在大型分布式系统中，定会存在大量并发写入的场景。在这种场景下如何进行更好的并发控制，即在多个任务同时存取数据时保证数据的一致性，成为分布式系统必须解决的问题。
悲观并发控制和乐观并发控制是并发控制中采用的主要技术手段，对于不同的业务场景，应该选择不同的控制方法。

悲观锁

悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作读某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。

在悲观锁的场景下，假设用户A和B要修改同一个文件，A在锁定文件并且修改的过程中，B是无法修改这个文件的，只有等到A修改完成，并且释放锁以后，B才可以获取锁，然后修改文件。由此可以看出，悲观锁对并发的控制持悲观态度，它在进行任何修改前，首先会为其加锁，确保整个修改过程中不会出现冲突，从而有效的保证数据一致性。但这样的机制同时降低了系统的并发性，尤其是两个同时修改的对象本身不存在冲突的情况。同时也可能在竞争锁的时候出现死锁，所以现在很多的系统例如Kubernetes采用了乐观并发的控制方法。

乐观锁

乐观并发控制（又名“乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此影响，各事务能够在不请求锁的情况下处理各自的数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。

相对于悲观锁对锁的提前控制，乐观锁相信请求之间出现冲突的概率是比较小的，在读取及更改的过程中都是不加锁的，只有在最后提交更新时才会检测冲突，因此在高并发量的系统中占有绝对优势。同样假设用户A和B要修改同一个文件，A和B会先将文件获取到本地，然后进行修改。如果A已经修改好并且将数据提交，此时B再提交，服务器端会告知B文件已经被修改，返回冲突错误。此时冲突必须由B来解决，可以将文件重新获取回来，再一次修改后提交。

乐观锁通常通过增加一个资源版本字段，来判断请求是否冲突。初始化时指定一个版本值，每次读取数据时将版本号一同读出，每次更新数据，同时也对版本号进行更新。当服务器端收到数据时，将数据中的版本号与服务器端的做对比，如果不一致，则说明数据已经被修改，返回冲突错误。

Kubernetes中的并发控制

在Kubernetes集群中，外部用户及内部组件频繁的数据更新操作，导致系统的数据并发读写量非常大。假设采用悲观并行的控制方法，将严重损耗集群性能，因此Kubernetes采用乐观并行的控制方法。Kubernetes通过定义资源版本字段实现了乐观并发控制，资源版本(ResourceVersion)字段包含在Kubernetes对象的元数据(Metadata)中。这个字符串格式的字段标识了对象的内部版本号，其取值来自etcd的modifiedindex，且当对象被修改时，该字段将随之被修改。值得注意的是该字段由服务端维护，不建议在客户端进行修改。

type ObjectMeta struct {
      ......

      // An opaque value that represents the internal version of this object   that can
      // be used by clients to determine when objects have changed. May be   used for optimistic
      // concurrency, change detection, and the watch operation on a   resource or set of resources.
      // Clients must treat these values as opaque and passed unmodified   back to the server.
      // They may only be valid for a particular resource or set of   resources.
      //
      // Populated by the system.
      // Read-only.
      // Value must be treated as opaque by clients and .
      // More info:   https://git.k8s.io/community/contributors/devel/api-conventions.md#concurrency-control-and-consistency
      // +optional
      ResourceVersion string
     
      ......
}

Kube-Apiserver可以通过该字段判断对象是否已经被修改。当包含ResourceVersion的更新请求到达Apiserver，服务器端将对比请求数据与服务器中数据的资源版本号，如果不一致，则表明在本次更新提交时，服务端对象已被修改，此时Apiserver将返回冲突错误(409)，客户端需重新获取服务端数据，重新修改后再次提交到服务器端。上述并行控制方法可防止如下的data race：

Client #1: GET Foo
Client #2: GET Foo

Client #1: Set Foo.Bar =   "one"
Client #1: PUT Foo

Client #2: Set Foo.Baz =   "two"
Client #2: PUT Foo

当未采用并发控制时，假设发生如上请求序列，两个客户端同时从服务端获取同一对象Foo(含有Bar、Baz两个字段)，Client#1先将Bar字段置成one，其后Client#2对Baz字段赋值的更新请求到服务端时，将覆盖Client#1对Bar的修改。反之在对象中添加资源版本字段，同样的请求序列将如下：

Client #1: GET Foo  //初始Foo.ResourceVersion=1
Client #2: GET Foo  //初始Foo.ResourceVersion=1

Client #1: Set Foo.Bar =   "one"
Client #1: PUT Foo  //更新Foo.ResourceVersion=2

Client #2: Set Foo.Baz =   "two"
Client #2: PUT Foo  //返回409冲突

Client#1更新对象后资源版本号将改变，Client#2在更新提交时将返回冲突错误(409)，此时Client#2必须在本地重新获取数据，更新后再提交到服务端。

假设更新请求的对象中未设置ResourceVersion值，Kubernetes将会根据硬改写策略(可配置)决定是否进行硬更新。如果配置为可硬改写，则数据将直接更新并存入Etcd，反之则返回错误，提示用户必须指定ResourceVersion。

Kubernetes中的Update和Patch

Kubernetes实现了Update和Patch两个对象更新的方法，两者提供不同的更新操作方式，但冲突判断机制是相同的。

Update

对于Update，客户端更新请求中包含的是整个obj对象，服务器端将对比该请求中的obj对象和服务器端最新obj对象的ResourceVersion值。如果相等，则表明未发生冲突，将成功更新整个对象。反之若不相等则返回409冲突错误，Kube-Apiserver中冲突判断的代码片段如下。

e.Storage.GuaranteedUpdate(ctx,   key...) (runtime.Object, *uint64, error) {
              //   If AllowUnconditionalUpdate() is true and the object specified by
              //   the user does not have a resource version, then we populate it with
              //   the latest version. Else, we check that the version specified by
              //   the user matches the version of latest storage object.
              resourceVersion,   err := e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(obj)
              if   err != nil {
                     return   nil, nil, err
              }
                version, err :=   e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(existing)
              doUnconditionalUpdate   := resourceVersion == 0 && e.UpdateStrategy.AllowUnconditionalUpdate()
               
              if   doUnconditionalUpdate {
                     //   Update the object's resource version to match the latest
                     //   storage object's resource version.
                     err   = e.Storage.Versioner().UpdateObject(obj, res.ResourceVersion)
                     if   err != nil {
                            return   nil, nil, err
                     }
              }   else {
                     //   Check if the object's resource version matches the latest
                     //   resource version.
                     ......
                     if   resourceVersion != version {
                            return   nil, nil, kubeerr.NewConflict(qualifiedResource, name,   fmt.Errorf(OptimisticLockErrorMsg))
                     }
              }
         ......
       return   out, creating, nil
}

基本流程为：

获取当前更新请求中obj对象的ResourceVersion值，及服务器端最新obj对象(existing)的ResourceVersion值
如果当前更新请求中obj对象的ResourceVersion值等于0，即客户端未设置该值，则判断是否要硬改写(AllowUnconditionalUpdate)，如配置为硬改写策略，将直接更新obj对象
如果当前更新请求中obj对象的ResourceVersion值不等于0，则判断两个ResourceVersion值是否一致，不一致返回冲突错误(OptimisticLockErrorMsg)

Patch

相比Update请求包含整个obj对象，Patch请求实现了更细粒度的对象更新操作，其请求中只包含需要更新的字段。例如要更新pod中container的镜像，可使用如下命令：

kubectl patch pod my-pod -p   '{"spec":{"containers":[{"name":"my-container","image":"new-image"}]}}'

服务器端只收到以上的patch信息，然后通过如下代码将该patch更新到Etcd中。

func (p *patcher) patchResource(ctx   context.Context) (runtime.Object, error) {
       p.namespace   = request.NamespaceValue(ctx)
       switch   p.patchType {
       case   types.JSONPatchType, types.MergePatchType:
              p.mechanism   = &jsonPatcher{patcher: p}
       case   types.StrategicMergePatchType:
              schemaReferenceObj,   err := p.unsafeConvertor.ConvertToVersion(p.restPatcher.New(),   p.kind.GroupVersion())
              if   err != nil {
                     return   nil, err
              }
              p.mechanism   = &smpPatcher{patcher: p, schemaReferenceObj: schemaReferenceObj}
       default:
              return   nil, fmt.Errorf("%v: unimplemented patch type", p.patchType)
       }
       p.updatedObjectInfo   = rest.DefaultUpdatedObjectInfo(nil, p.applyPatch, p.applyAdmission)
       return   finishRequest(p.timeout, func() (runtime.Object, error) {
              updateObject,   _, updateErr := p.restPatcher.Update(ctx, p.name, p.updatedObjectInfo,   p.createValidation, p.updateValidation, false, p.options)
              return   updateObject, updateErr
       })
}

基本流程为：

1.首先判断patch的类型，根据类型选择相应的mechanism

2.利用DefaultUpdatedObjectInfo方法将applyPatch(应用Patch的方法)添加到admission chain的头部

3.最终还是调用上述Update方法执行更新操作

在步骤2中将applyPatch方法挂到admission chain的头部，与admission行为相似，applyPatch方法会将patch应用到最新获取的服务器端obj上，生成一个已更新的obj，再对该obj继续执行admission chain中的Admit与Validate。最终调用的还是update方法，因此冲突检测的机制与上述Update方法完全一致。

相比Update，Patch的主要优势在于客户端不必提供全量的obj对象信息。客户端只需以patch的方式提交要修改的字段信息，服务器端会将该patch数据应用到最新获取的obj中。省略了Client端获取、修改再提交全量obj的步骤，降低了数据被修改的风险，更大大减小了冲突概率。由于Patch方法在传输效率及冲突概率上都占有绝对优势，目前Kubernetes中几乎所有更新操作都采用了Patch方法，我们在编写代码时也应该注意使用Patch方法。

附：

ResourceVersion字段在Kubernetes中除了用在上述并发控制机制外，还用在Kubernetes的list-watch机制中。Client端的list-watch分为两个步骤，先list取回所有对象，再以增量的方式watch后续对象。Client端在list取回所有对象后，将会把最新对象的ResourceVersion作为下一步watch操作的起点参数，也即Kube-Apiserver以收到的ResourceVersion为起始点返回后续数据，保证了list-watch中数据的连续性与完整性。

本文转载自华为云产品与解决方案公众号。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n3AbS-Giw6Lghwpe5MWlVg

创作场景

Kubernetes 并发控制与数据一致性的实现原理