H2数据库源码学习+debug, 数据库 sql、数据库引擎、数据库存储从此不再神秘

一、源码结构概览

H2源码采用标准Maven结构，核心模块在src/main/org/h2目录下：

├── command/ # SQL解析与执行
├── engine/ # 数据库引擎核心（会话、事务）
├── table/ # 表结构定义与操作
├── index/ # 索引实现（B-Tree、MVCC）
├── store/ # 存储引擎（页管理、日志）
├── jdbc/ # JDBC驱动实现
├── mvstore/ # MVStore存储引擎（v1.4+）
├── expression/ # SQL表达式处理
└── util/ # 工具类（缓存、字符串处理）

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二、核心模块深度解析

1. SQL解析与执行（command包）

• 解析流程：通过手写递归下降解析器（Parser.java）将SQL语句转换为抽象语法树（AST）。

  // 示例：解析SELECT语句
  public Prepared parseQuery() {
  Prepared prep = readQuery();
  prep.prepare();
  return prep;
  }

• 查询优化：Query类处理逻辑优化，Optimizer负责选择执行计划（如索引选择）。

2. 存储引擎（store包）

• 页式存储：PageStore类管理数据页（默认4KB），支持B-Tree索引结构。

  • 页类型：数据页、索引页、空闲列表页

• 事务日志：WriteAheadLog实现WAL机制，确保ACID特性。

  // 日志写入示例
  wal.logRecord(Loggable.TRANSACTION_LOG, data);

3. MVCC与事务管理（engine包）

• 多版本控制：TransactionStore跟踪数据版本，通过Row的版本链实现快照隔离。

• 锁机制：LockManager管理行级锁，Session隔离级别控制可见性。

  // 事务提交关键代码
  session.commit(false);

4. 索引实现（index包）

• B-Tree索引：PageBtreeIndex实现范围查询优化。
• 哈希索引：NonUniqueHashIndex用于等值查询加速。
• MVStore索引：新版MVStore采用跳跃表结构（org.h2.mvstore）。

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三、关键设计亮点

1. 双存储引擎支持：

   • 传统PageStore（兼容性优先）
   • 新版MVStore（高并发优化，K/V设计）

2. 内存优化技术：

   • 对象池化（ValuePool重用常用对象）
   • 延迟反序列化（DataPage按需加载列）

3. 查询编译缓存：

   // 缓存已编译的查询计划
   Prepared prep = cache.get(sql);
   if (prep == null) {
   prep = parse(sql);
   cache.put(sql, prep);
   }

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四、调试与学习建议

1. 入口跟踪：从org.h2.command.Parser的parse()方法开始，跟踪SQL执行全流程。
2. 单元测试：运行test目录下的TestAll，观察功能测试用例。
3. 可视化工具：结合H2 Console调试SQL执行计划（EXPLAIN ANALYZE）。

具体debug 过程如下：
下载源码：

TCP 模式启动H2 server

public static void main(String[] args) {try {// 启动 H2 TCP 服务器Server server = Server.createTcpServer("-tcpPort", "9092",       // 默认端口 9092"-tcpAllowOthers",        // 允许外部连接"-ifNotExists","-tcpDaemon"              // 以守护线程方式运行).start();System.out.println("H2 TCP 服务器已启动");System.out.println("连接 URL: jdbc:h2:tcp://localhost:9092/~/test");// 保持主线程运行（按 Ctrl+C 停止）Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {System.out.println("\n正在关闭 H2 服务器...");server.stop();}));Thread.currentThread().join(); // 阻塞主线程} catch (SQLException | InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}

DBeaver 连上数据库

建表，插入数据

加断点, debug insert 过程

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五、性能优化案例分析

场景：高频写入导致锁争用
源码定位：org.h2.table.RegularTable的addRow()方法
优化方案：

// 调整批量提交策略
connection.setAutoCommit(false);
for (Row row : batch) {
table.addRow(session, row);
if (count++ % 1000 == 0) {
session.commit();
}
}