一、背景

当备库回放业务时，多个相互不依赖的业务能够并发回放，本方法首要用于解决多个可并发回放的业务的并发回放问题。经过并发的多个扫描线程实现并发对事物回放行列进行扫描，生成多个能够并发回放的事物，而且通知回放线程进行并发的回放。

二、数据结构设计

备库的事物数据依照事物 ID 分段存储到备库的事物数据行列中，参阅如下图 1；依据事物 ID 为 UUID 完全无序的特性，能够对 UUID 进行事物 ID 分段并发扫描。将事物 ID UUID 分段后，交给多个扫描线程协程，每个扫描线程负责某个 UUID 分区进行多个扫描线程并发扫描，扫描可回放的事物。

依据 Ractor 模型优化业务仿制回放功能

三、线程生命周期

当扫描线程发现可回放的事物后，会将事物 ID 参加 txnList 履行 enqueu 操作，参加事物 ID 后，扫描线程会履行 notify 操作，唤醒正在睡眠的回放线程进行业务回放操作，示意图参阅如下图 2。
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回放线程协程的生命周期如下如图 3，回放线程刚启动后处于睡眠状况，当有业务回放时，会被随机唤醒。被唤醒的回放线程协程会履行业务回放任务，而且清理业务的依赖联系。

当发现可回放的业务时，假如发现可回放的业务数等于 1，则由当前协程进行回放削减一次 CPU 切换的开支；当发现多余 1 个可回放业务时，回放线程协程会将除掉第一个的可回放业务，参加 txnList 唤醒其他协程进行业务回放，以实现更好回放的并发功能。

依据 Ractor 模型优化业务仿制回放功能

四、并发切换问题

在采取了并发清理时，因为 CPU 切换的问题，需求处理重复发现的可回放业务，对重复发现相同的业务 ID 进行防御性幂等处理，如下图 4。因此，需求对每个可回放业务引入 txnIDSet 进行幂等处理。

依据 Ractor 模型优化业务仿制回放功能

五、如何判断回放是否完毕

因为采取了并发扫描以及并发回放，所以需求在悉数可回放业务悉数回放完毕后，完毕回放的流程，在此给出回放完毕的定义。
当可回放业务悉数回放完毕后，认为回放完毕。可回放业务分为 3 类，曩昔发现的可回放业务/现在发现的可回放业务/将来发现的可回放业务。
曩昔发现的可回放业务都会被参加到 txnList 中，现在发现的可回放业务正在由回放线程进行回放，将来发现的可回放业务是由扫描线程扫描 UUID 进行发现的。

  • 曩昔发现的业务回放完毕的条件为 txnList 为空；

  • 现在发现的业务回放完毕的条件为一切的 workerStatus 总和为 0；

  • 将来发现的业务回放完毕的条件为一切的扫描线程，GatherAll 扫描可回放业务无法发现。

六、功能调优

依据 CPU 数量，可经过动态调整扫描线程和回放线程的回放协程数量，以合理分配两组协程的负载。这样做能够充分利用多核处理器的功能，并提高系统的吞吐量和呼应能力。