1.Sphinx的存储存储安装和使用（仅学习）
2.数据库存储引擎Page实现详解
3.FREE SOLO - 自己动手实现Raft - 15 - leveldb源码分析与调试-1
4.openGauss数据库源码解析系列文章——事务机制源码解析（一）
5.Xline 源码解读（二） —— Lease 的机制与实现

Sphinx的安装和使用（仅学习）

       sphinx是全文检索引擎，提供两种使用方式：通过API操作sphinx，引擎源码引擎源码将API编译到PHP中作为扩展；或者使用mysql的存储存储sphinx存储引擎。它适用于英文和中文检索，引擎源码引擎源码与Lucene相比，存储存储Lucene是引擎源码引擎源码openss 源码安装用Java实现的全文检索引擎。在使用sphinx对数据做索引时，存储存储数据一次性加载进内存，引擎源码引擎源码用户在进行搜索时在sphinx服务器上检索数据即可。存储存储

       sphinx的引擎源码引擎源码使用流程包括：Indexer程序从数据库中提取数据，数据分词后生成索引并传递给searchd程序。存储存储客户端通过API调用进行搜索。引擎源码引擎源码数据库为数据源，存储存储Indexer生成全文索引，引擎源码引擎源码Searchd处理搜索查询，存储存储App客户端接收搜索字符串并显示结果。

       安装sphinx包括下载源码、编译并安装核心和PHP模块。具体步骤如下：下载sphinx源码并解压，切换到源码目录，配置、编译并安装。安装PHP模块时，下载扩展包，解压并配置、编译和安装。编辑php.ini文件添加扩展，并重启服务器。

       sphinx配置文件定义了索引、数据源和Indexer配置等。数据源类型可为mysql、仿借条源码mssql等，配置包括数据库连接信息、SQL查询语句、分词设置等。索引定义包括源、路径、分词算法等。Indexer配置包括内存限制。Sphinx服务进程配置包括监听端口、日志路径、查询超时等参数。

       使用sphinx时，通过客户端接口对象创建连接，设置主机、端口、搜索模式等参数，添加过滤器、排序、返回结果数量等。查询时通过指定索引名执行搜索。返回结果结构包括匹配文档id、权重、关键词出现次数、错误信息等。

       sphinx支持增量索引更新，通过创建辅助表、在查询语句中添加条件、配置索引定义等实现。可以使用cron定时任务重建主索引、生成并合并增量索引。蒙牛分销源码

数据库存储引擎Page实现详解

       Page在数据库存储引擎中扮演着关键角色，比如B+Tree的叶子节点和KV存储中的Block。其设计旨在适应操作系统对磁盘最小读写单位（Block，KB）的需求，高效管理具有相关性的数据。

       在关系型数据库或键值数据库中，每条数据通常可以视为一对KV，即包含主键（Key）与对应值（Value, payload）。例如，关系型数据库中的数据以Tuple形式存储，每个Tuple包含主键列及其它属性列。在描述中，本文将Record视为一条记录。

       那么，磁盘上的Page如何组织？

       图1显示了Page宏观上的组织方式。

       Page由四部分构成：Header、Slot、Record以及Padding。

       引入Slot的目的是什么？直接存储Record是否足够？

       在实际应用中，Key与Value大小可能非定长，若不借助Slot，访问Page中每个Record变得困难或效率低下。简单思路是每个Record前附加key_length与value_length两个定长变量，记录其后跟随的Record的Key与Value长度。然而，这导致无法随机访问Record，只能通过遍历，效率低。

       Slot引入后，每个slot记录对应Record的wait()函数源码offset，以及key_length与value_length。据此解析出Record内容。由于每个slot定长，支持随机访问。若slots按Key字典序排序，二分查找提升效率。

       过去，我自认为理解了Page原理，实则浅尝辄止。一年后，了解数据库知识更多，回看Page，提出设计与实现支持变长Key及Value的需求。这并非易事，我自认能力不足。

       设计与实现Page的主要难点包括：

       顺序插入时，Slot与Record以追加方式存放。但无序插入时，首先二分找到插入位置，调整Slot与Record后插入新数据。此过程代价高昂，因Slot记录每个Record的offset。另一种方案是保证Slot按序存储，但需调整Record。

       删除Record时，删除Slot与Record或仅删除Slot。前者导致offset改变，后者虽实现逻辑删除，空间利用率下降。

       在slots上进行二分查找，去搭配源码但由于slot不存储key，每次还需解析Record中的key进行比较，导致计算开销与cache miss，影响性能。

       更新变长Value时，原地更新方式不可行。

       解决方案包括插入、删除、查找与更新操作。

       观摩代码时，发现MySQL、PostgreSQL源码阅读不易。偶然间，论文中提及的TreeLine实现满足需求。

       TreeLine在现代存储中实现更新在位的键值存储，关键在于结构设计与操作实现。具体实现细节包括数据结构、操作流程，以及更深层次的优化。有兴趣的朋友可自行查阅源码，探索更多内容。

FREE SOLO - 自己动手实现Raft - - leveldb源码分析与调试-1

       leveldb 是由 Google 基础架构工程师 Jeff Dean 所设计的，是一种高效、可靠的键值对存储系统。它基于LSM（Log-Structured Merge）存储引擎，代码简洁精炼，非常适合深入学习与理解。leveldb 不仅可以作为一个简单的键值对引擎使用，而且内部组件如LRU Cache也具有独立的实用性，还能在此基础上封装出其他操作接口，例如vraft中的raftlog和metadata等。

       通过理解leveldb，能够对后续学习如rocksdb等更高级的数据库引擎提供坚实基础。本文旨在从状态机的角度解析leveldb，帮助读者深入理解其内部工作原理。

       在leveldb中，关键状态包括但不限于内存、磁盘状态以及LRU Cache状态。内存数据与磁盘数据的交互是leveldb的核心，用户的键值对数据通过日志写入到memtable，然后通过immutable memtable最终到达磁盘上的sorted table文件，这些文件按照级别（level）从0到6逐级存储。通过在关键时刻添加ToJson函数，可以记录这些状态的变化，便于分析。

       LRU Cache在leveldb中的实现同样值得深入研究。它作为一种缓存机制，有助于优化数据访问效率。通过在LRU Cache中添加ToJson函数并打印状态，可以直观地观察其内部结构和状态的动态变化。

       为了更好地理解leveldb，本文将重点分析关键数据结构，并通过观察不同动作导致的状态变化，来深入探究leveldb的内部机制。在后续文章中，将详细展示leveldb内部状态的转换过程，以帮助读者掌握其核心工作原理。

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。

Xline 源码解读（二） —— Lease 的机制与实现

       Xline是一款分布式KV存储引擎，用于管理关键数据，目标是实现高性能访问及跨数据中心强一致性。Xline提供包括Lease在内的etcd兼容接口。Lease是一种客户端与服务端间的租约机制，类比现实中的租车服务。客户端申请Lease后，服务端保证在Lease有效期内不会删除，客户端可通过接口提前结束或延长Lease。Lease上可绑定键值对，Lease过期时，键值对随之被删除。

       Lease应用场景包括分布式锁、服务注册中心、授权管理等。Lease的创建、使用、主动删除、过期、续租和信息读取都由Lease相关源码实现。创建Lease时，服务端分配LeaseID，通过共识协议处理，结果执行在存储层。使用Lease时，客户端附加LeaseID，写入数据时，同时操作存储层和LeaseCollection。主动删除Lease时，仅需调用接口，处理逻辑与创建类似。Lease过期时，后台常驻任务定时删除。Lease续租依赖于客户端与服务端间的流，确保Lease不会超时。Lease信息读取接口包括LeaseTimeToLive和LeaseLeases，分别读取Lease详细信息和所有LeaseID。

       Lease机制实现的特性，如定时过期、续租、检测客户端状态，催生了分布式锁、服务注册中心、授权管理等典型应用场景。Lease的使用、实现细节和代码参考可在开源仓库GitHub中找到。