1.BoltDB源码解析（二）事务
2.MySQL XA事务源码分析
3.BoltDB源码解析（七）Put和Delete操作
4.React设计原理，源码由浅入深解析 react18 源码（一）
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源码了解。这篇主要介绍BoltDB的源码事务处理。
BoltDB的源码事务主要分为两类：一类是只读事务，另一类是源码自动追踪热点源码读写事务。只读事务仅允许读取操作，源码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，源码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。源码
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，源码反之亦然。源码在程序运行过程中，源码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，哈希盒子源码在事务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。
MySQL XA事务源码分析
MySQL XA事务源码分析概览
在深入理解MySQL XA事务处理中，我们重点关注了几个关键步骤：外部XA PREPARE、COMMIT、2PC阶段的Log落盘顺序，以及本地事务commit和外部XA的Rollback、RECOVERY流程。以下是心动源码论坛这些流程的简要概述：外部XA PREPARE流程
开始阶段：------------------- XA PREPARE START -------------------------
结束阶段：------------------- XA PREPARE END -------------------------
外部XA COMMIT流程
简述：------------------- XA COMMIT START -------------------------
简述：------------------- XA COMMIT END -------------------------
本地事务COMMIT流程与外部XA比较
不同之处：------------------- PREPARE START -------------------------
不同之处：------------------- PREPARE END -------------------------
------------------- COMMIT START ------------------------- ------------------- COMMIT END -------------------------外部XA ROLLBACK流程
简述：省流版：Not Prepared Rollback和Prepared Rollback的差异
详细版： Not Prepared Rollback：在end - prepare期间rollback
Prepared Rollback：在prepare之后rollback
外部XA RECOVERY流程
简述：本地事务RECOVERY流程
简述： 重要提示：在binlog rotate到新文件前，redo log会强制落盘，确保旧文件不包含未完成的事务。
BoltDB源码解析（七）Put和Delete操作
Put和Delete的实现
上一篇文章我们了解了BoltDB的Get API的实现。现在，我们来探讨Put和Delete API的实现：
Put API的主要功能是将一对键值对插入到Bucket中，如果键已经存在，则更新对应的值。首先，进行一些限制条件的检查，例如Put操作是否由写事务发起的，因为Put只能由写事务调用。此外，还需要检查键和值的大小是否符合限制条件。需要注意的是，Put操作和Get操作一样，这里也使用了Cursor来定位键应该放置的位置。
在实际的Put操作中，会调用Cursor的一个不显眼的方法：
这个方法实际上非常有用，它从当前Bucket的B-tree的根节点开始，一直到Cursor定位到的leaf page，为每个page创建一个对应的node结构。当然，如果一个page已经有对应的node，就直接使用它。
为什么要这么做呢？这是因为事务篇中提到的修改操作具有“传染性”，修改B-tree的leaf节点会导致从root到leaf的所有page都需要修改，而BoltDB的修改操作都是在page对应的node里进行的，不是直接在page上修改，因此需要为这些page建立node结构。具体建立node结构的是Bucket的node方法：
Bucket的node方法有两处需要注意，一个是新建的node会被追加到parent node的children中，记录下这些修改的闲猫源码node之间的关系，这个children在node持久化时会有用(node.spill方法)。另一个是node的数据是如何从page中读取的，这是由node的read方法完成的。
node建立好之后，就在要修改的leaf对应的node上调用put方法：
node的put方法相对简单，它是在inodes数组上查找对应的位置，如果exact为true，表示找到了相同的key，直接更新value；如果exact为false，相当于找到了应该插入的位置，然后在对应的inode上记录数据。我们来看一下inodes数组的定义：
inodes数组是node实际存储数据的地方，由多个inode组成，每个不同的key对应一个不同的inode，inode之间是按key排序的。对于leaf节点来说，inode里使用key和value；对于branch节点来说，inode里使用key和pgid，pgid代表一个child page的id。value和pgid不会同时使用。
put方法结束后，当前的Put操作也就结束了。也就是说，Put操作所做的仅仅是把新增或修改的数据放入到它所在的page对应的node内存中。
顺便提一下Delete操作，它和Put操作非常类似，在建立起node结构之后，在对应的node的inodes数组中删除找到的key相等的inode就完成了，这里不再展开。
那么，什么时候会把这些node里的数据持久化到DB文件里呢？是在整个写事务commit的时候。
事务的常州ssc源码Commit实现
下面是事务commit的代码简化，保留了重要部分：
Commit的整体流程比较长，下面一点一点进行说明。
tx.root.rebalance()，这个root是root Bucket，rebalance是对root Bucket下所有子Bucket的所有node进行rebalance。这是什么意思？注意node的初始数据虽然来自一个page，但在经历了一些Delete操作后，有些node里面的数据可能过少，这时会先把这个node和它的左兄弟或右兄弟node合并(node的rebalance方法)，合并后node数会减少，但不存在node里数据过少的情况。这个操作对应于B-tree的merge操作，只不过这些node都是Go的内存结构，合并起来非常简单。当然，合并后把这些node spill到page的操作，需要的page总数也会减少。
tx.root.spill()，这个方法是把root Bucket下所有子Bucket的所有node的内容都写入这个事务分配的dirty page里。注意这些dirty page是这个事务临时分配在内存里的，结构和DB文件的page完全一样，但还不是mmap映射的DB的page。
刚开始看到spill这个方法时，感觉它代价有些高，感觉像是把整个B-tree都走了一遍。后来仔细看才发现不是这么回事。这个spill只对有node结构的节点进行处理，那些没修改过的page没有对应的node，根本不会处理。
注意在经过多次Put操作后，node里存放的数据可能出现一个page写不下的情况，比如insert了几千个key value。spill会先把这样的node split成多个大小合适的node(node的split方法)，然后把这些node分别写入不同的page中。这个操作对应于B-tree的split操作。和rebalance方法类似的道理，因为这些node都是Go的内存结构，split起来非常容易。
if tx.meta.pgid > opgid，这个判断是看当前事务需要的page数是否大于事务执行前DB文件有的page数，如果大于，说明DB文件放不下了，就调用db.grow增大文件，以容纳新增的page。
紧接着是freelist的持久化操作，因为写事务可能使用了freelist里的一些page，同时也可能释放了一些page到freelist里，所以freelist很可能发生了变化，需要持久化。
tx.write()，这个方法就是把所有的临时分配的dirty page都写入DB文件对应的page里。
tx.writeMeta()，这个方法是把这个tx里的meta写到meta0或者meta1里面（写事务会交替写这两个meta page，这也是个常用技术，叫ping-pong buffer）。它的代码值得看一下：
首先把meta写到临时分配的buf里，然后用文件IO写到DB文件里，最后调用fdatasync，把OS文件的buffer cache持久化到磁盘上。至此，写事务的所有数据都已经落盘完毕。后面新开启的事务会因为这个meta的txid是最大的，而选择使用这个最新的meta page。而这个meta page包括最新的root bucket，最新的freelist，最新的pgid，这些总体构成了一个DB的最新版本，保证新开启的事务读到最新版本的数据。
看tx.write()和tx.writeMeta()的实现可以发现，写入数据用的是db.ops.writeAt，而这个方法默认值就是File.WriteAt方法，所以实际写入文件用的是文件IO，而不是直接写mmap内存。而BoltDB使用mmap一开始就把mmap映射的内存标记为只读的，压根不允许直接写mmap内存。为什么要这么做呢？
猜测可能是为了安全。前面讲到Get操作为了性能是zero copy的，发现Get返回来的value是mmap上数据的指针，如果mmap设置为可读写的，应用程序代码五花八门，可能会通过指针一不小心修改了mmap上的数据，这样的修改因为走的不是API是无法保证事务的。把mmap设置为只读的消除了这种可能性。反过来说，如果mmap设置为可读写的，Get就不能返回mmap上的指针了，为了安全一定要copy一份数据出来才行，降低了Get的性能。
这里还有个很自然而且很重要的问题是，如果事务commit失败了呢，BoltDB如何保证事务的原子性（ACID的A），确保这个写事务的所有操作，不论是落盘的，还是没落盘的，都不会生效？
原子性要求，不管是commit走到哪一步，哪怕是已经把修改的数据，甚至包括修改的freelist已经落盘，只要最终事务commit失败，都不能对正确性产生任何影响。这里的正确性是指，数据库的状态（有实际的key value数据，freelist， pgid等共同构成）必须是在这个写事务运行之前的状态，数据不能被破坏，这个写事务也不能留下可被后续事务读到的任何更新。
要做到原子性貌似挺难的，因为事务的commit里包括很多步骤，这些步骤都不是原子性的。不过重要的一点是，不论commit运行到哪一步，因为tx.writeMeta是最后一步，只有这一步运行成功commit才算成功，如果说commit失败了，那么tx.writeMeta一定是没运行，或者运行了半截，这个meta page没写完整，机器断电了。总之，这些情况下我们不会得到一个合法的新的meta page(这种情况下meta的validate方法会失败，因为meta的checksum不对)。这时候ping-pong buffer的meta page就起重要的作用了，因为交替写meta page的原因，即使这个写事务新的meta page没写成功，这个写事务运行前版本的meta page还在，而这个meta page包括这个写事务运行前的DB版本所有的状态（kv数据，freelist，pgid等）。这个meta page会被后续事务使用，就像那个失败的写事务从来没有运行过一样。而那个写事务留下的kv数据的page，freelist的page，即使是持久化了，也因为没有写成新的meta，没有机会被用到。
还有个自然的疑问，即使这个失败的写事务写的page因为没有合法的meta无法被引用，不会影响正确性，但无法被引用是不是也意味着这些page无法被回收，浪费了磁盘空间？
答案是也不会。在原来版本的meta里的free list和pgid的共同作用下，这些page会被视为free的，还可以使用，不会出现无法回收这些page的情况。
还有个疑问，既然BoltDB交替写meta0和meta1，是不是连续两个事务commit正好在写meta时失败，数据库就废了？
仔细研究发现，还是没事！因为写事务的txid也是meta的一部分，一个写事务失败，导致txid不会增长，下一次写事务的txid还是一样，meta的交替写是因为txid的变化引起的，既然没变化，就不交替了。所以下一个写事务即使写meta还失败了，也还是写的上一个写事务写的那个meta，不会把两个meta都写坏。
总结一下，ping-pong buffer的meta page真是设计得精巧，是BoltDB达到原子性的关键！
React设计原理，由浅入深解析 react 源码（一）
React设计原理详解：深入理解React 源码（一）
React的核心工具之一是jsx，它是一种语法扩展，开发者编写的代码会被Babel编译成ReactElement，进一步转化为FiberNode，这是一种虚拟DOM在React中的实现，它能表达组件状态和节点关系，同时具备可扩展性。 FiberNode的工作方式采用深度优先遍历(DFS)策略，递归地处理ReactElement。在渲染过程中，递归分为beginWork（开始工作）和completeWork（完成工作）两个阶段。在ReactDOM的createRoot和render方法中，scheduleUpdateOnFiber和processUpdateQueue负责更新和创建子fiber节点。 在commit阶段，关键步骤包括执行root上的mutation，以及对Host类型的FiberNode构建离屏DOM树。ChildReconciler的两个关键点是子ReactElement到子fiber的创建方式和flag标识的设置。最后，学习者需要注意的是，通过阅读本文，可以关注以下三点：理解jsx与FiberNode的关系
掌握React的递归渲染过程和commit阶段的子阶段
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