43 软件事务内存：借鉴数据库的并发经验
很多同学反馈说，工作了挺长时间但是没有机会接触并发编程，实际上我们天天都在写并发程序，只不过并发相关的问题都被类似Tomcat这样的Web服务器以及MySQL这样的数据库解决了。尤其是数据库，在解决并发问题方面，可谓成绩斐然，它的事务机制非常简单易用，能甩Java里面的锁、原子类十条街。技术无边界，很显然要借鉴一下。
其实很多编程语言都有从数据库的事务管理中获得灵感，并且总结出了一个新的并发解决方案：软件事务内存（Software Transactional Memory，简称STM）。传统的数据库事务，支持4个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），也就是大家常说的ACID，STM由于不涉及到持久化，所以只支持ACI。
STM的使用很简单，下面我们以经典的转账操作为例，看看用STM该如何实现。
用STM实现转账
我们曾经在《05 | 一不小心就死锁了，怎么办？》这篇文章中，讲到了并发转账的例子，示例代码如下。简单地使用 synchronized 将 transfer() 方法变成同步方法并不能解决并发问题，因为还存在死锁问题。
class UnsafeAccount {
//余额
private long balance;
//构造函数
public UnsafeAccount(long balance) {
this.balance = balance;
}
//转账
void transfer(UnsafeAccount target, long amt){
if (this.balance > amt) {
this.balance -= amt;
target.balance += amt;
}
}
}
该转账操作若使用数据库事务就会非常简单，如下面的示例代码所示。如果所有SQL都正常执行，则通过 commit() 方法提交事务；如果SQL在执行过程中有异常，则通过 rollback() 方法回滚事务。数据库保证在并发情况下不会有死锁，而且还能保证前面我们说的原子性、一致性、隔离性和持久性，也就是ACID。
Connection conn = null;
try{
//获取数据库连接
conn = DriverManager.getConnection();
//设置手动提交事务
conn.setAutoCommit(false);
//执行转账SQL
......
//提交事务
conn.commit();
} catch (Exception e) {
//出现异常回滚事务
conn.rollback();
}
那如果用STM又该如何实现呢？Java语言并不支持STM，不过可以借助第三方的类库来支持，Multiverse就是个不错的选择。下面的示例代码就是借助Multiverse实现了线程安全的转账操作，相比较上面线程不安全的UnsafeAccount，其改动并不大，仅仅是将余额的类型从 long 变成了 TxnLong ，将转账的操作放到了 atomic(()->{}) 中。
class Account{
//余额
private TxnLong balance;
//构造函数
public Account(long balance){
this.balance = StmUtils.newTxnLong(balance);
}
//转账
public void transfer(Account to, int amt){
//原子化操作
atomic(()->{
if (this.balance.get() > amt) {
this.balance.decrement(amt);
to.balance.increment(amt);
}
});
}
}
一个关键的atomic()方法就把并发问题解决了，这个方案看上去比传统的方案的确简单了很多，那它是如何实现的呢？数据库事务发展了几十年了，目前被广泛使用的是MVCC（全称是Multi-Version Concurrency Control），也就是多版本并发控制。
MVCC可以简单地理解为数据库事务在开启的时候，会给数据库打一个快照，以后所有的读写都是基于这个快照的。当提交事务的时候，如果所有读写过的数据在该事务执行期间没有发生过变化，那么就可以提交；如果发生了变化，说明该事务和有其他事务读写的数据冲突了，这个时候是不可以提交的。
为了记录数据是否发生了变化，可以给每条数据增加一个版本号，这样每次成功修改数据都会增加版本号的值。MVCC的工作原理和我们曾经在《18 | StampedLock：有没有比读写锁更快的锁？》中提到的乐观锁非常相似。有不少STM的实现方案都是基于MVCC的，例如知名的Clojure STM。
下面我们就用最简单的代码基于MVCC实现一个简版的STM，这样你会对STM以及MVCC的工作原理有更深入的认识。
自己实现STM
我们首先要做的，就是让Java中的对象有版本号，在下面的示例代码中，VersionedRef这个类的作用就是将对象value包装成带版本号的对象。按照MVCC理论，数据的每一次修改都对应着一个唯一的版本号，所以不存在仅仅改变value或者version的情况，用不变性模式就可以很好地解决这个问题，所以VersionedRef这个类被我们设计成了不可变的。
所有对数据的读写操作，一定是在一个事务里面，TxnRef这个类负责完成事务内的读写操作，读写操作委托给了接口Txn，Txn代表的是读写操作所在的当前事务， 内部持有的curRef代表的是系统中的最新值。
//带版本号的对象引用
public final class VersionedRef<T> {
final T value;
final long version;
//构造方法
public VersionedRef(T value, long version) {
this.value = value;
this.version = version;
}
}
//支持事务的引用
public class TxnRef<T> {
//当前数据，带版本号
volatile VersionedRef curRef;
//构造方法
public TxnRef(T value) {
this.curRef = new VersionedRef(value, 0L);
}
//获取当前事务中的数据
public T getValue(Txn txn) {
return txn.get(this);
}
//在当前事务中设置数据
public void setValue(T value, Txn txn) {
txn.set(this, value);
}
}
STMTxn是Txn最关键的一个实现类，事务内对于数据的读写，都是通过它来完成的。STMTxn内部有两个Map：inTxnMap，用于保存当前事务中所有读写的数据的快照；writeMap，用于保存当前事务需要写入的数据。每个事务都有一个唯一的事务ID txnId，这个txnId是全局递增的。
STMTxn有三个核心方法，分别是读数据的get()方法、写数据的set()方法和提交事务的commit()方法。其中，get()方法将要读取数据作为快照放入inTxnMap，同时保证每次读取的数据都是一个版本。set()方法会将要写入的数据放入writeMap，但如果写入的数据没被读取过，也会将其放入 inTxnMap。
至于commit()方法，我们为了简化实现，使用了互斥锁，所以事务的提交是串行的。commit()方法的实现很简单，首先检查inTxnMap中的数据是否发生过变化，如果没有发生变化，那么就将writeMap中的数据写入（这里的写入其实就是TxnRef内部持有的curRef）；如果发生过变化，那么就不能将writeMap中的数据写入了。
//事务接口
public interface Txn {
<T> T get(TxnRef<T> ref);
<T> void set(TxnRef<T> ref, T value);
}
//STM事务实现类
public final class STMTxn implements Txn {
//事务ID生成器
private static AtomicLong txnSeq = new AtomicLong(0);
//当前事务所有的相关数据
private Map<TxnRef, VersionedRef> inTxnMap = new HashMap<>();
//当前事务所有需要修改的数据
private Map<TxnRef, Object> writeMap = new HashMap<>();
//当前事务ID
private long txnId;
//构造函数，自动生成当前事务ID
STMTxn() {
txnId = txnSeq.incrementAndGet();
}
//获取当前事务中的数据
@Override
public <T> T get(TxnRef<T> ref) {
//将需要读取的数据，加入inTxnMap
if (!inTxnMap.containsKey(ref)) {
inTxnMap.put(ref, ref.curRef);
}
return (T) inTxnMap.get(ref).value;
}
//在当前事务中修改数据
@Override
public <T> void set(TxnRef<T> ref, T value) {
//将需要修改的数据，加入inTxnMap
if (!inTxnMap.containsKey(ref)) {
inTxnMap.put(ref, ref.curRef);
}
writeMap.put(ref, value);
}
//提交事务
boolean commit() {
synchronized (STM.commitLock) {
//是否校验通过
boolean isValid = true;
//校验所有读过的数据是否发生过变化
for(Map.Entry<TxnRef, VersionedRef> entry : inTxnMap.entrySet()){
VersionedRef curRef = entry.getKey().curRef;
VersionedRef readRef = entry.getValue();
//通过版本号来验证数据是否发生过变化
if (curRef.version != readRef.version) {
isValid = false;
break;
}
}
//如果校验通过，则所有更改生效
if (isValid) {
writeMap.forEach((k, v) -> {
k.curRef = new VersionedRef(v, txnId);
});
}
return isValid;
}
}
下面我们来模拟实现Multiverse中的原子化操作atomic()。atomic()方法中使用了类似于CAS的操作，如果事务提交失败，那么就重新创建一个新的事务，重新执行。
@FunctionalInterface
public interface TxnRunnable {
void run(Txn txn);
}
//STM
public final class STM {
//私有化构造方法
private STM() {
//提交数据需要用到的全局锁
static final Object commitLock = new Object();
//原子化提交方法
public static void atomic(TxnRunnable action) {
boolean committed = false;
//如果没有提交成功，则一直重试
while (!committed) {
//创建新的事务
STMTxn txn = new STMTxn();
//执行业务逻辑
action.run(txn);
//提交事务
committed = txn.commit();
}
}
}}
就这样，我们自己实现了STM，并完成了线程安全的转账操作，使用方法和Multiverse差不多，这里就不赘述了，具体代码如下面所示。
class Account {
//余额
private TxnRef<Integer> balance;
//构造方法
public Account(int balance) {
this.balance = new TxnRef<Integer>(balance);
}
//转账操作
public void transfer(Account target, int amt){
STM.atomic((txn)->{
Integer from = balance.getValue(txn);
balance.setValue(from-amt, txn);
Integer to = target.balance.getValue(txn);
target.balance.setValue(to+amt, txn);
});
}
}
总结
STM借鉴的是数据库的经验，数据库虽然复杂，但仅仅存储数据，而编程语言除了有共享变量之外，还会执行各种I/O操作，很显然I/O操作是很难支持回滚的。所以，STM也不是万能的。目前支持STM的编程语言主要是函数式语言，函数式语言里的数据天生具备不可变性，利用这种不可变性实现STM相对来说更简单。
另外，需要说明的是，文中的“自己实现STM”部分我参考了Software Transactional Memory in Scala这篇博文以及一个GitHub项目，目前还很粗糙，并不是一个完备的MVCC。如果你对这方面感兴趣，可以参考Improving the STM: Multi-Version Concurrency Control 这篇博文，里面讲到了如何优化，你可以尝试学习下。
欢迎在留言区与我分享你的想法，也欢迎你在留言区记录你的思考过程。感谢阅读，如果你觉得这篇文章对你有帮助的话，也欢迎把它分享给更多的朋友。
- M$画像 👍（22） 💬（1）
希望王老师再出新品，一定支持。
2019-06-24 - 小文同学 👍（20） 💬（9）
谢谢老师推荐STM，我所在的游戏项目一直有对象异步入库的需求，为了使用异步入库，放弃了Spring针对数据库的事务。为此不得不编写大量代码去判断某个操作是否可以执行，希望软件事务内存可以为我的需求提供一个新的解决方案。最近几天开始研究相关源码了，希望可以较好的结合现有项目，有可以发布的成果一定在留言区为大家共享。
2019-09-06 - helloworld 👍（6） 💬（4）
按照老师自己实现的STM程序，根本不存在commit提交失败的时候吧？因为每一次的commit都是新创建一个STMTxn，新创建STMTxn后，inTxnMap和writeMap都是新的。不知道我考虑的对不对？？
2019-09-23 - 黄海峰 👍（2） 💬（1）
代码里硬是没看到哪里修改了version。。
2019-06-06 - Geek_039a5c 👍（1） 💬（1）
代码还有有点小问题。 STM 这个类的代码 花括号写的不对。
2022-02-05 - 纷繁的烟火 👍（1） 💬（1）
最后段代码的 构造参数里的txn在哪呀 找也找不到
2020-01-14 - 石头汤 👍（0） 💬（1）
是不是 STM.atomic 的 TxnRunnable 的实现必须是幂等的，否则 while 循环那里会产生脏数据？
2020-06-11 - 有铭 👍（0） 💬（1）
老师，关系数据库也是有死锁的，只是他们往往实现了死锁检测机制，死锁到一定时间就会强制解锁
2019-06-06 - 小太阳 👍（12） 💬（2）
看了三遍，终于看懂了，很妙。原来精华就在这一段：MVCC 可以简单地理解为数据库事务在开启的时候，会给数据库打一个快照，以后所有的读写都是基于这个快照的。当提交事务的时候，如果所有读写过的数据在该事务执行期间没有发生过变化，那么就可以提交；如果发生了变化，说明该事务和有其他事务读写的数据冲突了，这个时候是不可以提交的。Txn负责维护检测快照，TxnRef负责包装数据使之可以接入Txn，作为快照的key。VersionedRef负责包装数据使之有版本。 另外，最后的代码里忘了判断余额是否够用了。😁
2020-07-08 - 松小鼠 👍（11） 💬（5）
我公司用的就是这个解决并发问题的，才知道是这种技术
2019-06-06 - DFighting 👍（8） 💬（0）
STM的优化有一点是针对大快照的优化吧，因为MySQL对数据库的快照并不是真正存储一份备份数据，类似例子中的map，而是利用version和undolog计算得到的，不然一个100G大小的数据库，每开启一个事物就拷贝一份数据，肯定是不现实的。
2019-10-16 - 林添 👍（5） 💬（3）
照着实现了一遍，确实可以巧妙。 我觉得类STMTxn的get函数可以改进一下：现在get返回的值，只是最初始的值，如果当前事务更改了值，然后再调用get，最好可以返回最新的值；即当前事务的更改，对自己是可见的。 ``` @Override public <T> T get(TxnRef<T> ref) { if (!inTxnMap.containsKey(ref)) { inTxnMap.put(ref, ref.curRef); } if (writeMap.containsKey(ref)) { return (T) writeMap.get(ref); } else { return (T) inTxnMap.get(ref).value; } } ```
2019-08-19 - 青菜 👍（1） 💬（0）
老师，理解在提交时版本号都是一样的，都是0，即使修改了也没去修改版本号啊，所以不管怎样都能提交
2020-08-11 - QQ怪 👍（1） 💬（0）
哔，打卡，涨知识了
2019-06-06 - 黄卫江 👍（0） 💬（0）
核心点：inMap记录所有事务内读取过的值，writeMap暂存所有值的新值，由于inMap的key的curRef是不可变的，所以如果有其他事务改过了值就会找到inMap中的curRef和一开始设置的inMap的value不是一个对象（键值对的值永远是一开始写入的对象）
2023-05-21