1.BoltDB 事务流程
2.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
3.toydb源码阅读02-MVCC
4.BoltDB源码解析（二）事务
5.安全数据库国内外竞争优势
6.深度解析Delta Lake

BoltDB 事务流程

       BoltDB 的源码事务流程主要围绕 Tx 结构体展开，它在设计上注重对单写控制和内存管理。实现事务的源码开始通常通过 db.Update，涉及到的实现 Rollback 和 Commit 操作在事务管理中起着关键作用。写事务使用 beginRWTx()方法，源码它通过互斥锁（rwlock）实现单写，实现怎样爬网站源码避免了文件锁带来的源码问题。读事务则通过 beginTx()执行，实现该操作会锁定内存映射，源码可能影响性能，实现特别是源码当写事务频繁需要 remmap时。

       初始化阶段，实现写事务通过拷贝 db.meta 实现版本控制，源码每次写操作都会更新 metapage 并递增版本号。实现Commit 时，源码数据库信息的内存操作完成后，才会进行 B+树的分裂和平衡等ACID事务特性操作。BoltDB的存储基于页（page）和 B+树，每个页面大小通常为操作系统标准的4k，数据以 key-value 形式分布在 bucket 中的 B+树节点上，通过 MVCC机制确保并发控制。

       理解 Transaction Commit 的过程，关键在于理解 txid、metapage 和 mmap，这三个元素构成了 BoltDB MVCC机制的核心。对于存储结构和并发特性，可以通过阅读源代码和参考其他资源进行深入学习。BoltDB适合于读多写少的场景，因为其内存映射策略和文件系统操作的方式。要全面掌握 BoltDB，还需要结合详细的代码和理解其内存布局和分页算法。

openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）

       事务是数据库操作的核心单位，必须满足原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）四大属性，确保数据操作的华炎源码可靠性与一致性。以下是openGauss数据库中事务机制的详细解析：

       ### 事务整体架构与代码概览

       在openGauss中，事务的实现与存储引擎紧密关联，主要集中在源代码的`gausskernel/storage/access/transam`与`gausskernel/storage/lmgr`目录下。事务系统包含关键组件：

       1. **事务管理器**：事务系统的中枢，基于有限循环状态机，接收外部命令并根据当前事务状态决定下一步执行。

       2. **日志管理器**：记录事务执行状态及数据变化过程，包括事务提交日志（CLOG）、事务提交序列日志（CSNLOG）与事务日志（XLOG）。

       3. **线程管理机制**：通过内存区域记录所有线程的事务信息，支持跨线程事务状态查询。

       4. **MVCC机制**：采用多版本并发控制（MVCC）实现读写隔离，结合事务提交的CSN序列号，确保数据读取的正确性。

       5. **锁管理器**：实现写并发控制，通过锁机制保证事务执行的隔离性。

       ### 事务并发控制

       事务并发控制机制保障并发执行下的数据库ACID属性，主要由以下部分构成：

       - **事务状态机**：分上层与底层两个层次，上层状态机通过分层设计，支持灵活处理客户端事务执行语句（BEGIN/START TRANSACTION/COMMIT/ROLLBACK/END），底层状态机记录事务具体状态，包括事务的开启、执行、结束等状态变化。

       #### 事务状态机分解

       - **事务块状态**：支持多条查询语句的事务块，包含默认、已开始、事务开始、运行中、结束状态。

       - **底层事务状态**：状态包括TRANS_DEFAULT、TRANS_START、TRANS_INPROGRESS、TRANS_COMMIT、TRANS_ABORT、TRANS_DEFAULT，茄酱源码分别对应事务的初始、开启、运行、提交、回滚及结束状态。

       #### 事务状态转换与实例

       通过状态机实例展示事务执行流程，包括BEGIN、SELECT、END语句的执行过程，以及相应的状态转换。

       - **BEGIN**：开始一个事务，状态从默认转为已开始，之后根据语句执行逻辑状态转换。

       - **SELECT**：查询语句执行，状态保持为已开始或运行中，事务状态不发生变化。

       - **END**：结束事务，状态从运行中或已开始转换为默认状态。

       #### 事务ID分配与日志

       事务ID（xid）以uint单调递增序列分配，用于标识每个事务，CLOG与CSNLOG分别记录事务的提交状态与序列号，采用SLRU机制管理日志，确保资源高效利用。

       ### 总结

       事务机制在openGauss数据库中起着核心作用，通过详细的架构设计与状态管理，确保了数据操作的ACID属性，支持高并发环境下的高效、一致的数据处理。MVCC与事务ID的合理使用，进一步提升了数据库的性能与数据一致性。未来，将深入探讨事务并发控制的MVCC可见性判断机制与进程内的多线程管理机制，敬请期待。

toydb源码阅读-MVCC

       实现MVCC（多版本并发控制）的DBMS内部维持着单个逻辑数据的多个物理版本，当事务修改数据时，就创建新的p小说源码版本。事务读取时，根据事务的开始时间，读取事务开始时刻之前的最新版本。MVCC的核心概念是，只读事务无需加锁即可读取数据库某一时刻的快照，保留数据的所有历史版本，DBMS甚至能支持读取任意历史版本的数据。在toydb中，这种特性被实现，即不实现垃圾回收（GC），保留所有版本，开发者特别强调这是功能而非错误。

       并发控制方面，MVCC主要解决读写（R-W）冲突，但对于写入（W-W）冲突，仅靠MVCC本身无法解决，需要引入其他并发协议。toydb实例中，事务的时间或版本基于事务的开始决定。例如，事务T2读取的物理时间可能落后于T5，但T2事务开始早于T5，因此T2能读取到的数据版本早于T5。记录真正可见是根据提交的时刻决定的，事务未提交前，其写入的数据对自身可见，但对其他事务不可见。理解这一概念需要结合具体的并发控制协议。

       在Miniob中，MVCC的实现相对简洁。版本基于tid（事务标识），每条记录会生成两个sys_field，分别存储事务的开始时间（begin）和结束时间（end），标识事务的可见性。Miniob中的隔离级别为快照隔离，未提交事务的授权站源码begin值小于0，因此无法读取到新写入的记录，避免了幻读情况。判断记录是否可见的逻辑在visit_record函数中提供。

       toydb的MVCC实现集中在src/storage/mvcc.rs文件中，文件结构清晰，辅助支持如debug.rs、keycode.rs提供额外功能，但核心在于Transaction和MVCC结构体的实现。TransactionState结构体用于安全地传递事务状态，有助于简化事务管理，但并未在MVCC实现中体现。在TransactionState中，提供了一个函数来判断给定版本是否对当前事务可见，基于事务的状态和版本信息进行判断。

       toydb中，事务和存储引擎之间通过KV存储引擎交互，实现MVCC功能。对于只读事务和读写事务，toydb提供了不同的开始函数。在写入和删除操作中，toydb通过write_version函数实现，首先检查冲突，然后写入TrnWrite和Version。MVCC的实现包括begin、commit、rollback等关键操作，保证了事务的原子性、可重复读和时间一致性。active_set机制帮助解决了事务提交或回滚时更改的可见性问题，确保了原子性提交和可重复读的实现。

       toydb的MVCC模块设计简洁，功能强大，仅余行代码就实现了关键的并发控制逻辑。复合类型Key的支持使得复合数据结构的实现更加直观，同时KV存储引擎不仅用于数据存储，还用于事务日志记录，实现了功能整合。此外，toydb提供了完善的测试和调试支持，简化了功能验证和性能优化的过程。总体来说，toydb的MVCC实现是高效、灵活且易于维护的。

BoltDB源码解析（二）事务

       最近几天一直在研究BoltDB的代码，现在对它有了更深入的了解。这篇主要介绍BoltDB的事务处理。

       BoltDB的事务主要分为两类：一类是只读事务，另一类是读写事务。只读事务仅允许读取操作，而读写事务则可以同时进行读取和写入操作。在并发控制方面，BoltDB允许任意多个只读事务同时进行，但读写事务只能有一个。

       BoltDB支持一定程度的多版本并发控制（MVCC），这意味着读事务不会阻塞写事务，反之亦然。在程序运行过程中，你可能会发现多个读事务和一个写事务在同时进行。

       只读事务是通过db.View方法执行的，具体代码如下：

       Bolt的注释非常清晰，每一步都标明了具体操作。db.begin是新建一个transaction，而fn参数是用户传递的事务主体函数。

       注意，只读事务不会调用transaction的commit函数，除非发生error，此时需要调用t.Rollback()进行清理工作。

       读写事务是通过db.update执行的，整体上和View的代码类似，但是会创建一个读写事务。

       读写事务如果没有发生错误，最后会调用Commit方法，将事务进行的修改持久化到DB文件里，实现事务ACID特性里的“D"。

       BoltDB使用B-tree作为磁盘数据结构，在事务commit时，所有在内存中的修改都要持久化到磁盘上。在事务commit时，所有修改都需要持久化到多个新page里。

       读事务实现得比较简单，就是在基于mmap的B-tree上搜索到具体的key，返回对应的value。为了提升性能，BoltDB全程尽量避免copy。

       写事务比读事务要复杂，BoltDB如果需要修改一个page上的数据，首先会通过B-tree搜索定位到具体的key所在的leaf page，但它不会直接在这个page上修改，而是把这个page的数据copy到一个叫node的内存结构体里，修改是在node结构体里做的。

       在写事务中，所有的修改都暂存在内存里，在事务commit之前不会持久化。在事务commit的时候，所有的修改都要持久化。

       因此，BoltDB的使用建议是，一个事务做的事情不要太多，这样不必耗费太多内存保存中间状态，commit也不至于耗时太多。

安全数据库国内外竞争优势

       DBCoffer产品在政策符合性、性能和应用透明性上展现出显著优势，特别是在与国内外数据安全增强产品及国内按签订数据库访问中间件的对比分析中，凸显出其独特竞争力。

       与国外数据库安全增强产品I相比，DBCoffer在以下几个方面占据优势：

       首先，在政策符合性方面，DBCoffer通过集成国家指定的密码算法，确保源代码自主可控，充分符合国家安全政策要求，相比之下，国外产品在国内市场的应用可能面临更多政策合规挑战。

       其次，性能优势显著。在主要数据库操作中，DBCoffer展现出约5-倍的性能优势，确保了更快的数据处理速度，提升整体系统效率。

       此外，DBCoffer提供更为直接和深入的技术支持服务，开发团队直接参与，能够为用户提供定制化服务。而国外产品的国内代理商，往往仅提供基本的产品使用指导，难以提供深度技术支持，限制了服务的全面性和深度。

       与国内数据库访问中间件的对比中，DBCoffer在以下几点展现出其独特优势：

       在性能方面，DBCoffer的前置方案能够使加密数据在Oracle系统中实现高效的检索，相较于需要在Oracle内进行大量改造以适应加密数据检索的中间件，DBCoffer展现出倍以上的性能优势，显著提升数据处理效率。

       透明度方面，DBCoffer无需应用进行任何改造，即可实现数据安全与透明性，相比之下，需要应用修改开发接口和SQL语句以支持中间件的方案，导致大量的应用改造工作，增加了系统的复杂性和维护成本。

       在Oracle功能完整性方面，DBCoffer的前置方案不影响Oracle的关键特性，如MVCC机制、并行查询和异常恢复等，确保应用在使用DBCoffer后仍能充分利用Oracle的强大功能，而某些中间件的前置方案则可能对这些重要特性产生负面影响，限制了应用的灵活性和稳定性。

       综上所述，DBCoffer在政策符合性、性能、应用透明性和Oracle功能完整性等方面展现出明显优势，为用户提供了更为高效、安全和灵活的数据管理解决方案，显著提升了市场竞争力。

深度解析Delta Lake

       在设计分析型数据库时，对存储的需求主要侧重于吞吐量，而非IOPS或延迟。数据通常以压缩的形式存储，倾向于采用out-of-place update策略，这意味着OSS，以其大容量和低成本，成为了理想的存储选择。然而，OSS的一些特性给数据库设计者提出了挑战。

       Delta Lake是Databricks在OSS基础上构建的表存储层，我们通过研究其文档和源代码，深入剖析了Delta Lake如何应对这些挑战。首先，Delta Lake在一个表中整合了实际数据和操作日志，所有文件集中存储在一个目录结构下，尽管OSS的文件布局是扁平的。数据以Parquet格式存储，并支持分区，同一分区的文件共享相同的子目录作为前缀。

       为解决分区键可能导致的AWS S3写入热点问题，Delta Lake引入了随机文件名前缀。表操作日志存储在_delta_log子目录中，以JSON格式记录，并按递增数字命名，包括数据文件增加、删除和schema修改。定期的checkpoint以Parquet格式保存，便于Spark并行处理。

       元数据管理上，Delta Lake利用日志跟踪所有操作，构建实时快照，这在处理大量数据时效率高，避免了Hive元数据存储成为性能瓶颈。通过缓存优化，减少逻辑构造成本。虽然日志方案高效，但初始设计中未考虑high metastore，后来认识到其对全局视图的必要性，但需保持高效，避免成为性能瓶颈。

       Delta Lake采用乐观并发控制策略，实现文件级的MVCC。写事务基于快照更新数据并记录操作，读事务基于快照读取。事务处理策略保证了原子性和隔离性，同时设计了容忍最终一致性，确保数据一致性。此外，优化小文件和data skipping策略，以及Z-Ordering机制，提高了数据处理效率。

       总结来说，Delta Lake在云对象存储上构建的高效分析型数据库方案，尽管存在一些局限，但对于大数据处理和简化Lambda架构，仍表现出色。深入研究Delta Lake的设计，有助于我们更好地理解和利用这种技术。