badgerdb里面的事务

事务的ACID

• A 原子性（Atomicity）
  多步骤操作，只能是两种状态，要么所有的步骤都成功执行，要么所有的步骤都不执行，举例说明就是小明向小红转账30元的场景，拆分成两个步骤，步骤1：小明减30元。步骤2：小红加30元。步骤1和2必须同时执行成功或失败，不能只执行其中的一个步骤。

• C 一致性（Consistency）
  其实和原子性一样

• I 隔离性（Isolation）
  多个事务执行时，不能受并发的事务的影响，后面会详细的说隔离级别

• D 持久性(Durability）
  事务一旦提交落盘后，数据不会因为程序异常或断电丢失数据

隔离性

1. 读未提交（Read uncommitted）
2. 读已提交（Read committed）
3. 可重复读（Repeatable read）
4. 序列化（Serializable ）
   从上到下，四个级别的隔离性依次变强，性能依次变差

读未提交 ：对应脏读，在本事务的线段内，会读到其他线段的中间状态。
读已提交：对应不可重复读，比上个好一些。该级别下不能读到其他事务的未提交状态。但如上图，如果事务 t2 在执行时，多次读某个记录 x 的状态，在事务 t1 未启动前，发现 x = 2，在事务 t1 提交后，发现 x = 3，这便出现了不一致。
可重复读：如上图，事务 t2 在整个执行期间，多次读取数据库 x 的状态，无论他事务（如 t1）是否改变 x 状态并提交，事务 t2 都不会感觉到。但是会存在幻读的风险。怎么理解呢？最关键的原因在于写并发。因为读不到，不代表其他事务的影响不存在。比如事务 t2 开始时，通过查询发现 id = “qtmuniao” 的记录为空，于是创建了 id=“qtmuniao” 的记录，然而在提交时，发现报错说该 id 已经存在。这可能是因为有一个开始的比较晚的事务 t2，也创建了一个 id=“qtmuniao” 的记录，但是先提交了。于是用户就郁闷了，明明你说没有，但我写又报错，难道我出现幻觉了？这就太扯淡了，但是此级别就只能做到这样了。反而，因为兼顾了性能和隔离性，他是大多数据库的默认级别。
序列化：最简单的实现办法就是一把锁来串行化所有的事务boltdb就是这么做的。badgerdb在此基础上如果能提高并发，做很多优化。

badger 的序列化SSI

badgerdb 的事务主要依靠多个tnx结构体和全局的一个oracle结构体来维护

type Txn struct {
	readTs   uint64
	commitTs uint64
}

type oracle struct {
	nextTxnTs   uint64
}

每一个txn都有readTs和commitTs ，其中全局的o.nextTxnTs只有获得提交时间戳的时候才加1，如果多个事务并发，任何一个事务都还没有提交的时候，这些事务获得的readTs 是一样的

	var readTs uint64
	o.Lock()
	readTs = o.nextTxnTs - 1//txn 的readTs
	o.readMark.Begin(readTs)
	o.Unlock()


	ts = o.nextTxnTs
	o.nextTxnTs++//事务获得了提交时间后，再把nextTxnTs+1
	o.txnMark.Begin(ts)

创建一个事务的时候，要进行授时txn.readTs = db.orc.readTs()，这个时间是一个递增的序列，接下来主要来分析一下db.orc.readTs()这个函数，获得readTs后会等待readTs这个时间戳提交的事务彻底写入LSM tree后才返回，保证了不会脏读，不会读到其他未提交的事务，和不可重复读

func (o *oracle) readTs() uint64 {
	if o.isManaged {
		panic("ReadTs should not be retrieved for managed DB")
	}

	var readTs uint64
	o.Lock()
	readTs = o.nextTxnTs - 1
	o.readMark.Begin(readTs)
	o.Unlock()

	// Wait for all txns which have no conflicts, have been assigned a commit
	// timestamp and are going through the write to value log and LSM tree
	// process. Not waiting here could mean that some txns which have been
	// committed would not be read.
	y.Check(o.txnMark.WaitForMark(context.Background(), readTs))
	return readTs
}

badgerdb 解决幻读

在上文描述的可重复读，出现的幻读，badgerdb解决幻读和不可重复读的方法就是事务t2放弃提交，给用户层返回ErrConflict错误，让用户层稍后再试。

先找到代码中报ErrConflict的地方，是获取CommitTs的时候报的错误

func (txn *Txn) commitAndSend() (func() error, error) {
	orc := txn.db.orc
	// Ensure that the order in which we get the commit timestamp is the same as
	// the order in which we push these updates to the write channel. So, we
	// acquire a writeChLock before getting a commit timestamp, and only release
	// it after pushing the entries to it.
	orc.writeChLock.Lock()
	defer orc.writeChLock.Unlock()

	commitTs, conflict := orc.newCommitTs(txn)
	if conflict {
		return nil, ErrConflict
	}
}

进去看orc.newCommitTs(txn)

func (o *oracle) newCommitTs(txn *Txn) (uint64, bool) {
	o.Lock()
	defer o.Unlock()

	if o.hasConflict(txn) {
		return 0, true
	}
}

再看o.hasConflict(txn)；
txn.reads 是被txn.addReadKey进行修改的；
committedTxn.conflictKeys 是txn.modify() 修改的，txn.modify()是txn.Set或txn.Detele调用的；
总结下来就是：当前事务如果读过的key，在当前事务的readTs后有在其他的事务对这些读到过的key做过修改，那么本次事务就是有冲突的

// hasConflict must be called while having a lock.
func (o *oracle) hasConflict(txn *Txn) bool {
	if len(txn.reads) == 0 {
		return false
	}
	for _, committedTxn := range o.committedTxns {
		// If the committedTxn.ts is less than txn.readTs that implies that the
		// committedTxn finished before the current transaction started.
		// We don't need to check for conflict in that case.
		// This change assumes linearizability. Lack of linearizability could
		// cause the read ts of a new txn to be lower than the commit ts of
		// a txn before it (@mrjn).
		if committedTxn.ts <= txn.readTs {
			continue
		}

		for _, ro := range txn.reads {
			if _, has := committedTxn.conflictKeys[ro]; has {
				return true
			}
		}
	}

	return false
}

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