CockroachDB 源码闲逛 - II (insert a row)
本文将深入探讨 CockroachDB 的影视源码影视源码启动过程以及处理一条简单 SQL(如插入一行数据)的具体流程。CockroachDB 使用 Go 语言中流行的下载 Cobra 库来构建其命令行界面(CLI),在使用 `start` 命令启动服务端后,火山火山代码从特定位置开始执行。影视源码影视源码
启动初期,下载opencv源码怎么查看CockroachDB 会准备好各种日志和 pprof 功能。火山火山pprof 功能允许通过开关控制定期导出 CPU 和内存(通过 go/jemalloc)的影视源码影视源码性能分析报告,并定期清除旧的下载 pprof 数据,这有助于在排查问题时找到事故现场的火山火山堆栈或性能数据。
之后,影视源码影视源码服务端使用一个端口同时处理 PostgreSQL、下载HTTP 和 gRPC 协议,火山火山代码进入 `Server.start()` 方法。影视源码影视源码这个方法包含复杂的下载逻辑用于节点发现和 bootstrap。主要关注点在于 SQL 处理,尤其是 PostgreSQL 协议下的客户端连接。
当客户端通过 PG 协议连接到服务端时,代码进入 `pgwire.Server#ServeConn` 方法。通过校验版本等步骤后,进入 `conn.serveImpl` 方法,这是处理请求的主要逻辑。在这里,每个客户端连接由两个 goroutine 分别处理读取协议解析和命令执行。这种设计允许在执行过程中同时接收客户端连接事件,例如在执行大规模 SQL 过程时,通过关闭其中一个 goroutine 可以在 SQL 执行的同时响应客户端的 `FIN` 指令。
在客户端连接的两个 goroutine 准备好后,发送的 SQL 语句开始在 `coordinator-side` 进行处理。首先,`read goroutine` 解析网络包,并根据不同的 PG cmd 分发到相应的方法进行处理。对于简单的文本执行查询,`handleSimpleQuery` 方法相对简单。为了区分不同批量的命令,当一组命令推送到 `stmtBuf` 后,会插入一个哨兵 `Sync` 来标记当前批次结束以及后续命令属于下一个批次。
随后,`process goroutine` 从 `stmtBuf` 中获取命令,根据不同的命令类型分发到相应的 `exec*` 方法。例如,简单查询产生的 `ExecStmt` 会进入 `execStmt` 方法,在此之前会创建 `stmtRes` 来封装后续返回客户端响应的缓冲区刷新逻辑。
在处理 SQL 语句时,CockroachDB 会维护一个状态机(StateMachine),用于管理当前连接的销售报表 php源码事务状态。状态机的定义和行为主要与事务相关,包括 `noTxn`、`open`、`abort`、`implicit` 等状态。在处理插入一行数据的简单语句(如 `INSERT INTO t (a) VALUES (1);`)时,流程如下:
首先,客户端与服务端建立连接,启动两个 goroutine。当插入语句发送到服务端后,`read goroutine` 开始解析并放置到 `stmtBuf`。
随后,`process goroutine` 从 `stmtBuf` 拿出命令,识别为 `ExecStmt`。由于执行此语句前未开始事务,当前连接的状态机处于 `stateNoTxn`。因此,执行 `execStmtInNoTxnState` 方法,因为没有事务,仅执行 `execStmtInNoTxnState` 的默认分支,返回 `eventTxnStart` 事件和 `eventTxnStartPayload`。此时,状态机应用 `noTxnToOpen` 进程,为隐式事务的启动做准备。服务端通过 `client.NewTxn` 创建事务,获取时间戳并准备 `sender` 和 `coordinator` 等工作。接着,设置 `advanceInfo` 为 `advanceOne`、`noRewind`(无需回移 `stmtBuf`,通常重试时需要回移)和 `txnState` 为 `txnStart`。事务状态为 `open` 后,`execCmd` 会从 `stmtBuf` 中继续取出插入语句并执行。
当当前事务状态为 `open` 且为 `implicit` 时,`execStmtInOpenState` 方法继续执行。由于当前 SQL 不是 `BEGIN`、`COMMIT` 等操作,挂载了 `handleAutoCommit` 的 `defer` 函数,并处理 `AS OF` 时间逻辑后,进入 `dispatchToExecutionEngine` 方法。
在 `makeExecPlan` 方法中,创建逻辑计划。接下来,评估是否能够分布执行逻辑计划(对于插入操作,CockroachDB 当前不支持分布式计划)。然后,连锁管理系统源码为逻辑计划准备上下文,调用 `execWithDistSQLEngine`。对于不可分布执行的情况,创建简化版的 `planCtx`,用于生成物理计划。在此步骤中,生成物理计划(如 `row count` 算子)并最终生成执行流程。
在准备和生成流程后,服务端启动在本地节点的执行流程。通过 `local execution` 的 `setup` 和 `run` 方法,执行生成的处理器(如 `planNodeToRowSource`)。在 `run` 方法中,执行 `rowCountNode` 算子,进而触发 `insertNode` 的 `BatchNext`,以火山模式(一次过一个批处理的多个行)执行插入操作。
插入操作中,`BatchNext` 分批处理,根据 `maxInsertBatchSize`(默认为 )进行分批。对于非最后一批次,会通过 `txn.Run` 发送至存储节点,将数据分批存储。在 `checkHelper` 函数中,检查表约束,分为 `eval` 和 `input` 模式,前者是老逻辑,后者在插入前检查约束结果,作为插入算子的输入,有利于优化插入操作。
添加批处理时,调用 `initResult` 准备每个 `CPut` 的结果。如果批处理中某个命令失败(如序列化失败),会在 `initResult` 中保存序列化失败信息。
之后,将准备好的批处理发送至 `replica-side`。在 `finalize` 中,将 `EndTransactionRequest` 添加到批处理的末尾,通过 `txn.Run` 发起。此时,批处理中包含一个条件 `put` 和一个结束事务请求,服务端通过 `DistSender.Send` 将批处理发送至 `replica-side`。批处理中的 `result` 包含 `err` 信息,用于验证批处理序列化无误。
在 `replica-side`,请求到达节点的存储层,找到相关范围的spring 3.25 源码下载副本对象并处理等待逻辑。对于写入操作,使用 Raft 进行 `Replica.executeWriteBatch`。在此方法中,使用 `Latch` 机制来优化对交叠和非交叠批处理的处理,同时执行批处理命令的 `evaluateWriteBatch` 方法将所有命令应用到数据中,生成 `engine.Batch` 并构建 `ProposalData`。最终,通过 Raft 提出修改,实现数据的最终一致性。
最后,执行成功或失败后,结果会沿原路径返回至客户端。
总结,本文详细阐述了 CockroachDB 从启动到处理简单 SQL(如插入操作)的全过程。通过深入分析,读者能够更好地理解 CockroachDB 的内部工作机制,为后续阅读代码提供基础。未来计划将关注点扩展到重试处理逻辑,进一步探索 `stmtBuf` 和状态机在 CockroachDB 中的使用。
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sv是哪个国家?
SV并不是一个国家,而是一个国际域名后缀,代表着萨尔瓦多(El Salvador)这个国家。萨尔瓦多位于中美洲地区,北部和东部与洪都拉斯接壤,南部和西部与危地马拉相邻,东南部则是太平洋。该国是中美洲最小的国家之一,人口约万。萨尔瓦多的主要语言是西班牙语,货币为美元。该国经济以农业、制造业和服务业为主,主要出口商品包括咖啡、糖、纺织品和制成品。萨尔瓦多的文化和历史遗产也吸引着很多游客前来探访。
SV是斯洛伐克的国家域名代码,代表着斯洛伐克这个国家。斯洛伐克位于欧洲中部,面积约为4.5万平方公里,人口约为万。该国的首都为布拉迪斯拉发,拥有丰富的文化遗产和自然景观。斯洛伐克是神兵利器指标源码一个充满活力的经济体,其经济主要以汽车、电子和机械工程为主。斯洛伐克也是一个越来越受欢迎的旅游目的地,拥有壮丽的山脉、美丽的城市和温泉胜地。
SV是英文EI Salvador的缩写,它是北美洲国家萨尔瓦多的缩写。
萨尔瓦多位于中美洲北部,北邻洪都拉斯,南濒太平洋,西部、西北部同危地马拉接壤,东临太平洋丰塞卡湾,国土面积平方公里,中心位于北纬.5° ,西经.°。
萨尔瓦多国内地形以山地、高原为主,多火山,被称为“火山之国”,境内圣安娜活火山海拔米,为全国最高峰;该国北部为伦帕河谷地,南部为狭长的沿海平原。
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这要看你想看哪种类型的欧美**了,英,美,法,意都有非常不错的经典**。
以下是我个人觉得非常值得看的英语**(看的就是剧情和美景),太出名的好莱坞**,类似美国队长,钢铁侠,蝙蝠侠,此类就不用说了,家喻户晓我就不推荐了。
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暮光之城1/2/3/4
作为非常喜爱吸血鬼题材的朋友这个肯定不会错过了,也是十分出名的系列**,纯爱的感觉颠覆了以往对于欧美**的恋爱印象。
傲慢与偏见
这也是经典了,应该是不可复制的经典,
怦然心动
两小无猜
泰坦尼克号
美女与野兽
遇见你之前
断背山
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给朱丽叶的信
初恋次
西雅图夜未眠
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奇幻类
纳尼亚传奇1/2/3
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地心历险记1/2
+++海盗1/2/3/4
德古拉元年
博物馆奇妙夜1/2
庞贝末日
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科幻类
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火星救援
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异星觉醒
分歧者1/2异类觉醒
悬疑类
穆赫兰道
东方快车谋杀案
禁闭岛
七宗罪
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战争类
敦刻尔克
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比利林恩的中场战事
血战钢锯岭
少女类
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南方与北方
诺桑觉寺
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飞屋环游记
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疯狂原始人
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......
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TiKV 源码解析系列文章(十四)Coprocessor 概览
本文将简要介绍 TiKV Coprocessor 的基本原理。TiKV Coprocessor 是 TiDB 的一部分,用于在 TiKV 层处理读请求。通过引入 Coprocessor,TiKV 可以在获取数据后进行计算,从而提高性能。
传统处理方式中,TiDB 向 TiKV 获取数据,然后在 TiDB 内部进行计算。而 Coprocessor 则允许 TiKV 进行计算,将计算结果直接返回给 TiDB,减少数据在系统内部的传输。
Coprocessor 的概念借鉴自 HBase,其主要功能是对读请求进行分类,处理包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN、Aggregation 等不同类型请求。其中,DAG 类请求是最复杂且常用的类型,本文将重点介绍。
DAG 请求是由一系列算子组成的有向无环图,这些算子在代码中称为 Executors。DAG 请求目前支持两种计算模型:火山模型和向量化模型。在当前的 TiKV master 上,这两种模型并存,但火山模型已被弃用,因此本文将重点介绍向量化计算模型。
向量化计算模型中,所有算子实现了 BatchExecutor 接口,其核心功能是 get_batch。算子类型包括 TableScan、IndexScan、Selection、Limit、TopN 和 Aggregation 等,它们之间可以任意组合。
以查询语句“select count(1) from t where age>”为例,展示了如何使用不同算子进行处理。本文仅提供 Coprocessor 的概要介绍,后续将深入分析该模块的源码细节,并欢迎读者提出改进意见。
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