1. 概述
得益于LSM-Tree结构，RocksDB所有的写入并非是update in-place，所以他支持起来事务的难度也相对较小，主要原理就是利用WriteBatch将事务所有写操作在内存缓存打包，然后在commit时一次性将WriteBatch写入，保证了原子，另外通过Sequence和Key锁来解决冲突实现隔离。
RocksDB的Transaction分为两类：Pessimistic和Optimistic，类似悲观锁和乐观锁的区别，PessimisticTransaction的冲突检测和加锁是在事务中每次写操作之前做的（commit后释放），如果失败则该操作失败；OptimisticTransaction不加锁，冲突检测是在commit阶段做的，commit时发现冲突则失败。
2. 用法
介绍实现原理前，先来看一下用法：
【1. 基本用法】
Options options;
TransactionDBOptions txn_db_options;
options.create_if_missing = true;
TransactionDB* txn_db;
// 打开DB(默认Pessimistic)
Status s = TransactionDB::Open(options, txn_db_options, kDBPath, &txn_db);
assert(s.ok());
// 创建一个事务
Transaction* txn = txn_db->BeginTransaction(write_options);
assert(txn);
// 事务txn读取一个key
s = txn->Get(read_options, "abc", &value);
assert(s.IsNotFound());
// 事务txn写一个key
s = txn->Put("abc", "def");
assert(s.ok());
// 通过TransactionDB::Get在事务外读取一个key
s = txn_db->Get(read_options, "abc", &value);
// 通过TrasactionDB::Put在事务外写一个key
// 这里并不会有影响，因为写的不是"abc"，不冲突
// 如果是"abc"的话
// 则Put会一直卡住直到超时或等待事务Commit(本例中会超时)
s = txn_db->Put(write_options, "xyz", "zzz");
s = txn->Commit();
assert(s.ok());
// 析构事务
delete txn;
delete txn_db;
通过BeginTransaction打开一个事务，然后调用Put、Get等接口进行事务操作，最后调用Commit进行提交。
【2. 回滚】
...
// 事务txn写入abc
s = txn->Put("abc", "def");
assert(s.ok());
// 设置回滚点
txn->SetSavePoint();
// 事务txn写入cba
s = txn->Put("cba", "fed");
assert(s.ok());
// 回滚至回滚点
s = txn->RollbackToSavePoint();
// 提交，此时事务中不包含对cba的写入
s = txn->Commit();
assert(s.ok());
...
【3. GetForUpdate】
...
// 事务txn读取abc并独占该key，确保不被外部事务再修改
s = txn->GetForUpdate(read_options, “abc”, &value);
assert(s.ok());
// 通过TransactionDB::Put接口在事务外写abc
// 不会成功
s = txn_db->Put(write_options, “abc”, “value0”);
s = txn->Commit();
assert(s.ok());
...
有时候在事务中需要对某一个key进行先读后写，此时则不能在写时才进行该key的独占及冲突检测操作，所以使用GetForUpdate接口读取该key并进行独占
【4. SetSnapshot】
txn = txn_db->BeginTransaction(write_options);
// 设置事务txn使用的snapshot为当前全局Sequence Number
txn->SetSnapshot();
// 使用TransactionDB::Put接口在事务外部写abc
// 此时全局Sequence Number会加1
db->Put(write_options, “key1”, “value0”);
assert(s.ok());
// 事务txn写入abc
s = txn->Put(“abc”, “value1”);
s = txn->Commit();
// 这里会失败，因为在事务设置了snapshot之后，事务后来写的key
// 在事务外部有过其他写操作，所以这里不会成功
// Pessimistic会在Put时失败，Optimistic会在Commit时失败
前面说过，TransactionDB在事务中需要写入某个key时才对其进行独占或冲突检测，有时希望在事务一开始就对其之后所有要写入的所有key进行独占，此时可以通过SetSnapshot来实现，设置了Snapshot后，外部一旦对事务中将要进行写操作key做过修改，则该事务最终会失败（失败点取决于是Pessimistic还是Optimistic，Pessimistic因为在Put时就进行冲突检测，所以Put时就失败，而Optimistic则会在Commit是检测到冲突，失败）
3. 实现
3.1 WriteBatch & WriteBatchWithIndex
WriteBatch就不展开说了，事务会将所有的写操作追加进同一个WriteBatch，直到Commit时才向DB原子写入。
WriteBatchWithIndex在WriteBatch之外，额外搞一个Skiplist来记录每一个操作在WriteBatch中的offset等信息。在事务没有commit之前，数据还不在Memtable中，而是存在WriteBatch里，如果有需要，这时候可以通过WriteBatchWithIndex来拿到自己刚刚写入的但还没有提交的数据。
事务的SetSavePoint和RollbackToSavePoint也是通过WriteBatch来实现的，SetSavePoint记录当前WriteBatch的大小及统计信息，若干操作之后，若想回滚，则只需要将WriteBatch truncate到之前记录的大小并恢复统计信息即可。
3.2 PessimisticTransaction
PessimisticTransactionDB通过TransactionLockMgr进行行锁管理。事务中的每次写入操作之前都需要TryLock进Key锁的独占及冲突检测，以Put为例:
Status TransactionBaseImpl::Put(ColumnFamilyHandle* column_family,
const Slice& key, const Slice& value) {
// 调用TryLock抢锁及冲突检测
Status s =
TryLock(column_family, key, false /* read_only */, true /* exclusive */);
if (s.ok()) {
s = GetBatchForWrite()->Put(column_family, key, value);
if (s.ok()) {
num_puts_++;
}
}
return s;
}
可以看到Put接口定义在TransactionBase中，无论Pessimistic还是Optimistic的Put都是这段逻辑，二者的区别是在对TryLock的重载。先看Pessimistic的，TransactionBaseImpl::TryLock通过TransactionBaseImpl::TryLock -> PessimisticTransaction::TryLock -> PessimisticTransactionDB::TryLock -> TransactionLockMgr::TryLock一路调用到TransactionLockMgr的TryLock，在里面完成对key加锁，加锁成功便实现了对key的独占，此时直到事务commit之前，其他事务是无法修改这个key的。
锁是加成功了，但这也只能说明从此刻起到事务结束前这个key不会再被外部修改，但如果事务在最开始执行SetSnapshot设置了快照，如果在打快照和Put之间的过程中外部对相同key进行了修改（并commit），此时已经打破了snapshot的保证，所以事务之后的Put也不能成功，这个冲突检测也是在PessimisticTransaction::TryLock中做的，如下：
Status PessimisticTransaction::TryLock(ColumnFamilyHandle* column_family,
const Slice& key, bool read_only,
bool exclusive, bool skip_validate) {
...
// 加锁
if (!previously_locked || lock_upgrade) {
s = txn_db_impl_->TryLock(this, cfh_id, key_str, exclusive);
}
SetSnapshotIfNeeded();
...
// 使用事务一开始拿到的snapshot的sequence1与这个key在DB中最新
// 的sequence2进行比较，如果sequence2 > sequence1则代表在snapshot
// 之后，外部有对key进行过写入，有冲突！
s = ValidateSnapshot(column_family, key, &tracked_at_seq);
if (!s.ok()) {
// 检测到冲突，解锁
// Failed to validate key
if (!previously_locked) {
// Unlock key we just locked
if (lock_upgrade) {
s = txn_db_impl_->TryLock(this, cfh_id, key_str,
false /* exclusive */);
assert(s.ok());
} else {
txn_db_impl_->UnLock(this, cfh_id, key.ToString());
}
}
}
if (s.ok()) {
// 如果加锁及冲突检测通过，记录这个key以便事务结束时释放掉锁
// We must track all the locked keys so that we can unlock them later. If
// the key is already locked, this func will update some stats on the
// tracked key. It could also update the tracked_at_seq if it is lower than
// the existing trackey seq.
TrackKey(cfh_id, key_str, tracked_at_seq, read_only, exclusive);
}
}
其中ValidateSnapshot就是进行冲突检测，通过将事务设置的snapshot与key最新的sequence进行比较，如果小于key最新的sequence，则代表设置snapshot后，外部事务修改过这个key，有冲突！获取key最新的sequence也是简单粗暴，遍历memtable，immutable memtable，memtable list history及SST文件来拿。总结如下图：
GetForUpdate的逻辑和Put差不多，无非就是以Get之名行Put之事（加锁及冲突检测），如下图：
接着介绍下TransactionLockMgr，如下图：
最外层先是一个std::unordered_map，将每个ColumnFamily映射到一个LockMap，每个LockMap默认有16个LockMapStripe，然后每个LockMapStripe里包含一个std::unordered_map<std::string, LockInfo> keys，这就是存放每个key对应的锁信息的。所以每次加锁过程大致如下：
- 首先通过ThreadLocal拿到lock_maps指针
- 通过column family ID 拿到对应的LockMap
- 对key hash映射到某个LockMapStripe，对该LockMapStripe加锁（同一LockMapStripe下的所有key会抢同一把锁，粒度略大）
- 操作LockMapStripe里的std::unordered_map完成加锁
3.3 OptimisticTransaction
OptimisticTransactionDB不使用锁进行key的独占，只在commit是进行冲突检测。所以OptimisticTransaction::TryLock如下：
Status OptimisticTransaction::TryLock(ColumnFamilyHandle* column_family,
const Slice& key, bool read_only,
bool exclusive, bool untracked) {
if (untracked) {
return Status::OK();
}
uint32_t cfh_id = GetColumnFamilyID(column_family);
SetSnapshotIfNeeded();
// 如果设置了之前事务snapshot，这里使用它作为key的seq
// 如果没有设置snapshot，则以当前全局的sequence作为key的seq
SequenceNumber seq;
if (snapshot_) {
seq = snapshot_->GetSequenceNumber();
} else {
seq = db_->GetLatestSequenceNumber();
}
std::string key_str = key.ToString();
// 记录这个key及其对应的seq，后期在commit时通过使用这个seq和
// key当前的最新sequence比较来做冲突检测
TrackKey(cfh_id, key_str, seq, read_only, exclusive);
// Always return OK. Confilct checking will happen at commit time.
return Status::OK();
}
这里TryLock实际上就是给key标记一个sequence并记录，用作commit时的冲突检测，commit实现如下：
Status OptimisticTransaction::Commit() {
// Set up callback which will call CheckTransactionForConflicts() to
// check whether this transaction is safe to be committed.
OptimisticTransactionCallback callback(this);
DBImpl* db_impl = static_cast_with_check<DBImpl, DB>(db_->GetRootDB());
// 调用WriteWithCallback进行冲突检测，如果没有冲突就写入DB
Status s = db_impl->WriteWithCallback(
write_options_, GetWriteBatch()->GetWriteBatch(), &callback);
if (s.ok()) {
Clear();
}
return s;
}
冲突检测的实现在OptimisticTransactionCallback里，和设置了snapshot的PessimisticTransaction一样，最终还是会调用TransactionUtil::CheckKeysForConflicts来检测，也就是比较sequence。整体如下图：
3.4 两阶段提交（Two Phase Commit）
在分布式场景下使用PessimisticTransaction时，我们可能需要使用两阶段提交（2PC）来确保一个事务在多个节点上执行成功，所以PessimisticTransaction也支持2PC。具体做法也不难，就是将之前commit拆分为prepare和commit，prepare阶段进行WAL的写入，commit阶段进行Memtable的写入（写入后其他事务方可见），所以现在一个事务的操作流程如下：
BeginTransaction
GetForUpdate
Put
...
Prepare
Commit
使用2PC，我们首先要通过SetName为一个事务设置唯一的标识并注册到全局映射表里，这里记录着所有未完成的2PC事务，当Commit后再从映射表里删除。
接下来具体2PC实现无非就是在WriteBatch上做文章，通过特殊的标记来控制写WAL和Memtable，简单说一下：
正常的WriteBatch结构如下：
Sequence(0);NumRecords(3);Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);
2PC一开始的WriteBatch如下：
Sequence(0);NumRecords(0);Noop;
先使用一个Noop占位，至于为什么，后面再说。紧接着就是一些操作，操作后，WriteBatch如下：
Sequence(0);NumRecords(3);Noop;Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);
然后执行Prepare，写WAL，在写WAL之前，先会队WriteBatch做一些改动，插入Prepare和EndPrepare记录，如下：
Sequence(0);NumRecords(3);Prepare();Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);EndPrepare(xid)
可以看到这里将之前的Noop占位换成Prepare，然后在结尾插入EndPrepare(xid)，构造好WriteBatch后就直接调用WriteImpl写WAL了。注意，此时往WAL里写的这条日志的sequence虽然比VersionSet的last_sequence大，但写入WAL之后并不会调用SetLastSequence来更新VersionSet的last_sequence，它只有在最后写入Memtable之后才更新，具体做法就是给VersionSet除了last_sequence_之外，再加一个last_allocated_sequence_，初始相等，写WAL是加后者，后者对外不可见，commit后再加前者。如果使用two_write_queues_，不管是Prepare -> Commit还是直接Commit，sequence的增长都是以last_allocated_sequence_为准，最后用它来调整last_sequence_；如果不使用two_write_queues_则直接以last_sequence_为准，总之不会出现sequence混错，所以可以Prepare -> Commit和Commit混用。
WAL写完之后，即使没有commit就宕机也没事，重启后Recovery会将事务从WAL恢复记录到全局recovered_transaction中，等待Commit
最后就是Commit，Commit阶段会使用一个新的CommitTime WriteBatch，和之前的WriteBatch合并整理后最终使用CommitTime WriteBatch写Memtable
整理后的CommitTime WriteBatch如下：
Sequence(0);NumRecords(3);Commit(xid);
Prepare();Put(a,1);Merge(a,1);Delete(a);EndPrepare(xid);
将CommitTime WriteBatch的WALTerminalPoint设置到Commit(xid)处，告诉Writer写WAL时写到这里就可以停了，其实就是只将Commit记录写进WAL（因为其后的记录在Prepare阶段就已经写到WAL了）；
在最后就是MemTableInserter遍历这个CommitTime WriteBatch向memtable写入，具体就不说了。写入成功后，更新VersionSet的last_sequence_，至此，事务成功提交。
4. WritePrepared & WriteUnprepared
我们可以看到无论是Pessimistic还是Optimistic，都有一个共同缺点，那就是在事务最终Commit之前，所以数据都是缓存在内存（WriteBatch）里，对于很大的事务来说，这非常耗费内存并且将所有实际写入压力都扔给Commit阶段来搞，性能有瓶颈，所以RocksDB正在支持WritePolicy为WritePrepared和WriteUnprepared的PessimisticTransaction，主要思想就是将对Memtable的写入提前，
如果放到Prepare阶段那就是WritePrepared
如果再往前，每次操作直接写Memtable那就是WriteUnprepared
可以看到WriteUnprepared无论内存占用还是写入压力点的分散都做的最好，WritePrepared稍逊。
支持这俩新的WritePolicy的难点在于如何保证写入到Memtable但还未Commit的数据不被其他事物看到，这里就需要在Sequence上大做文章了，目前官方已经支持了WriteUnprepared。
5. 隔离级别
看了前面的介绍，这里就不用展开说了
TransactionDB支持ReadCommitted和RepeatableReads级别的隔离