能(1.4.2默认开启)
    // 2. 判断是否达到了压缩的阈值(默认64k)
    // 如果都满足返回需要对对应的undoLogContent进行压缩
    return ROLLBACK_INFO_COMPRESS_ENABLE 
        && undoLogContent.length > ROLLBACK_INFO_COMPRESS_THRESHOLD;
}

确定需要压缩后，对undo_log进行压缩：

// 如果需要压缩，对undo_log进行压缩
if (needCompress(undoLogContent)) {
    // 获取压缩类型，默认zip
    compressorType = ROLLBACK_INFO_COMPRESS_TYPE;
    // 获取对应的压缩器，并且进行压缩
    undoLogContent = CompressorFactory.getCompressor(compressorType.getCode()).compress(undoLogContent);
}
// else 不需要压缩就不需要做任何操作

将压缩类型同步保存到数据库，供回滚时使用：

protected String buildContext(String serializer, CompressorType compressorType) {
    Map<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put(UndoLogConstants.SERIALIZER_KEY, serializer);
    // 保存压缩类型到数据库
    map.put(UndoLogConstants.COMPRESSOR_TYPE_KEY, compressorType.name());
    return CollectionUtils.encodeMap(map);
}

回滚时解压缩对应的信息：

protected byte[] getRollbackInfo(ResultSet rs) throws SQLException  {
    // 获取保存到数据库的回滚信息的字节数组
    byte[] rollbackInfo = rs.getBytes(ClientTableColumnsName.UNDO_LOG_ROLLBACK_INFO);
    // 获取压缩类型
    // getOrDefault使用默认值CompressorType.NONE来兼容1.4.2之前的版本直接升级1.4.2+
    String rollbackInfoContext = rs.getString(ClientTableColumnsName.UNDO_LOG_CONTEXT);
    Map<String, String> context = CollectionUtils.decodeMap(rollbackInfoContext);
    CompressorType compressorType = CompressorType.getByName(context.getOrDefault(UndoLogConstants.COMPRESSOR_TYPE_KEY,
    CompressorType.NONE.name()));
    // 获取对应的压缩器，并且解压缩
    return CompressorFactory.getCompressor(compressorType.getCode())
        .decompress(rollbackInfo);
}