CN107589984A - 一种事务数据处理方法以及处理器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种事务数据处理方法，该方法包括步骤A、将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；B、当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集；C、利用获取的重新排序的事务块与事务争用程度，进行事务重排，提高并发执行效率。本文第一次观察并提出了在事务流水线模式与并发机制下存在有害的排序，并提出两种机制来提取重新排序块以及识别对象的冲突程度，从而在HFT(High Frequency Trading)应用下可以使用的更加优秀的并发控制机制。

Description

一种事务数据处理方法以及处理器

技术领域

本发明涉及到并发控制与并发效率技术领域，尤其是涉及到一种通过调整事务顺序来降低事务危害性的事务流水线模式并发控制机制方法。

背景技术

Transaction Pipeline(事务流水线模式)相比目前其他的并发控制机制，提出了更高效的并发控制机制，同时也保证了事务的可串行性。pipeline又称为流水线模式，是一种计算机普遍使用的技术。举个最普遍的例子，如图1所示cpu流水线，一个流水线分为4部分，每个部分可以独立工作，于是可以处理多个数据流。linux流水线模式也是一个常用的流水线模式技术，其字符处理功能十分强大。在分布式处理领域，由于流水线模式是数据驱动，而目前流行的Spark分布式处理平台也是数据驱动的，两者非常合拍，于是在spark的新的api里面pipeline模式得到了广泛的应用。还有java web中的struct的filter、netty的pipeline，无处不见pipeline模式。

该模式常见的解决问题：有时一些线程的步奏比较冗长，而且由于每个阶段的结果与下阶段的执行有关系，又不能分开。

常见的解决思路：可以将任务的处理分解为若干个处理阶段，上一个阶段任务的结果交给下一个阶段来处理，这样每个线程的处理是并行的，可以充分利用资源提高计算效率。

然而目前常见的事务并发机制对于读写冲突的执行有很大的限制。如果事务T2读取T1对记录x的写入，并且T1在x上保持写锁定直到完成，T2的读取只能在T1完成之后被处理。在常用的机制下，事务在本地缓冲区中执行写入操作，只能复制在验证后写入活动数据库操作的内容。因此，交易的写仅在交易结束时才可见。相比之下，transaction pipeline允许事务读取未提交写入(脏读)，并对执行脏读操作的事务执行提交。实际上，如果事务T写入一个记录并且稍后中止，则任何读取T的写入的事务也将中止。为了确保可串行化，事务流水线确定在冲突事务中检测到第一个冲突操作时的依赖关系，后来的操作不能违反这种关系。例如，第一次T2读取T1的写入，确定T2应在T1之后发生。然后，T2可以在T1尝试读取和写入y之前写另一个记录y。当T1访问y时，T1将检测到关系违规，因此T2必须撤销记录y上的工作，并在T1执行记录y后重做执行。以这种方式，事务流水线实际上延迟了T2的后期冲突操作，直到T1在这些操作上执行。

然而大多的transaction pipeline都是不同的静态分析技术，不能动态的应用在HFT应用上，另外由于它们不考虑事务的重排执行它们在HFT工作程序下表现的性能也很差。同时目前的技术低估了并发计算竞争程度，不能减少交易流水线上事务执行的延误。

发明内容

鉴于上述问题，针对上面提出的优点与缺点，本文提出一种全新的并发控制技术，强调了在不影响事务可串行性与执行的情况下对事务执行顺序进行重新排序可以大大提高流水线模式的并发机制效率，同时可以快速动态的生成SQLs在HFT这种变化速度较高的应用程序下，从而大大提高高频交易的并发执行效率。。

本发明的一个方面，提供了一种事务数据处理方法，该方法包括：步骤A、将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义。B、当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集。C、利用获取的重新排序的事务块与事务争用程度，进行事务重排，提高并发执行效率。

一方面，步骤A进一步包括A1、获取事务一系列状态的队列，计算他们的读序列(readset)与写序列(writeset)。2、通过对于状态s的readset与writeset的计算，获得该事务是否可以任意重新更改事务内部顺序。3、对所有事务重复A2，获得不可重新排序事务后，合并所有不可重新排序的事务，得到一个事务集合A4，利用原事务集合与不可重新排序的事务集合，获取所有可以任意重新排序的事务集合块。

另一方面，步骤B进一步包括B1、对于A步骤获得的所有可以任意重新排序的事务集合块重复进行B2操作。2、每当一个事务模块产生一个底层物理操作符时，利用一个大小为WS的时间滑动窗口，当时间流逝时，可以以g的时间间隙来计算最近的事务操作冲突程度。B3、利用上面两步，对所有的可重新排序块进行最大冲突程度的计算，并进行记录。

再一方面，步骤C进一步包括：C1、获取所有可重新排序事务模块与其对应的最大操作冲突程度。2、利用上面获得的资源对资源进行合理的重新排序，提高HFT应用下的并行效率与执行效率。

本发明还提供一种处理器，其特征在于，该处理器包括：

转换单元，用于将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；

测量单元，当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集；

数据块调整单元，用于获得的冲突程度与重新排序模块对事务顺序进行调整，以提高HFT事务执行效率。

上述事务数据处理方法可用于HFT应用，上述处理器可用于HFT系统，保证交易数据的高效处理。

通过本发明，在流水线模式下的并行机制下，提出了重新对事务进行排序可以减少整体事务存在的危害性，提高执行效率，从而在高频交易下可以做出更优先的执行顺序的方法。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了现有技术中的CPU的流水线模式；

图2示出了本发明的提出的事务数据处理方法的主要流程图；

图3示出上述方法中步骤A的子流程图；

图4示出上述方法中步骤B的子流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

高频交易(HFT)由于它不仅有利于个人利益，也有利于整个社会福利，因此一直受到广泛欢迎。虽然HFT市场在投资组合的选择上产生了很多的收益，但也产生了很多的竞争的OLTP工作负载。同时，最先进的并发控制机制也受到了HFT工作负载的限制。为了解决这个问题，在经过观察限制并发的来源之后，我们发现事务语句中经常存在着有危害的排序，严重影响着并发执行。为了解决这个存在的问题，提出了一种基于流水线事务重新排序的方法PARE，来提高应用程序的性能。具体来说，一共设计了两种机制，确保了重新排列事务之后事务的正确性，以及明确不同事务的争用冲突程度。本发明即是上面两个方面的结合提出的一种通过对事务进行重新排序来提升高频交易执行性能的方法。

为了更全面的理解本发明及其优点，下面结合附图对本发明进一步详细地说明。

如图2所示，根据本发明，提出了一种事务数据处理方法，具体是一种通过对事务进行重新排序来提升高频交易执行性能的方法，该方法能够同时确保重排事务执行正确性和考虑事务模块彼此之间的争用冲突程度，其包括如下步骤：

A.将事务转换为可重新排序的模块，保留事务初始语义；具体地，将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留可任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；

B.对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量，具体可利用时间窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集。

C.上述两个步骤获得的冲突争用程度与重新排序块对事务顺序进行调整，调高HFT事务执行效率。

接下来，参考图3，对于如何将事务代码转换为可重新排序块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义的步骤进行说明。

A1、获取事务一系列状态的队列，计算他们的读序列(readset)与写序列(writeset)；

A2、通过对于状态s的readset与writeset的计算，获得该事务是否可以任意重新更改事务内部顺序；

A3、对所有事务重复A2，获得不可重新排序事务后，合并所有不可重新排序的事务，得到一个事务集合；

A4，利用原事务集合与不可重新排序的事务集合，获取所有可以任意重新排序的事务集合块。

接下来，参考图4，对如何基于步骤A所给出的可重新排序模块进行冲突争用程度的计算与收集进行说明。

B1、对于A步骤获得的所有可以任意重新排序的事务集合块重复进行B2操作；

B2、每当一个事务模块产生一个底层物理操作符时，利用一个大小为WS的时间滑动窗口，记录过去WS秒内的冲突，当时间流逝时，以g的时间间隙来更新这个时间滑动窗口，即，每g秒更新一次时间窗口，此操作可以记录下最近的事务操作冲突程度。另外，g的时间长度越小越准确，但同时代价越高；

B3、利用上面两步，对所有的可重新排序块进行最大冲突程度的计算，并进行记录。

接下来，基于上述两步骤做出最后的操作选择进行说明。

C1、获取所有可重新排序事务模块与其对应的最大操作冲突程度；

C2、利用上面获得的资源对资源进行合理的重新排序，提高HFT应用下的并行效率与执行效率。

上述方法可利用计算机程序实现，计算机程序运行在通用的计算机上来实现相应功能,也可通过硬件的形式来实现，具体以下面的处理器的形式实现。实现上述计算机程序的方法以及存储上述计算机程序的载体均在本发明的保护范围内。

作为一种具体应用，在高频交易方法，可包括上述事务数据处理方法，相应地，以保证高频数据能够及时高效地进行处理。

通过本发明，在流水线模式下的并行机制下，提出了重新对事务进行排序可以减少整体事务存在的危害性，提高执行效率，从而在高频交易下可以做出更优先的执行顺序的方法。

本发明还提供一种处理器，该处理器包括：

转换单元，用于将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；

测量单元，当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集；

数据块调整单元，用于获得的冲突程度与重新排序模块对事务顺序进行调整，以提高HFT事务执行效率。

上述转换单元进一步包括：

序列计算模块，用于获取事务一系列状态的队列，计算他们的读序列readset与写序列writeset；

不可更改顺序获取模块，用于通过对于状态s的readset与writeset的计算，获得该事务是否可以任意重新更改事务内部顺序；

不可重新排序的事务获取模块，用于根据上述获取的不可更改顺序，获取不可重新排序的事务，对其进行合并得到一个事务集合；

可重新排序事务获取模块，用于利用原事务集合与不可重新排序的事务集合，获取所有可以任意重新排序的事务集合块。

其中测量单元进一步包括：

输入模块，用于从所述转换单元获取可以任意重新排序的事务集合块；

事务操作程序冲突程度计算模块，用于每当一个事务模块产生一个底层物理操作符时，利用一个大小为WS的时间滑动窗口，当时间流逝时，可以以g的时间间隙来计算最近的事务操作冲突程度；

最大冲突程度计算记录单元，用于可重新排序的事务模块进行最大冲突程度计算，并进行记录。

其中数据块调整单元根据上述最大冲突程度对各事务块进行重新排序以提高并行效率与执行效率。

在实现高频交易方法的系统里，包括上面所述的处理器，以保证高频数据及时高效的进行处理。

在此提供的方法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的网关、代理服务器、系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种事务数据处理方法，其特征在于，该方法包括步骤：

A、将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；

B、当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集；

C、利用上述两个步骤获得的冲突程度与重新排序模块对事务顺序进行调整，以提高HFT事务执行效率。

2.根据权利要求1的方法，其中步骤A进一步包括：

A1、获取事务一系列状态的队列，计算他们的读序列readset与写序列writeset；

A2、通过对于状态s的readset与writeset的计算，获得该事务是否可以任意重新更改事务内部顺序；

A3、对所有事务重复A2，获得不可重新排序事务后，合并所有不可重新排序的事务，得到一个事务集合；

A4，利用原事务集合与不可重新排序的事务集合，获取所有可以任意重新排序的事务集合块。

3.根据权利要求1的方法，其中步骤B进一步包括：

B1、对于A步骤获得的所有可以任意重新排序的事务集合块重复进行B2操作；

B2、每当一个事务模块产生一个底层物理操作符时，利用一个大小为WS的时间滑动窗口，当时间流逝时，以g的时间间隙来计算最近的事务操作冲突程度，该时间滑动窗口每g秒更新一次；

B3、利用上面两步，对所有的可重新排序块进行最大冲突程度的计算，并进行记录。

4.根据权利要求1的方法，其中步骤C进一步包括：

C1、获取所有可重新排序事务模块与其对应的最大操作冲突程度；

C2、利用上面获得的资源对资源进行合理的重新排序，提高HFT应用下的并行效率与执行效率。

5.一种处理器，其特征在于，该处理器包括：

转换单元，用于将事务代码转换为可重新排序的块，同时保留任意重新排序块中的语句中的初始执行顺序与语义；

测量单元，当程序获取所有重新排序块时，利用时间滑动窗口计数器来对每个重新排序块的最大冲突争用程度进行测量与收集；

数据块调整单元，用于获得的冲突程度与重新排序模块对事务顺序进行调整，以提高HFT事务执行效率。

6.根据权利要求5所述的处理器，上述转换单元进一步包括：

序列计算模块，用于获取事务一系列状态的队列，计算他们的读序列readset与写序列writeset；

不可更改顺序获取模块，用于通过对于状态s的readset与writeset的计算，获得该事务是否可以任意重新更改事务内部顺序；

不可重新排序的事务获取模块，用于根据上述获取的不可更改顺序，获取不可重新排序的事务，对其进行合并得到一个事务集合；

可重新排序事务获取模块，用于利用原事务集合与不可重新排序的事务集合，获取所有可以任意重新排序的事务集合块。

7.根据权利要求5或6所述的处理器，其中测量单元进一步包括：

输入模块，用于从所述转换单元获取可以任意重新排序的事务集合块；

事务操作程序冲突程度计算模块，用于每当一个事务模块产生一个底层物理操作符时，利用一个大小为WS的时间滑动窗口，当时间流逝时，可以以g秒的时间间隙来计算最近的事务操作冲突程度；

最大冲突程度计算记录单元，用于可重新排序的事务模块进行最大冲突程度计算，并进行记录。

8.根据权利要求7所述的处理器，其中数据块调整单元根据上述最大冲突程度对各事务块进行重新排序以提高并行效率与执行效率。

9.一种高频交易方法，其特征在于，包括权利要求1-4任一项所述的事务数据处理方法。

10.一种高频交易系统，其特征在于，包括权利要求5-8任一项所述的处理器。