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数据库的原子事务

news 来源：原创 2025/5/6 9:46:35

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原子事务

11.1 全有或全无效应

二级索引需要原子性的多键更新，这不仅对数据库内部一致性至关重要，也对应用数据的一致性非常有用（例如考虑账户余额和账户交易）。

我们将放弃get-set-del接口，并添加一个新的接口来允许一组操作的原子执行。并发控制将在下一章讨论。

提交与回滚

我们将添加接口以标记事务的开始和结束。在结束时，更新要么生效（提交），要么由于错误或用户请求（中止）被丢弃（回滚）。

// 开始一个事务
func (kv *KV) Begin(tx *KVTX)// 结束一个事务：提交更新；发生错误则回滚
func (kv *KV) Commit(tx *KVTX) error// 结束一个事务：回滚
func (kv *KV) Abort(tx *KVTX)

写时复制实现原子性

通过写时复制(copy-on-write)，无论是提交还是回滚都只是更新根指针。这已经在第6章作为错误处理实现了。

type KVTX struct {db   *KVmeta []byte // 用于回滚
}func (kv *KV) Begin(tx *KVTX) {tx.db = kvtx.meta = saveMeta(tx.db)
}func (kv *KV) Commit(tx *KVTX) error {return updateOrRevert(tx.db, tx.meta)
}func (kv *KV) Abort(tx *KVTX) {loadMeta(tx.db, tx.meta)tx.db.page.nappend = 0tx.db.page.updates = map[uint64][]byte{}
}

以前updateOrRevert()是在单个键更新后调用的。现在它被移动到了KVTX.Commit()。B+树可以根据需要多次更新，重要的是根指针。

另一种方法是通过日志实现原子性，在写时复制树中，更新由根指针捕获，而在原地更新中，则需要日志来捕获更新。

11.2 事务性接口

将树操作移到事务中

树操作现在与事务关联，因此它们被移到了KVTX中。

func (tx *KVTX) Seek(key []byte, cmp int) *BIter {return tx.db.tree.Seek(key, cmp)
}func (tx *KVTX) Update(req *UpdateReq) bool {return tx.db.tree.Update(req)
}func (tx *KVTX) Del(req *DeleteReq) bool {return tx.db.tree.Delete(req)
}

注意，这些函数不再返回错误，因为实际的磁盘更新被移到了KVTX.Commit()中。

事务表操作

对于基于表的接口，只需为KVTX添加一个包装类型。

type DBTX struct {kv KVTXdb *DB
}func (db *DB) Begin(tx *DBTX)
func (db *DB) Commit(tx *DBTX) error
func (db *DB) Abort(tx *DBTX)func (tx *DBTX) Scan(table string, req *Scanner) error
func (tx *DBTX) Set(table string, rec Record, mode int) (bool, error)
func (tx *DBTX) Delete(table string, rec Record) (bool, error)

这些操作不再处理IO错误，因此没有更新二级索引的错误处理。

11.3 可选优化

尽管我们已经建立了一个支持顺序操作的关系型数据库系统，但为了进一步挑战，还有一些优化可以考虑：

减少多键更新时的复制：写时复制在一次更新中从叶节点到根节点复制节点，这对于多键更新来说不是最优的，因为中间树的节点在一个事务内分配、更新一次然后被删除。优化方法是在一个事务内只复制一次节点，并在复制的节点上使用原地更新。
范围删除：虽然我们现在可以进行多键更新，但删除大量键（如删除表）仍然存在资源使用的难题。简单的做法是一次迭代并逐个删除键，但这会将整个表读入内存并在删除前反复更新节点，做了一些无用的工作。一些数据库对每个表使用单独的文件，所以这不是问题。在我们的案例中，所有内容使用单一的B+树，我们可以实现一个范围删除操作，无需查看即可释放具有特定范围的所有叶节点。
压缩公共前缀：在任何排序的数据中，邻近的键可能共享一个公共前缀。在典型的关系数据库使用场景中，多列键也会导致共享前缀。因此有机会压缩节点内的键。前缀压缩使实现更加复杂（有趣），尤其是在合并和分裂时节点大小不容易预测的情况下。

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