1.BoltDB源码解析（二）事务
2.Spring事务方法嵌套引发的源码异常与问题分析
3.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
4.深入源码和内核，一篇文章彻底理解数据库的事务失效各种超时参数-事务超时/查询超时/连接超时/登录超时/套接字超时
5.（WebFlux）003、多数据源R2dbc事务失效分析

BoltDB源码解析（二）事务

       最近几天一直在研究BoltDB的源码代码，现在对它有了更深入的事务失效了解。这篇主要介绍BoltDB的源码事务处理。

       BoltDB的事务失效如何找视频源码事务主要分为两类：一类是只读事务，另一类是源码读写事务。只读事务仅允许读取操作，事务失效而读写事务则可以同时进行读取和写入操作。源码在并发控制方面，事务失效BoltDB允许任意多个只读事务同时进行，源码但读写事务只能有一个。事务失效

       BoltDB支持一定程度的源码多版本并发控制（MVCC），这意味着读事务不会阻塞写事务，事务失效反之亦然。源码在程序运行过程中，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，遥感系统源码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。

Spring事务方法嵌套引发的异常与问题分析

       本文案例背景展示了在集成Spring框架的Java项目中遇到的事务异常问题，具体为`Transaction rolled back because it has been marked as rollback-only`。drapper项目源码通过对代码逻辑的排查与源码分析，深入理解了rollback-only异常产生的原因，并提供了解决方案。本案例不仅对异常进行了详细分析，还探讨了如何避免类似问题的出现。

       在案例分析部分，我们首先通过一个简化版的测试用例，使用SpringBoot框架与Spring进行事务管理，并在Service层进行AOP事务控制。测试用例包括了事务配置类、测试类及相关的接口定义，展示了一个事务控制流程。执行测试用例时，`rollbackTest()`方法引发异常，最终抛出了rollback-only异常。

       紧接着，我们通过日志打印与源码分析，定位到异常产生的位置与原因。源码分析揭示了异常抛出的逻辑，主要涉及两个关键判断条件与Spring事务提交的逻辑。通过理解这些细节，我们了解到异常抛出是由于事务状态被标记为回滚，同时执行流程到达事务边界时引发的。

       在解决方案部分，提出了三种避免rollback-only异常的策略：修改异常处理逻辑以手动设置事务状态、修改方法名称避免事务控制、或更改事务传播属性。分析了每种方案的优劣，并最终选择了一种可行的解决方案。推荐的薄荷阅读源码编程建议包括了在服务层方法间处理异常时的注意事项，旨在避免异常引发的事务问题。

       总结部分强调了理解Spring框架源码的重要性，以及在事务控制中保持清晰逻辑的必要性。通过深入分析问题，不仅解决了具体的异常问题，还为开发者提供了在服务层事务方法异常处理时的指导原则，从而提高了项目开发与维护的效率和质量。

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hdfs查看源码数据库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，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。

深入源码和内核，一篇文章彻底理解数据库的各种超时参数-事务超时/查询超时/连接超时/登录超时/套接字超时

       深入源码和内核，一篇文章彻底理解数据库的各种超时参数-事务超时/查询超时/连接超时/登录超时/套接字超时

       数据库在运行过程中，可能会遇到各种超时问题，尤其是在网络不稳定或业务高并发场景下。理解这些超时的原理、工作机制以及不同数据库中的超时参数设置，对于排查异常情况和优化应用性能至关重要。本文将带你深入了解数据库超时参数的细节。

       数据库的超时参数主要包括事务超时、查询超时、连接超时、登录超时和套接字超时。除了这些常见的超时参数，客户端的JDBC应用程序和服务端的数据库管理系统还可能在服务器上配置操作系统级别的基于TCP keep-alive的超时检测和保活机制，以及套接字级别的基于TCP keep-alive的超时检测和保活机制。

       事务超时，即transaction timeout，指限制事务中所有语句处理时间之和的最大值。事务超时通常在应用框架中进行配置，例如在Spring中使用注解@Transactional指定。

       查询超时，即query timeout，限制SQL语句的最大执行时间。当执行时间超过指定的超时时间，应用端的数据库驱动程序会抛出超时异常，并发送取消执行信号给数据库管理系统，由数据库管理系统取消执行。

       连接超时，即connectTimeout，驱动程序建立TCP连接的超时时间。

       登录超时，即loginTimeout，是数据库用户成功登录到数据库服务器的超时时间。考虑到登录过程中的TCP连接建立和认证，配置登录超时时通常需要大于连接超时。

       常规的套接字超时socket timeout同样适用于JDBC应用程序，用于检测和感知网络层面TCP连接异常，避免僵死连接造成的无限等待。

       登录超时、连接超时和套接字超时之间存在差异，但它们都与网络层面的通信和状态检查有关。在配置和理解这些超时参数时，需要区分它们的作用范围和相互关系。

       查询超时的工作机制在不同数据库管理系统和驱动下略有不同，但基本原理相似。通常通过独立线程跟踪语句执行时间，在超时后抛出错误，并通过底层连接发送取消执行信号给数据库管理系统。

       在配置常见数据库的套接字超时时，需要注意不同的数据库管理系统可能有不同的配置方式。了解和应用这些配置可以有效优化数据库性能和稳定性。

       客户端和服务器端通常都具备基于TCP keep-alive的超时检测和保活机制。在某些情况下，还可以配置套接字级别的基于TCP keep-alive的超时检测和保活机制，进一步提高网络通信的可靠性。

（WebFlux）、多数据源R2dbc事务失效分析

       在项目改造过程中，我们将SpringMVC替换为SpringWebflux，同时将Mybatis升级为R2dbc。项目进展顺利，直到新需求引入MongoDb，问题浮现。面对Mysql和MongoDb的多数据源挑战，事物操作出现异常。本文将深入分析问题原因与解决方案。

       在本地测试时，强烈推荐使用虚拟机和Docker安装MySql与MongoDb，以避免Mac直连Docker带来的麻烦。SpringBoot版本为2.6.，本文基于已集成R2DBC与MongoDb的环境。

       首先，我们创建了一个测试库r2dbc_test，包含user表。引入R2dbc并进行基本测试，实现事务操作，确保数据完整性。测试结果显示，R2dbc事务操作正常，当尝试删除并插入数据时，期望的异常和数据状态得到验证。

       接着引入MongoDb，并开启事务支持。根据官方文档，除非手动配置MongoTransactionManager，否则事务支持默认禁用。在项目中添加相应代码，为Webflux环境配置MongoDB事务。然而，引入MongoDb后，事务操作再次出现问题，未按预期回滚。

       为了解决此问题，我们深入分析了事务失效的原因。经过排查，发现事务管理器未能正确初始化，导致TransactionalOperator无法正常工作。通过查看源码，发现R2dbcTransactionManager的初始化依赖于是否存在ReactiveTransactionManager。由于MongoDb事务已先期初始化，导致R2dbcTransactionManager未能正确创建，从而影响了事物操作。

       为解决此问题，我们采取了以下措施：创建两个配置类，分别为MongoConfig和R2dbcConfig，用于自定义事务管理器的初始化。通过别名方式创建两个TransactionalOperator，确保R2dbcTransactionManager的正确初始化。经过验证，设置正确的名称后，事务操作恢复正常，数据回滚验证成功。

       本文提出了手动验证的方法，并指出了使用日志记录作为辅助工具的快捷途径。通过日志，可以清晰地追踪事务创建与回滚过程，验证操作的有效性。总结而言，在面对新工具和多数据源时，应充分实验、验证结果，面对问题时保持冷静，逐步解决问题。如有疑问，欢迎指正与交流。