極端交易處理模式：Write-behind緩衝

介紹

應用程式通常使用資料緩衝來提高效能，尤其針對那些大量應用唯讀事務的應用程式更是如此。當資料發生變化時，這些應用程式會直接更新資料庫。問題在於隨著負載的增加，回應時間將隨著更新的增長而延長。資料庫並不擅於執行大量處理少量記錄的並發事務。相對而言，處理批量事務才是資料庫的強項。

實際上，隨著額外負載的增加，回應時間急劇攀升，資料庫就會耗用CPU或者磁碟。傳統方式下，記憶體中緩衝（in-memory caches）的儲存會被限制，以滿足JVM的空餘記憶體空間。一旦我們需要緩衝更多數量的資料，緩衝就會不停地釋放資料，從而為其他資料留出儲存空間。而且，所需的記錄必須被不停地讀取，從而使得快取無效判定，並將資料庫直接暴露給完整的讀操作負載。

目前已有多個可用的產品，包括IBM? WebSphere? eXtreme Scale，Oracle Coherence和Gigaspaces，它們均支援將一簇JVM的空閑記憶體作為緩衝，而不是單個的JVM。這就使得合并JVM越多，緩衝支援的規模就越大。如果這些JVM都是額外的具有CPU、儲存空間和網路的伺服器，那麼讀請求的服務就是可伸縮的。通過使用write-behind技術，這些產品還提供更新要求的可伸縮服務。write-behind緩衝的延展性使得它可以解決極端交易處理（extreme transaction processing, XTP）情境。Gartner將XTP定義為：“一種應用風格，目的在於支援對分散式交易處理應用程式的設計、開發、部署、管理和維護，其特點在於對效能、延展性、可用性、安全、可管理與可靠性的特別要求。”

本文將使用IBM WebSphere eXtreme Scale示範如何利用write-behind模式最佳化應用程式的效能。write-behind功能能夠根據使用者配置的間隔時間，非同步地對後端資料庫進行批次更新。這一方式具備的明顯優勢就是能夠減少資料庫調用，從而減少事務負載，更快地訪問網格（grid）中的對象。它比write-through 緩衝具有更快的回應時間，後者對緩衝的更新會導致對資料庫的及時更新。使用write-behind，不再要求事務等待資料庫的寫操作完成。此外，它能夠避免應用程式出現資料庫錯誤，因為write-behind緩衝通過記憶體複製單元來保持變化，直到它將其傳輸給資料庫。

定義和配置關鍵概念

什麼是“write-behind”緩衝

在write-behind緩衝中，資料的讀取和更新通過緩衝進行，與write-through緩衝不同，更新的資料並不會立即傳到資料庫。相反，在緩衝中一旦進行更新操作，緩衝就會跟蹤髒記錄列表，並定期將當前的髒記錄集重新整理到資料庫中。作為額外的效能改善，緩衝會合并這些髒記錄。合并意味著如果相同的記錄被更新，或者在緩衝區內被多次標記為髒資料，則只保證最後一次更新。對於那些值更新非常頻繁，例如金融市場中的股票價格等情境，這種方式能夠很大程度上改善效能。如果股票價格每秒鐘變化100次，則意味著在30秒內會發生30 x 100次更新。合并將其減少至只有一次。

在WebSphere eXtreme Scale中，髒記錄列表會被複製，以保證JVM退出時仍然存在，使用者可以通過設定同步和非同步複製的數字，指定複製層級。同步複製意味著JVM退出時，沒有資料丟失，但由於主進程必須等待獲得變更資訊的複製品，因此速度會慢一些。非同步複製更快，但如果JVM在複製之前就退出，就會導致最近事務發生的變化可能會丟失。髒記錄列表將使用大型的批事務寫入到資料來源中。如果資料來源不可用，則網格會繼續處理請求，之後再重新嘗試。網格能夠隨著規模的變化提供更短的回應時間，因為變化會單獨地提交到網格，即使資料庫被停止，事務仍然能夠提交。

Write-behind緩衝並不能放之四海而皆準。write-behind的本質註定使用者看到的變化，即使被提交也不會立即反映到資料庫中。這種時間延遲被稱為“緩衝寫延遲（cache write latency）”或“資料庫腐敗（database staleness）”；發生在資料庫變更與更新資料（或者使得資料無效）以反映其變更的緩衝之間的延遲則被稱為“緩衝讀延遲（cache read latency）”或“緩衝腐敗（cache staleness）”。如果系統的每部分在訪問資料時都通過緩衝（例如，通過公用介面），那麼，由於緩衝總是保持最新的正確記錄，採用write- behind技術就是值得的。可以預見，採用write-behind的系統，作出變更的唯一路徑就只能是緩衝。

不管是稀疏的緩衝還是完整的緩衝，都可以用於write-behind特性。稀疏緩衝僅儲存資料的子集，可以被延遲填充。它通常使用關鍵字進行訪問，因為緩衝中並非所有的資料都能夠使用，使用緩衝進行查詢可能無法執行。完整緩衝包含了所有的資料，但在首次載入的時候耗時更長。第三種可行之策則是兼取二者所長。首先在短時間內預裝載資料的子集，然後消極式載入其餘資料。預裝載的子集資料大約在總數的20%，但它能夠滿足80%的請求。

採用這一方式使用緩衝的應用程式適用的情境為：適用簡單CRUD（建立，讀取，更新和刪除）模式的分區資料模型。

配置write-behind功能

對於WebSphere eXtrem Scale而言，在objectgrid.xml配置中，通過將writeBehind屬性添加到backingMap元素，就啟用了write- behind功能，如下所示。參數的值使用文法“"[T(time)][;][C(count)]"，用以指定資料庫更新發生的時間。當到達設定的時間，或者隊列集中的變化次數達到設定的count值，更新就會被寫入到持久儲存中。

列表1：write-behind配置的樣本

<objectGrid　name="UserGrid">

<backingMap　name="Map"　pluginCollectionRef="User"　lockStrategy="PESSIMISTIC"　writeBehind="T180;C1000"　　/>