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一、前言
事务是传统关系型数据库中必不可少的性能，例如 Mysql、Oracle、PostgreSql 都反对事务，然而在 NoSQL 数据库中，事务的概念比拟弱化，在实现上也没有关系型数据库那么简单。
然而为了数据的残缺一致性，大多数 k-v 都会实现事务的根本个性，例如 k-v 数据库的两大鼻祖 LevelDB 和 RocksDB，一些 Go 语言实现的开源 k-v 也都反对事务，例如 Bolt，Badger 等。
rosedb 的事务目前刚实现了一个高级的版本，代码还比较简单，只不过在我的预期构思内，后续可能会缓缓演变得更加简单。
须要阐明的是，在实现 rosedb 的事务之前，我对事务的了解也仅限于 ACID 这些根底概念，所以这次实现齐全是摸着石头过河，可能存在一些槽点，大家有什么疑难能够指出来，我前面也会持续学习并欠缺。
二、基本概念
说到事务，就很容易想到事务的 ACID 个性，带大家回顾一下：
- 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全副实现，要么全副失败，不会在中间环节完结。如果事务执行过程中产生谬误，可能被回滚至事务开始之前的状态。
- 一致性（Consistency）：在事务开始前和完结后，数据库的完整性没有被毁坏，这意味着数据状态始终合乎预期。
-
隔离性（Isolation）：隔离性形容的是多个执行中的事务相互影响的水平，有常见的四种隔离级别，示意事务之间不同的影响水平：
- 读未提交（read uncommitted）：一个事务还未提交，另一个事务就能看到它所做的批改（存在脏读）
- 读提交（read committed）：一个事务对数据的批改，只能等到它提交之后，其余事务能力看到（没有脏读，然而不可反复读）
- 可反复读（repeatable read）：一个事务在执行过程中获取到的数据，和事务开始时的数据统一（没有脏读，能够反复读，然而有幻读）
- 串行化（serializable）：读写互斥，防止事务并发，一个事务必须等到前一个事务提交后能力执行（无脏读，可反复读，无幻读）
- 持久性（Durability）：一个事务提交之后，它所做的批改是永恒的，即便数据库解体之后也可能保障平安。
ACID 的概念看起来挺多，但并不难理解，要实现事务，其实就是保障在数据读写时，满足事务的这几个基本概念，其中 AID 是必须保障的。
而 Consistency 即一致性，能够简略了解为它就是事务的最终目标，数据库通过 AID 来保障一致性，而咱们在利用层面也要保障一致性，如果咱们写入的数据自身逻辑上就是谬误的，那么即便数据库事务再欠缺，也无奈保障一致性。
三、具体实现
在解说事务实现之前，先来看看 rosedb 当中事务的根本用法：
// 关上数据库实例
db, err := rosedb.Open(rosedb.DefaultConfig())
if err != nil {panic(err)
}
// 在事务中操作数据
err = db.Txn(func(tx *Txn) (err error) {err = tx.Set([]byte("k1"), []byte("val-1"))
if err != nil {return}
err = tx.LPush([]byte("my_list"), []byte("val-1"), []byte("val-2"))
if err != nil {return}
return
})
if err != nil {panic(fmt.Sprintf("commit tx err: %+v", err))
} 首先还是会关上一个数据库实例，而后调用 Txn 办法，这个办法的入参是一个函数，事务的操作都在这个函数中实现，在提交的时候一次性执行。
像这样应用的话，事务会主动提交，当然也能够手动开启事务并提交，并且在有谬误产生时手动回滚，如下：
// 关上数据库实例
db, err := rosedb.Open(rosedb.DefaultConfig())
if err != nil {panic(err)
}
// 开启事务
tx := db.NewTransaction()
err = tx.Set([]byte("k1"), []byte("val-1"))
if err != nil {
// 有谬误产生时回滚
tx.Rollback()
return
}
// 提交事务
if err = tx.Commit(); err != nil {panic(fmt.Sprintf("commit tx err: %+v", err))
}当然还是举荐第一种用法，省去了手动提交事务和回滚。
Txn 办法示意的是读写事务，此外还有一个 TxnView 办法，示意的是只读事务，应用形式完全一致，只不过在 TxnView 办法内的写入命令都会被疏忽。
db.TxnView(func(tx *Txn) error {val, err := tx.Get([]byte("k1"))
if err != nil {return err}
// 解决 val
hVal := tx.HGet([]byte("k1"), []byte("f1"))
// 解决 hVal
return nil
})理解了事务的 ACID 基本概念和 rosedb 事务根本用法之后，再来看看在 rosedb 当中，事务到底是怎么实现的，也能够认为是如何来保障 AID 个性的。
3.1 原子性
后面曾经说到，原子性指的是的事务执行的完整性，要么全副胜利，要么全副失败，不能停留在中间状态。
要实现原子性其实不难，能够借助 rosedb 的写入个性来解决。先来回顾一下 rosedb 数据写入的根本流程，两个步骤：首先数据会先落磁盘，保障可靠性，而后更新内存中的索引信息。
对于一个事务操作，要保障原子性，能够先将须要写入的数据在内存中暂存，而后在提交事务的时候，一次性写入到磁盘文件当中。
这样存在一个问题，那就是在批量写入磁盘的时候出错，或者零碎解体了怎么办？也就是说可能有一些数据曾经写入胜利，有一些写入失败了。依照原子性的定义，这一次事务没有提交实现，是有效的，那么应该怎么晓得曾经写入的数据是有效的呢？
目前 rosedb 采纳了一种最容易了解，也是比较简单的一种方法来解决这个问题。
具体做法是这样的：每一次事务开始时，都会调配一个全局惟一的事务 id，须要写入的数据都会带上这个事务 id 并写入到文件。当所有的数据写入磁盘实现之后，将这个事务 id 独自存起来（也是写入到一个文件当中）。在数据库启动的时候，会先加载这个文件中的所有事务 id，保护到一个汇合当中，称之为已提交的事务 id。
这样的话，就算数据在批量写入时出错，因为没有寄存对应的事务 id，所以在数据库启动并取出数据构建索引的时候（回顾一下 rosedb 的启动流程），可能查看到数据对应的事务 id 没有在已提交事务 id 汇合当中，所以会认为这些数据有效。
大多数 LSM 流派的 k-v 都是利用相似的思路来保障事务的原子性，例如 rocksdb 是将事务中所有的写入都寄存到了一个 WriteBatch 中，在事务提交的时候一次性写入。
3.2 隔离性
目前 rosedb 反对两种事务类型：读写事务和只读事务。只能同时开启一个读写事务，只读事务则能够同时开启多个。
在这种模式下，读会加读锁，写会加写锁，也就是说，读写会互斥，不能同时进行。能够了解为这是四种隔离级别中的串行化，它的长处是简略易实现，毛病是并发能力差。
须要阐明的是，目前的这种实现在前面大概率会进行调整，我的构想是能够应用快照隔离的形式来反对读提交或者可反复读，这样数据读取可能读到历史版本，不会造成写操作的阻塞，只不过在实现上要简单得多了。
3.3 持久性
持久性须要保证数据曾经写到了非易失性存储介质当中，比方最常见的有磁盘或者 SSD，这样即便产生零碎异样，也可能保障数据安全。
在 rosedb 当中，写入数据时，如果走默认的刷盘策略，是将数据写到了操作系统页缓存当中，实际上并没有落磁盘。如果操作系统还没来来得及将页缓存的数据刷到磁盘，那么会造成数据失落。这样虽不能齐全保障持久性，但性能是绝对更好的，因为 Sync 刷磁盘是一次极其慢速的操作。
如果在启动 rosedb 的时候指定了配置项 Sync 为 true，那么每次写入都会强行 Sync，可能保证数据不丢，然而写性能会降落。
理论应该怎么抉择，能够依据本人的应用场景来，如果零碎稳固，对性能的要求较高，并且可能容忍失落大量数据，那么能够采纳默认策略，即 Sync 为 false，否则能够强制刷盘。
四、缺点
通过下面的简略剖析，能够看到 rosedb 曾经根本实现了事务的 AID 个性，整体来说还是挺简略的，易于学习和应用，并且可能很好了解便于进一步的扩大。当然，目前也存在一些缺点亟待解决。
第一个便是下面提到的隔离级别的问题，目前这种形式太过简略，应用一把全局大锁搞成了串行化，后续能够思考只锁定须要操作的某个 key，减小锁的粒度。
还有一个问题便是，因为 rosedb 反对了多种数据结构，然而像 List、ZSet 这种构造，在事务中反对全副命令的难度较大，因而目前 List 只反对了 LPush 和 RPush，ZSet 只反对了 ZAdd、ZScore、ZRem 命令。
次要的起因是如果在事务中对曾经存在的 key 进行读写，那么去反对像范畴查找这种类型的命令就会很艰难，目前我还没有想到比拟好的解决方案。
最初，附上我的项目地址：https://github.com/roseduan/rosedb，欢送各位前来围观吐槽。
Ps：rosedb 也欢送对存储、k-v 感兴趣的敌人退出，也可加我微信进行深入探讨交换。
