简单跟了下插入导致索引分裂的流程
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入口函数：row_ins_index_entry
实际上悲观插入和乐观插入是根据row_ins_index_entry_low的第一个参数来判断的
调用两次row_ins_index_entry_low
第一次参数为BTR_MODIFY_LEAF，表示只修改叶子节点，如果失败了
第二次参数为BTR_MODIFY_TREE，表示需要修改B-TREE，这时候会选择调用函数：
btr_cur_pessimistic_insert:
1.首先做一次乐观插入（btr_cur_optimistic_insert），这实际上是重复的动作，会带来额外的开销，在后面的版本已经被移除了。http://bugs.mysql.com/bug.php?id=61456
2.检查锁，如果是聚集索引，还要记录undo，并记录回滚段指针，对于非聚集索引，要在Page上记录最大事务ID
之前已经分析过，这里不赘述。
err = btr_cur_ins_lock_and_undo(flags, cursor, entry,
thr, mtr, &dummy_inh);
3.扩展文件，为Ibd预留足够的文件空间
n_extents = cursor->tree_height / 16 + 3;
success = fsp_reserve_free_extents(&n_reserved, index->space,
n_extents, FSP_NORMAL, mtr);
4.检查当前记录是否需要进行外部存储(page_zip_rec_needs_ext)，如果需要的话，则需要对记录进行处理
在函数dtuple_convert_big_rec中，会去循环查找，能最大减少rec的外部存储列
但固定长度列、空列、外部存储列或则长度小于40字节的列不做考虑
另外，在是用DYNAMIC和COMPRESSED格式时，任何最大长度小于256字节的非BLOB列都是本地存储；而对于REDUNDANT和COMPACT类型而言，最大不超过788字节时都会本地存储。
big_rec_vec = dtuple_convert_big_rec(index, entry, &n_ext);
返回值类型为big_rec_struct，用于存储溢出数据。
如果找不到满足要求的最大列，返回NULL。
如果找到了，则替换原记录上的外部指针，并存储实际数据。
如果依然不满足页内存储，则继续寻找该记录上更多的列来进行外部存储。
5.开始进行索引分裂：
a.如果当前记录的cursor在根Page上，则分裂节点，提升BTREE高度，然后再插入记录
*rec = btr_root_raise_and_insert(cursor, entry, n_ext, mgr);
1)首先为B-TREE分配一个新Page，并进行初始化前后page指针
level = btr_page_get_level(root, mtr);
new_block = btr_page_alloc(index, 0, FSP_NO_DIR, level, mtr);
new_page = buf_block_get_frame(new_block);
new_page_zip = buf_block_get_page_zip(new_block);
btr_page_create(new_block, new_page_zip, index, level, mgr);
btr_page_set_next(new_page, new_page_zip, FIL_NULL, mtr);
btr_page_set_prev(new_page, new_page_zip, FIL_NULL, mtr);
2)将root节点的记录一个个拷贝到new_page中
/* Copy the page byte for byte. */
page_zip_copy_recs(new_page_zip, new_page,
root_page_zip, root, index, mgr); //拷贝记录
/* Update the lock table and possible hash index. */
lock_move_rec_list_end(new_block, root_block, //Page间迁移记录锁
page_get_infimum_rec(root));
btr_search_move_or_delete_hash_entries(new_block, root_block, index); //更新ahi
例外还需要将root页上supremum记录上的锁迁移到新block的supremum记录上，这在做悲观更新时会发生锁托管到系统记录上
lock_update_root_raise(new_block, root_block);
3).构建node ptr
读取新page上的第一个用户记录，创建节点指针(节点键值+page no)
rec = page_rec_get_next(page_get_infimum_rec(new_page));
new_page_no = buf_block_get_page_no(new_block);
node_ptr = dict_index_build_node_ptr(index, rec, new_page_no, heap,
level);
设置node_ptr的flag为REC_INFO_MIN_REC_FLAG，表面这是该层的最小记录
dtuple_set_info_bits(node_ptr,
dtuple_get_info_bits(node_ptr)
| REC_INFO_MIN_REC_FLAG);
4)清空重置root节点，并将node ptr写入root节点
btr_page_empty(root_block, root_page_zip, index, level + 1, mgr); //清空root page
btr_page_set_next(root, root_page_zip, FIL_NULL, mgr); //设置page的前后page为NULL
btr_page_set_prev(root, root_page_zip, FIL_NULL, mtr);
page_cursor = btr_cur_get_page_cur(cursor);
page_cur_set_before_first(root_block, page_cursor);
node_ptr_rec = page_cur_tuple_insert(page_cursor, node_ptr, //将node ptr插入到root page中
index, 0, mtr);
5).重置记录cursor
page_cur_search(new_block, index, tuple,
PAGE_CUR_LE, page_cursor);
并对新page进行split
btr_page_split_and_insert(cursor, tuple, n_ext, mtr)
也就是下面普通的Page分裂流程
b.如果当前记录cursor不在根节点page上，走一般的索引分裂逻辑
*rec = btr_page_split_and_insert(cursor, entry, n_ext, mtr);
该函数会先进行page分裂，然后插入记录。
1)选择作为分裂中间点的记录；
先介绍涉及到的几个宏
#define FSP_UP ((byte)111) /*!< alphabetically upwards */
#define FSP_DOWN ((byte)112) /*!< alphabetically downwards */
#define FSP_NO_DIR ((byte)113) /*!< no order */
这几个宏决定记录插入新分裂页的顺序，是按照字母上升顺序，还是下降顺序。
分三种情况来决定分裂记录和方向
<1>.已经做过一次split，但记录依然无法插入成功，则继续进行分裂
direction = FSP_UP;
hint_page_no = page_no + 1;
split_rec = btr_page_get_split_rec(cursor, tuple, n_ext); //查找一个分裂记录
if (UNIV_UNLIKELY(split_rec == NULL)) {
insert_left = btr_page_tuple_smaller(
cursor, tuple, offsets, n_uniq, &heap);
<2>.如果函数btr_page_get_split_rec_to_right返回TRUE，则:
direction = FSP_UP;
int_page_no = page_no + 1;
函数btr_page_get_split_rec_to_righ流程如下：
首先判断本次插入记录是否在上次插入记录的右边，如果是的话，则认为这是顺序的插入，然后执行如下：
–>获取当前插入记录的下一个记录，如果是supremum record,则split_rec=NULL，
–>再次获得下下条记录，也就是说，会向后看两条记录，这两条记录有一条为supremum record，split_rec都会被设置为NULL,
否则设置split_rec为第二个记录。
这样做的目的是，如果从插入点开始有超过两个用户记录，我们在该page上保留一个记录，这样随后的序列插入可以利用自适应哈希，因为他们可以简单的通过查看这个page上的记录，来检查正确的查找位置(翻译自注释，待证实)，split_rec为NULL表示从新插入的记录开始分裂.
–>返回TRUE
如果是随机插入的话，返回FALSE
<3>如果函数btr_page_get_split_rec_to_left返回TRUE，则
direction = FSP_DOWN;
hint_page_no = page_no – 1;
ut_ad(split_rec);
这种情况下split_rec不可为空
函数btr_page_get_split_rec_to_left流程如下
首先判断，如果上次插入的记录在当前插入记录的右边，则继续下面的流程，否则返回FALSE
–>如果插入的记录不是当前page上的第一个记录，也就是不在infimum记录的下一个，设置split_rec为当前插入点
–>否则，设置split_rec为当前记录插入点的下一个
–>返回TRUE
<4>如果上述都不满足
direction = FSP_UP;
hint_page_no = page_no + 1;
如果page上记录不止1个，则从中间开始分裂
split_rec = page_get_middle_rec(page);
如果当前插入记录比该page上记录要小(btr_page_tuple_smaller),则
split_rec = page_rec_get_next(
page_get_infimum_rec(page));
否则,split_rec为NULL
也就是说，当这个page上只有一个记录时，我们不能从中间做分裂，而是需要决定新节点是插入到左边还是右边节点。
综上，只有当上次插入的记录在当前插入点的右边时，才会设置direction = FSP_UP，其他情况都是FSP_DOWN
2)为索引分配一个新Page
new_block = btr_page_alloc(cursor->index, hint_page_no, direction,
btr_page_get_level(page, mtr), mtr);
new_page = buf_block_get_frame(new_block);
new_page_zip = buf_block_get_page_zip(new_block);
btr_page_create(new_block, new_page_zip, cursor->index,
btr_page_get_level(page, mtr), mtr);
3)计算上半部分的page的第一个记录，以及在原始page上的第一个记录
<1> split_rec 不为空
first_rec = move_limit = split_rec;
offsets = rec_get_offsets(split_rec, cursor->index, offsets,
n_uniq, &heap);
insert_left = cmp_dtuple_rec(tuple, split_rec, offsets) < 0;
insert_left表示当前记录是插入到split_rec的左边还是右边。
<2>insert_left为TRUE //只有在n_iterations>0时才会发生
first_rec = page_rec_get_next(page_get_infimum_rec(page));
move_limit = page_rec_get_next(btr_cur_get_rec(cursor));
<3>其他（split_rec为空）
buf = mem_alloc(rec_get_converted_size(cursor->index,
tuple, n_ext));
first_rec = rec_convert_dtuple_to_rec(buf, cursor->index,
tuple, n_ext);
move_limit = page_rec_get_next(btr_cur_get_rec(cursor));
first_rec为插入的记录
move_limit为当前插入记录的下一条
4)修改B树结构
<1>将新page attach到btree上对应的层次上，并向上层节点插入node指针，更新当前层次的节点链表指针
btr_attach_half_pages(cursor->index, block,
first_rec, new_block, direction, mtr);
<2>判断新记录是否能够满足插入。
–>split_rec不为空：
insert_will_fit = !new_page_zip
&& btr_page_insert_fits(cursor, split_rec,
offsets, tuple, n_ext, heap);
对于压缩表，new_page_zip不为空，也就是说insert_wil_fit总是为FALSE。
–>split_rec为空，表示分裂记录就是当前插入记录
insert_will_fit = !new_page_zip
&& btr_page_insert_fits(cursor, NULL,
NULL, tuple, n_ext, heap);
同样的insert_will_fit对于压缩表而言，总是为FALSE。这意味着在索引分裂的过程中，会一直持有索引上的排他锁
这也会导致压缩表的分裂开销非常大。
<3>判断是否释放索引上的排他锁
if (insert_will_fit && page_is_leaf(page)) {
mtr_memo_release(mtr, dict_index_get_lock(cursor->index),
MTR_MEMO_X_LOCK);
}
5)开始做记录迁移，根据direction的不同，走不同的分支，流程大同小异，这里我们主要看一下FSP_UP
<1>看该函数的返回值：
page_move_rec_list_end(new_block, block, move_limit,
cursor->index, mtr)
将block上从move_limit(包含该记录)开始记录拷贝到new_block中。
–>page_copy_rec_list_end(new_block, block,
split_rec, index, mtr)
实际拷贝动作，在拷贝完成后，还会对新page做compress
如果返回false，表示压缩失败，直接返回FALSE。不继续下面的流程
–>从block上删除转移的记录。
page_delete_rec_list_end(split_rec, block, index,
new_n_recs – old_n_recs,
new_data_size – old_data_size, mtr);
–>返回TRUE
如果转移记录到新block,但新block压缩失败的话，还需要继续做处理：
–>将原page中的记录拷贝到新page中。
page_zip_copy_recs(new_page_zip, new_page,
page_zip, page, cursor->index, mtr);
–>从新page上删除从move_limit开始的记录，不包括move_limit记录以及系统记录
page_delete_rec_list_start(move_limit – page
+ new_page, new_block,
cursor->index, mtr);
–>更新锁表和AHI
lock_move_rec_list_end(new_block, block, move_limit);
btr_search_move_or_delete_hash_entries(
new_block, block, cursor->index);
–>从源表上删除从move_limit（包括move_limit）开始的记录
page_delete_rec_list_end(move_limit, block,
cursor->index,
ULINT_UNDEFINED,
ULINT_UNDEFINED, mtr);
最后更新记录锁
left_block = block;
right_block = new_block;
lock_update_split_right(right_block, left_block);
6)到了这一步，索引树的分裂和修改已经结束了，这时候可以把记录插入到其中，根据insert_left来选择插入到哪个block中
7)如果插入失败，则重新reorgnize page，n_iterations++;然后重头开始继续分裂。
8)对于二级索引，更新insert buffer.
6.更新adaptive hash index
btr_search_update_hash_on_insert(cursor);
7.更新记录锁信息
lock_update_insert(btr_cur_get_block(cursor), *rec);
8.如果之前分配了extend,则更新space->n_reserved_extents计数
if (n_extents > 0) {
fil_space_release_free_extents(index->space, n_reserved);
}