1. 2. 1. 3. 1. 2. 背景 方案调研 Chubaofs Juicefs 方案实现 方案一：chubaofs 方案二：事务方案 方案三：利用 KV 自带的分布式事务 Q&A 1. 是否需要实现跨文件系统的 rename 操作？ 2. 在多客户端情况下，是否需要加锁来保证其原子性？ 3. rename 流程举例说明？ 例 1：rename KV/DB 中（如 redis、tikv...），而这些 KV 本身就支持事务，所以它只要把这些操作打包成事务扔给 KV 就可以了 如果采用 Juicefs 的方案，我们需要在 metaserver 层实现分布式事务 方案实现 方案一：chubaofs 从以上的分析来看，chubaofs 的方案是可行的，参照其实现就行 方案二：事务方案 前言（关于 MVCC）： MVCC ( ) MVCC 可以保证事务 ACID 中的 C(一致性) 和 I(隔离性)) 方案主要借鉴 leveldb 与 etcd(boltdb) 中事务的实现（主要利用 mvcc），方案设计如下：© XXX Page 7 of 15 整体思路如下： 在 MDS 所有 copyset 中增加一个 txid 字段，保存当前 copyset 已成功的事务 id（该事务 id 顺序递增，事务每成功一次则加一）

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 50 2.3.6 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 83 4.1.2 TiDB 事务机制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 336 4.8 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 341 4.8.1 事务概览 · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 70 1 2.3.6 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 103 4.1.2 TiDB 事务机制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 411 4 4.9 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 412 4.9.1 事务概览 · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 65 1 2.3.6 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 99 4.1.2 TiDB 事务机制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 407 4 4.9 事务 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 408 4.9.1 事务概览 · · · · · · · · · · · ·

JSON 函数 GROUP BY 聚合函数 其他函数 精度数学 SQL 语句语法 数据定义语句 (DDL) 数据操作语句 (DML) 事务语句 数据库管理语句 Prepared SQL 语句语法 实用工具语句 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制文档 Bit-value Literals Boolean GROUP BY 聚合函数 其他函数 精度数学 SQL 语句语法 数据定义语句 (DDL) 数据操作语句 (DML) 事务语句 数据库管理语句 Prepared SQL 语句语法 实用工具语句 TiDB SQL 语法图 JSON 支持 Connectors 和 API TiDB 事务隔离级别 错误码与故障诊断 与 MySQL 兼容性对比 TiDB 内存控制 高级功能 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复

Mesh产品多样化Service Mesh的优势 云原生 零入侵 可观察性 面向运维服务化之后，数据库怎么办？ 服务 • 无状态 • 根据规则路由 • 业务方处理事务 数据库 • 有状态 • 根据SQL路由 • 数据库自动处理事务数据库的进化趋势 • SQL • ACID • 分布式 RDBMS • SQL • BASE ACID • 分布式 NoSQL • SQL • Transparent Sharding Middleware Database-as-a-Service What's Really New with NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 sync read分布式事务：定义 传统事务：ACID Atomicity - 原子性 Consistency - 一致性 Isolation - 隔离性 Durability - 持久性 柔性事务：BASE Basically Available - 基本可用 Soft state -软状态 Eventual consistency - 最终一致性分布式事务：分类 XA 最大努力送达

12 12 12 12 13 14 14 14 14 15 15 16 16 18 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 connection to MySQL server during query Q5: TiDB 是否⽀持 select for update？ Q6: 事务太⼤(insert ... select)，或者select..for update，以及⽹络问题，执⾏事务TiDB会返回错误，有什么办法可以区分吗？ Q7: TIDB能否⽀持session级别的悲观锁 Q8：TiDB binlog的⽬标端在以下情况不⽀持udb-mysql5 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 10/120 什么是 什么是TiDB TiDB 是 PingCAP 公司研发的开源分布式关系型数据库。定位于在线事务处理、在线分析处理 HTAP 的融合型数据库产品。兼容 MySQL 协议，⽀持⽔平伸缩，具备强⼀致性和⾼可⽤性。 UCloud 基于PingCAP的TiDB，实现TiDB在公有云的产品化，给⽤⼾提供

挑战：擅长简单读写，无法处理 交易类数据及复杂业务逻辑的特 性限制其在非互联网领域的发展 • 背景：随着互联网向银行、电信、电 力等方向的渗透，传统行业数据量 迅速提升，需要同时满足低成本、线 性扩容及能够处理交易类事务的新 型数据库，大数据的存储刚需不可 避免 • 挑战：基于 Google Spanner/F1 论 文，基础软件最前沿的领域之一，技 术门槛最高 资料来源：公开资料整理 数据库技术发展演进 Google TiDB Google Spanner / F1 - The First NewSQL ● 全球级别分布式 / 跨数据中心复制 ○ Paxos ● ACID 事务支持 ○ 两阶段提交 ● 无锁快照读 / 无锁只读事务 ○ MVCC ● External Consistency ○ TrueTime API ● SQL 支持 ● the Next BigTable Powered By Jeff 兼容接 口轻松处理高并发实时写入、实时查询和分析，极大的简化程序设计、应用维护 ，轻松应对大数据存储问题。 ● 高并发、高吞吐、完整的跨行事务支持、强一致性 通过简单的增加节点，提供无上限的、线性扩展的的高并发、高吞吐的处理能力 ，卓越的集群处理能力。同时提供跨行事务处理能力。 我们的数据库能解决什么问题 - 2 ● 高可用、跨数据中心多活 分布式算法 Raft 自动完成多副本写入、数据分片（region）的拆分、聚合、重分布

中间件只是起点，PolarDB-X 可能是离终点最近的那个 对近十年的探索以及五年的上云 经验进行重新思考，面向未来设 从运维视角实现计算存储一体化 计新架构 产品形态 基于MySQL XA实现分布式事务 基于外部组件进行扩容 支持扩容 分布式事务 一体化尝试 Review 2.0 开源 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2021年10月20日，云栖大会宣 布开源 2020年5月，PolarDB-X 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 • 实现复杂度高 Q: 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium • Streamsets • mysql-binlog-connector-java • Flink CDC 性能指标 • 25w rps • 8GB 大事务 • 5s

方案可行 输出结果及理论 体系化 方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！ 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理） 优先级排序（幼儿园事务＞会议准备＞生活采购） 生成最优动线：地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警： 灶台计时器同步手机震动提醒 通勤路况实时监控（若堵车超15分钟触发备用方案） 技术红利： 时间利用率提升40%，晨间压力值降低65%，关键事务完成率100% 情景还原：7:15分，被幼儿园家长群消息惊醒，发现今天轮到自己带班级手工材料。同时想起丈夫出差前嘱咐的干洗店取 衣，冰箱牛奶已空需采购，下午3点部门汇报会需准备PPT，而此刻灶台上烧着的水即将沸腾。 场景2：婆媳关系中的代际冲突 背景：你和丈夫结婚后，和公婆住在一起。由于代际差异，你和婆婆在教育孩子、家务分配、生活习惯等问题上频 频发生矛盾。婆婆习惯于传统的方式，而你则希望以更现代的方式管理家庭事务。一次争吵后，气氛变得紧张，双 方都感到不满。 目标：通过有效的沟通和理解，缓解婆媳关系中的代际冲突，找到双方都能接受的解决方案，改善家庭氛围。 妥善处理策略 1.冷静下来，避免情绪化反应 •