CN111475493B

CN111475493B - 数据读取方法及装置

Info

Publication number: CN111475493B
Application number: CN202010568737.9A
Authority: CN
Inventors: 傅宇; 楼江航; 曹伟; 李飞飞
Original assignee: Alibaba Cloud Computing Ltd
Current assignee: Alibaba Cloud Computing Ltd
Priority date: 2020-06-19
Filing date: 2020-06-19
Publication date: 2020-12-04
Anticipated expiration: 2040-06-19
Also published as: WO2021254418A1; US20230072125A1; CN111475493A

Abstract

本说明书实施例提供了数据读取方法及装置，其中，所述数据读取方法包括接收数据读取事务请求；基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取；所述数据读取方法通过获取一次读取时间戳，基于该读取时间戳就可以保证同一数据读取事务请求下读取的分布式备库的数据与对应的主库的数据一致性，极大的提升了用户在分布式备库进行数据的读取及查询体验。

Description

数据读取方法及装置

技术领域

本说明书实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及一种数据读取方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种数据读取装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

目前市面上的分布式数据库大多不支持备库一致性读，而所谓备库一致性读，是指用同一时间读备库和读主库时读到的结果相同。通常来说，由于主备（即主库和备库）复制存在延迟，备库上的数据状态滞后于主库，导致主备读的结果有可能不同，即备库中的数据与主库中的数据不同步，使得从备库读的数据与主库中的数据不一致。

因此需要提供一种可以实现主备读的结果相同，以保证主备库一致性读的数据读取方法。

发明内容

有鉴于此，本说明书施例提供了一种数据读取方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种数据读取装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种数据读取方法，包括：

接收数据读取事务请求；

基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；

在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取。

可选的，所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳包括：

所述读取时间戳小于第二数据库针对所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，其中，所述第一数据库为所述第二数据库的备份数据库。

可选的，所述基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳之后，还包括：

在所述读取时间戳大于所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳。

可选的，所述在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳之后，还包括：

在所述读取时间戳小于所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，获取所述第二数据库的日志序列号；

将携带所述第二数据库的日志序列号的所述数据读取事务请求发送至所述第一数据库，且获取所述第一数据库的日志序列号；

在确定所述第一数据库的日志序列号与所述第二数据库的日志序列号匹配的情况下，基于所述数据读取事务请求以及所述第一数据库的日志序列号在所述第一数据库读取数据。

可选的，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

获取所述第二数据库最后一次数据库完整备份的日志序列号；

相应的，所述获取所述第一数据库的日志序列号包括：

获取所述第一数据库最后一次数据库完整备份的日志序列号。

可选的，所述接收数据读取事务请求之后，还包括：

基于所述数据读取事务请求确定对应的至少一个所述第二数据库。

可选的，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

获取每个第二数据库的日志序列号；

相应的，所述将携带所述第二数据库的日志序列号的所述数据读取事务请求发送至所述第一数据库包括：

将携带有所述第二数据库的日志序列号的所述数据读取事务请求发送至与每个第二数据库对应的第一数据库。

可选的，所述数据读取方法应用于分布式数据库。

根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种数据读取装置，包括：

请求接收模块，被配置为接收数据读取事务请求；

时间戳获取模块，被配置为基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；

数据读取模块，被配置为在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取。

可选的，所述数据读取模块，进一步被配置为：

可选的，所述装置，还包括：

重试模块，被配置为在所述读取时间戳大于所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳。

可选的，所述装置，还包括：

第一序列号获取模块，被配置为在所述读取时间戳小于所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，获取所述第二数据库的日志序列号；

第二序列号获取模块，被配置为将携带所述第二数据库的日志序列号的所述数据读取事务请求发送至所述第一数据库，且获取所述第一数据库的日志序列号；

序列号匹配模块，被配置为在确定所述第一数据库的日志序列号与所述第二数据库的日志序列号匹配的情况下，基于所述数据读取事务请求以及所述第一数据库的日志序列号在所述第一数据库读取数据。

可选的，所述第一序列号获取模块，进一步被配置为：

相应的，所述第二序列号获取模块，进一步被配置为：

可选的，所述装置，还包括：

数据库确定模块，被配置为基于所述数据读取事务请求确定对应的至少一个所述第二数据库。

可选的，所述第一序列号获取模块，进一步被配置为：

获取每个第二数据库的日志序列号；

相应的，第二序列号获取模块，进一步被配置为：

可选的，所述数据读取方法应用于分布式数据库。

根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述数据读取方法的步骤。

根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述数据读取方法的步骤。

本说明书一个实施例提供了一种数据读取方法及装置，其中，所述数据读取方法包括接收数据读取事务请求；基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取；所述数据读取方法通过获取一次读取时间戳，基于该读取时间戳就可以保证同一数据读取事务请求下读取的分布式备库的数据与对应的主库的数据一致性，极大的提升了用户在分布式备库进行数据的读取及查询体验。

附图说明

图1是本说明书一个实施例提供的一种数据读取装置的示意图；

图2是本说明书一个实施例提供的一种数据读取方法的流程图；

图3是本说明书一个实施例提供的第一种数据读取方法的处理过程流程图；

图4是本说明书一个实施例提供的第二种数据读取方法的处理过程流程图；

图5是本说明书一个实施例提供的一种数据读取装置的结构示意图；

图6是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。

在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。

事务：Transaction，由多条SQL语句组成的一个执行单元，事务具有原子性、一致性、隔离性、持久性4个特性。

MVCC：Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制，一种数据库常用的并发控制机制，每条数据保存多个版本，事务的读请求总是读取对其可见的版本，不会阻塞写请求。

一致性读：Consistent Read，在MVCC中，事务可见的数据可以看作数据库在某一时刻的一个“快照”或“视图”，本说明书中所说的一致性特指如下问题：在同一事务内，在备库读到的快照必须和主库读到的快照相同。

时间戳：Timestamp，通常是一个 64 位整数，用于比较判定事件之间的时间先后关系。

DN：Data Node，数据存储节点，通常整个数据库以分片（Sharding）的形式分布在多个 DN 上。

CN：Cordinator Node，事务协调者节点，负责在一个或多个 DN 上协调执行事务。

事务ID：Transaction ID，简称：trx_id，每个事务的唯一ID

读取时间戳：Snapshot Timestamp，snapshot_seq，事务的读取时间戳，按照该时间戳判断数据版本的可见性。

提交时间戳：Commit Timestamp，commit_seq，事务的提交。

GTS：Global TimeStamp Service，全局时间戳服务，它负责发放时间戳，本说明书实施例的数据读取装置中的其他节点都向GTS请求时间戳。

在本说明书中，提供了一种数据读取方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种数据读取装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

参见图1，图1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据读取装置的示意图，包括：客户端102、事务协调模块104（CN）、时间戳分发模块106（GTS）、主库108、备库110；

具体实施时，CN接收客户端102发送的读事务请求，例如查询某些数据的事务请求，且本实施例中的读事务请求与下述实施例的数据读取事务请求想要表述的内容一致，其中，该读事务由一个或多个SQL语句组成，通过该SQL语句可以明确读事务请求读取或查询哪些具体的数据；

CN同时向GTS发送为该读事务请求获取对应的读取时间戳的请求，在接收到GTS返回的该读事务的读取时间戳后，将携带有该读取时间戳的读事务请求发送至与该读取事务请求对应的每个备库110，且获取所有备库110写入事务的最大提交时间戳，其中，该提交时间戳即为主库108向对应的备库110执行写入事务的最大提交时间戳，且该提交时间戳根据主库108执行的写事务进行递增；而具体的，主库108向备库110执行写事务的时候，也是通过CN进行调度，且每次写事务执行时，CN也会向GTS发送获取时间戳的请求，为写事务获取对应的提交时间戳等；

在确定该读事务请求获取对应的读取时间戳小于所有备库110写入事务的最大提交时间戳的情况下，可以确定该读事务请求在主库108的数据在该读取时间戳之前已经全部写入备库110中，那么基于该读取时间戳的读事务请求在主库108和备库110读取的数据就可以保持一致，且无需引入其他额外的网络请求，优化网络资源，且仅通过获取一次读事务的读取时间戳就可以实现基于该读取时间戳的读事务请求从备库110中获取到的数据与该读取时间戳的读事务请求从主库108中获取的数据保持一致，提升用户体验。

参见图2，图2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种数据读取方法的流程图，包括以下步骤：

步骤202：接收数据读取事务请求。

具体的，本说明书实施例提供的所述数据读取方法应用于分布式数据库，且具体应用在MVCC多版本并发控制机制中，而具体的所述数据读取方法的执行对象为上述实施例的CN。

其中，数据读取事务请求可以理解为待进行数据读取事务的请求，而数据读取事务则由一条、两条或多条SQL语句组成，例如SELECTMAX(sal)，MIN(age)，AVG(sal)，SUM(sal) FROM emp等，且在实际应用中，数据读取事务请求一般为客户端发送的。

步骤204：基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳。

具体的，CN在接收到客户端发送的数据读取事务请求后，基于该数据读取事务向GTS发送为该数据读取事务获取读取时间戳的请求，GTS为该数据读取事务生成读取时间戳，且将该读取时间戳返回至CN；而为了便于理解，以下均以读取时间戳为snapshot_seq为例，对所述数据读取方法进行详细介绍。

具体实施时，CN在接收GTS返回的该数据读取事务的读取时间戳的同时，会获取第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，实际应用中，第一数据库可以理解为备库，即主库的备份数据库，而第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，则可以理解为主库向备库写入数据的写入事务最大的提交时间戳。

实际应用中，数据的读取和写入是互不影响的，在进行数据读取的时候不会影响数据的写入，例如在执行数据查询的时候，主库中的数据会同步向备库进行备份，不会因为执行了数据查询事务而终止数据备份，而主库中的数据每向备库写入一次，就相当于执行了一次写事务，CN在调度主库中的数据写入备库时会在GTS产生一个写入事务的提交时间戳。

且由于所述数据读取方法应用于分布式数据库中，因此会存在多个分片的主库和对应的多个分片的备库，CN在将主库的数据向备库备份时，会将多个分片的主库中的数据向对应的多个分片的备库进行备份，此时就会根据待备份的数据的量的不同，完成该写事务的时间也会不同，因此会产生多个提交时间戳，而本说明书实施例中，获取的第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，即是所有的备库的写入事务的最大提交时间戳。

步骤206：在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取。

其中，在读取时间戳小于备库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有读取时间戳的数据读取事务请求发送至第一数据库进行数据读取，并接收第一数据库基于该携带有读取时间戳的数据读取事务请求读取的数据。

具体的，所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳包括：

其中，第二数据库即可以理解为上述实施例的主库。

本说明书实施例中，所述数据读取方法将读取时间戳与备库的写入事务的最大提交时间戳进行比对，基于该读取时间戳就可以实现在同一个数据读取事务请求下从主库和备库获取的数据一致，提升用户体验。

举例说明，若客户端发送的数据读取事务请求的读取时间戳为****12:05:02，而第一数据库的写入事务的最大提交时间戳为****12:05:03，则可以确定在接收到客户端的该数据读取事务请求时，主库中在****12:05:02之前的数据已经全部备份到了备库中，此时根据该数据读取事务请求在备库获取到的时间戳为****12:05:02之前的数据则与在主库获取到的时间戳为****12:05:02之前的数据保持一致，即主库写入到备库数据的完成时间早于备库执行数据读取事务请求的时间，就可以实现在该数据读取事务请求在主库以及备库读取的数据一致。

本说明书实施例提供的所述数据读取方法包括：接收数据读取事务请求；基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将所述数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取，且接收所述第一数据库基于所述数据读取事务请求读取的数据；所述数据读取方法通过获取一次读取时间戳，基于该读取时间戳就可以保证同一数据读取事务请求下读取的分布式备库的数据与对应的主库的数据一致性，提升了用户在分布式备库进行数据的读取及查询体验。

本说明书另一实施例中，所述基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳之后，还包括：

其中，预设时长可以根据实际应用进行设置，在此不做任何限定，例如设置为1ms、2ms等。

具体的，为了避免在读取时间戳大于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳时，直接结束该数据读取事务请求给用户造成不好的体验，会在读取时间戳大于提交时间戳的情况下，设置一个数据库分布库可接受的等待时间，在等待预设时长后重新获取第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，再进行判断，在不影响数据读取事务请求处理的情况下，通过两次的读取时间戳判断保证主库和备库的读取数据的一致性；在第一次通过读取时间戳判断出主库和备库数据不一致的情况下，为客户端的数据读取事务请求争取了第二次的判断机会，避免直接将客户端的数据读取事务请求结束，使得用户在此种情况下需要多次重新提出数据读取事务请求，增加用户的数据读取时间。

具体实施时，在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳后，再次判断读取时间戳是否小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，若是，则继续执行上述流程，若否，为了保证该数据读取事务请求的正常进行，会通过日志序列号的方式保证客户端在同一数据读取事务请求下载备库获取的数据与该数据读取事务请求在主句获取的数据一致，具体实现方式如下所述：

所述在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳之后，还包括：

其中，日志序列号英文全称为Log Sequence Number，英文简称为LSN，是事务日志里面每条记录的唯一编号，主库中数据每执行一次写入事务提交，均会在日志中产生记录，而该记录均会生成对应LSN，且LSN就会同时存储在文件本身及对应的数据表中。

具体的，在接收数据读取事务请求，且确定该数据读取事务请求的读取时间戳大于备库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，获取主库的日志序列号，然后将携带有主库的日志序列号的数据读取事务请求分别发送至与主库对应的备库，然后获取备库的日志序列号，在主库的日志序列号与备库的日志序列号匹配的情况下，基于所述数据读取事务请求以及所述第一数据库的日志序列号在所述第一数据库读取数据。

实际应用中，主库中的数据会同步备份到备库，那么数据的日志序列号也会同步备份到备库，若备库中存在与主库中的数据相同的日志序列号，则可以说明主库中该日志序列号的数据已经全部备份到了备库，实现主库和备库的数据一致，此时可以基于该数据读取事务请求以及备库的日志序列号在备库读取与主库一致的数据，例如此时主库中存在日志序列号1-300的数据，而备库中也存在日志序列号1-300的数据，那么该数据读取事务请求读取的主库和备库的数据就会是一致的。

具体实施时，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

相应的，所述获取所述第一数据库的日志序列号包括：

具体的，获取所述第二数据库最后一次数据库完整备份的日志序列号以及获取所述第一数据库最后一次数据库完整备份的日志序列号均是为了保证备库中的数据是主库最后一次备份的数据，以保证数据的实时性。

而由于本实施例的所述数据读取方法应用于分布式数据库，因此一个数据读取事务请求可能对应多个主库以及多个备库，因此在接收到客户端发送的数据读取事务请求后，会先对数据读取事务请求进行解析，确定出对应的主库，以便后续的在对应的主库中进行数据处理，具体实现方式如下所述：

所述接收数据读取事务请求之后，还包括：

具体实施时，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

获取每个第二数据库的日志序列号；

具体的，在基于所述数据读取事务请求确定对应的至少一个主库后，获取每个主库的日志序列号，然后将每个主库的日志序列号分别与数据读取事务请求进行绑定，然后将绑定了主库的日志序列号的数据读取事务请求分别发送到每个主库对应的备库上，使得备库可以基于该日志序列号处理数据读取事务请求，保证该数据读取事务请求在备库读取的数据与主库的数据保持一致，避免造成数据遗漏。

实际应用中，为了保证数据库的运行速度，数据的读取经常会在备库进行，数据的写入会在主库进行，而在接收到客户端的数据读取事务请求后，会向备库中进行数据读取，此时就要保证该数据读取事务请求在主库上读取到的数据和在备库上读取到数据是一致的，在这种情况下，该数据读取事务请求在备库上读取到的数据才可以被正常使用，因此采用对读取时间戳的判断或日志序列号的方式来保证同一个数据读取事务请求在备库读取到的数据与该数据读取事务请求在主库读取的数据是一致的，增强用户体验。

本说明书实施例提供的所述数据读取方法巧妙设计和利用GTS 时间戳的单调性，在全局分片上建立因果关系，只需要获取一次时间戳就可以满足所有分片的主备一致性判断，体现出好的网络优化，节省网络资源。

以下对采用所述数据读取方法中若数据读取事务的读取时间戳大于第一数据的写入事务的最大提交时间戳的情况下，在等待预设时长后重试上述步骤可以满足数据读取，进行正确性验证：

假设存在一个写事务T1，即主库之前写入过的事务，通过同步链路同步到备库上，也可以看做待读取的数据、一个读事务S；那么实际应用中，T1应该对S可见，即在备库上T1要么对S可见，要么S阻塞等待，然后根据时间戳判断可见。

若T1.commit_seq <S.snapshot_seq，S.snapshot_seq<max_commit_seq，即存在一个提交事件 T2.commit_seq >S.snapshot_seq；具体的T1的提交时间戳小于S的读取时间戳，S的读取时间戳小于备库的写入事务的最大提交时间戳，且该max_commit_seq由写事务T2获得；

那么通过T1.commit_seq <S.snapshot_seq，可知 T1.commit_seq < T2.commit_seq，所以T1.GetCommitTS --> T2.GetCommitTS （-->表示 happens-before）；具体的，由于T1的提交时间戳小于S的读取时间戳，S的读取时间戳又小于T2的提交时间戳，那么可以认为T1的提交时间戳小于T2的提交时间戳，即T1获取提交时间戳在T2获取提交时间戳之前；

而事务提交流程是 Prepare ->GetCommitTS -> Commit，所以有：

T1.Prepare --> T1.GetCommitTS -->T1.Commit

T2.Prepare -->T2.GetCommitTS --> T2.Commit；

具体的，事务提交流程是准备、获取提交时间戳、提交，因此本次事务提交流程为：

T1准备、获取T1的提交时间戳、T1提交；

T2准备、获取T2的提交时间戳、T2提交；

而根据上述可知，T1准备、获取T1的提交时间戳在T2准备、获取T2的提交时间戳之前，但是分布式系统会存在时延，所以T1的提交时间戳以及T2的提交时间戳到达备库的顺序可能会存在乱序，因此T1提交和T2提交这两个事件的先后关系仍是不确定的；

即备库Apply日志必然会保证上述T1和T2的事务提交的先后关系保持不变，因此S 创建时 T1.Prepare 一定已经完成了，那么T1.Commit 的时序有两种情况：

如果 T1.Commit 先于 T2.Commit，那么 T1 直接对 S 可见，

如果 T1.Commit 后于 T2.Commit，那么 S 会阻塞等待 T1.Commit 到达备库，然后根据时间戳判断出可见。

具体的，即T1的提交早于T2的情况下，在T2为最后一次写入事务的情况下，T1对S是可见的，而在T1的提交晚于T2的情况下，但T1的提交时间戳获取在T2的提交时间戳获取之前，且T2.commit_seq为备库的写入事务的最大提交时间戳，但是T1的提交晚于T2提交，此时则S 会阻塞等待 T1.Commit 到达备库，再根据备库的写入事务的最大提交时间戳确定T1对S可见，以保证读取备库数据的完整性。

本说明书实施例提供的所述数据读取方法，在备库节点维护目前最大的提交时间戳max_commit_seq，如果读事务S的读取时间戳满足snapshot_seq<max_commit_seq，则可以认为读是“安全”的，该备库中的写事务对读事务S可见，如果不满足本前提，则可以阻塞等待一小段时间（例如 1ms）之后重试，在备库的写入事务的最大提交时间戳大于读事务S的读取时间戳的情况下，仍可以确定备库中的写事务对读事务S可见，通过阻塞等待的方式快速安全的满足读事务读取数据的请求。

下述结合附图3，以本说明书提供的所述数据读取方法在分布式数据库的应用为例，对所述数据读取方法进行进一步说明。其中，图3示出了本说明书一个实施例提供的第一种数据读取方法的处理过程流程图，具体包括以下步骤：

具体实施时，本说明书实施例提供的数据读取方法中包括用户、CN、GTS以及分布式备库DN1\DN2\DN3。

步骤302：用户向CN发送数据读取事务请求。

步骤304：CN接收到数据读取事务请求后向请求GTS为数据读取事务生成读取时间戳以及获取分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳。

步骤306：GTS为数据读取事务生成读取时间戳以及获取分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳后，将该读取时间戳以及提交时间戳返回至CN。

步骤308：CN在确定读取时间戳小于提交时间戳的情况下，将携带有该读取时间戳的数据读取事务请求分别发送至对应的分布式备库DN1\DN2\DN3。

步骤310：分布式备库DN1\DN2\DN3基于数据读取事务请求读取的数据，且将读取的数据返回至CN。

步骤312：CN将接收的数据返回给用户。

本说明书实施例提供的所述数据读取方法，通过获取一次时间戳，基于该时间戳就可以保证读取的分布式备库的数据与对应的主库的数据一致，极大的提升了用户在分布式备库进行数据的读取及查询体验。

下述结合附图4，以本说明书提供的所述数据读取方法在分布式数据库的应用为例，对所述数据读取方法进行进一步说明。其中，图4示出了本说明书一个实施例提供的第二种数据读取方法的处理过程流程图，具体包括以下步骤：

具体实施时，本说明书实施例提供的数据读取方法中包括用户、CN、GTS以及分布式备库DN1\DN2\DN3、分布式主库MDB1\MDB2\MDB3。

步骤402：用户向CN发送数据读取事务请求。

步骤404：CN接收到数据读取事务请求后向请求GTS为数据读取事务生成读取时间戳以及获取分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳。

步骤406：GTS为数据读取事务生成读取时间戳以及获取分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳后，将该读取时间戳以及提交时间戳返回至CN。

步骤408：CN在确定读取时间戳大于分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳的情况下，在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳，在读取时间戳仍大于分布式备库DN1\DN2\DN3的写入事务的最大提交时间戳的情况下，分别向分布式主库MDB1\MDB2\MDB3发送获取日志序列号的请求。

步骤410：分布式主库MDB1\MDB2\MDB3接收到日志序列号的获取请求后分别将其对应的日志序列号返回至CN。

步骤412：CN将携带有对应的日志序列号的数据读取事务请求分别发送至对应的分布式备库DN1\DN2\DN3。

步骤414：分布式备库DN1\DN2\DN3接收到携带有日志序列号的数据读取事务请求后，等待本地日志Apply的日志序列号到达当前接收的数据读取事务请求中携带的日志序列号时，基于数据读取事务请求进行数据读取且将读取到的数据返回至CN。

步骤416：CN将接收到的数据返回给用户。

本说明书实施例提供的所述数据读取方法，在备库DN节点维护目前最大的提交时间戳（max_commit_seq），在备库DN节点上，如果读取时间戳满足snapshot_seq>max_commit_seq，则可以认为读是“安全”的，可以直接进行数据读取，如果不满足本前提，可以等待一小段时间（例如 1ms）之后重试，即重新获取备库DN节点维护目前写入事务的最大的提交时间戳（max_commit_seq），若仍不满足，则先到主库取当前 LSN，然后等待备库 LSN到达当前 LSN时在备库进行数据读取，以保证读取的备库数据与主库一致，通过三种方式实现读取备库数据时保证基于同一个数据读取事务在备库读取到的数据和在主库读取到的数据保持一致，提升用户的数据读取体验，且备库的读一般都可以在一次RT（round-trip，一次读请求）内完成，提高了数据的查询性能。

与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了数据读取装置实施例，图5示出了本说明书一个实施例提供的一种数据读取装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：

请求接收模块502，被配置为接收数据读取事务请求；

时间戳获取模块504，被配置为基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；

数据读取模块506，被配置为在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取。

可选的，所述数据读取模块506，进一步被配置为：

可选的，所述装置，还包括：

可选的，所述第一序列号获取模块，进一步被配置为：

相应的，所述第二序列号获取模块，进一步被配置为：

可选的，所述装置，还包括：

可选的，所述第一序列号获取模块，进一步被配置为：

获取每个第二数据库的日志序列号；

相应的，第二序列号获取模块，进一步被配置为：

可选的，所述数据读取方法应用于分布式数据库。

本说明书一个实施例提供了一种数据读取装置包括接收数据读取事务请求；基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；在所述读取时间戳小于第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将所述数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取，且接收所述第一数据库基于所述数据读取事务请求读取的数据；所述数据读取装置通过获取一次时间戳，基于该时间戳就可以保证同一数据读取事务请求下读取的分布式备库的数据与对应的主库的数据一致性，极大的提升了用户在分布式备库进行数据的读取及查询体验。

上述为本实施例的一种数据读取装置的示意性方案。需要说明的是，该数据读取装置的技术方案与上述的数据读取方法的技术方案属于同一构思，数据读取装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据读取方法的技术方案的描述。

图6示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备600的结构框图。该计算设备600的部件包括但不限于存储器610和处理器620。处理器620与存储器610通过总线630相连接，数据库650用于保存数据。

计算设备600还包括接入设备640，接入设备640使得计算设备600能够经由一个或多个网络660通信。这些网络的示例包括公用交换电话网（PSTN）、局域网（LAN）、广域网（WAN）、个域网（PAN）或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备640可以包括有线或无线的任何类型的网络接口（例如，网络接口卡（NIC））中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网（WLAN）无线接口、全球微波互联接入（Wi-MAX）接口、以太网接口、通用串行总线（USB）接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信（NFC）接口，等等。

在本说明书的一个实施例中，计算设备600的上述部件以及图6中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图6所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

计算设备600可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备（例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等）、移动电话（例如，智能手机）、可佩戴的计算设备（例如，智能手表、智能眼镜等）或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备600还可以是移动式或静止式的服务器。

其中，处理器620用于执行如下计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述数据读取方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的数据读取方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据读取方法的技术方案的描述。

本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，，该指令被处理器执行时实现所述数据读取方法的步骤。

上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的数据读取方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据读取方法的技术方案的描述。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims

1.一种数据读取方法，包括：

接收数据读取事务请求；

基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳；

在所述读取时间戳小于第二数据库针对第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取，其中，所述第一数据库为所述第二数据库的备份数据库，进行数据读取的时候不会影响数据的写入。

2.根据权利要求1所述的数据读取方法，所述基于所述数据读取事务请求获取读取时间戳之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的数据读取方法，所述在等待预设时长后重新获取所述第一数据库的写入事务的最大提交时间戳之后，还包括：

4.根据权利要求3所述的数据读取方法，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

相应的，所述获取所述第一数据库的日志序列号包括：

5.根据权利要求3所述的数据读取方法，所述接收数据读取事务请求之后，还包括：

6.根据权利要求5所述的数据读取方法，所述获取所述第二数据库的日志序列号包括：

获取每个第二数据库的日志序列号；

7.根据权利要求1所述的数据读取方法，所述数据读取方法应用于分布式数据库。

8.一种数据读取装置，包括：

请求接收模块，被配置为接收数据读取事务请求；

数据读取模块，被配置为在所述读取时间戳小于第二数据库针对第一数据库的写入事务的最大提交时间戳的情况下，将携带有所述读取时间戳的数据读取事务请求发送至所述第一数据库进行数据读取，其中，所述第一数据库为所述第二数据库的备份数据库，进行数据读取的时候不会影响数据的写入。

9.一种计算设备，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现权利要求1至7任意一项所述数据读取方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述数据读取方法的步骤。