氫燃料電池目前已應用在汽車、公車甚至是列車中，為備受看好的化石燃料替代品，各國也紛紛將氫燃料交通運輸納入未來藍圖，像是全球首輛商業運行氫燃料列車已在德國漢諾威上路，除了為氫燃料列車立下新里程碑，也讓德國離減碳目標更進一步。

該氫燃料列車名為 CORADIA iLINT，由法商阿爾斯通（Alstom）一手開發，於 2016年首次亮相德國柏林 InnoTrans 貿易展，2017 年 3 月更在德國完成首航測試，漢諾威當地鐵路公司 LNVG 於在同年 9 月斥資 8,100 萬歐元訂購 14 輛 CORADIA iLINT。

目前德國漢諾威民眾已經可在下薩克森邦（Lower Saxony）鐵路系統乘坐世界第一批、共 2 輛氫燃料列車，預計 14 輛 CORADIA iLINT 將於 2021 年全面上路，並行駛於庫克斯港、不萊梅港、布雷梅爾弗爾德、布克斯特胡德之間的鐵路線。

CORADIA iLINT 可乘載 300 人，最高時速 140 公里，續航距離與柴油列車相同為 1,000 公里，每組氫燃料槽重達 94 公斤，而雖然氫燃料列車成本較高，但行駛途中只會排出水，沒有排放廢氣與二氧化碳問題，預估可在 10 年左右達成損益兩平。

圖片來源：

該氫燃料列車外觀跟傳統列車相差無幾，如果不是車體外觀滿滿的 H 與 O 化學鍵符號，乍看之下就是一般的藍色列車，但其實其中暗藏玄機，每節車輛頂部都設有氫燃料箱與氧燃料箱，透過燃料電池來產生電力，最後再由車底部的鋰離子電池驅動火車，多餘電力也可儲存起來增加能源使用效率。

該列車還搭載智慧電源管理系統，燃料電池會在列車行駛時穩定供應電力，而列車煞車或是停止時，會立刻停止燃料電池轉換，可節省氫氣消耗量。阿爾斯通開發人員 Jens Sprotte 表示，與傳統柴油火車相比，CORADIA iLINT 噪音降低 60%，乘客只會聽到車輪與風的聲音。

目前德國約有 40% 鐵路未實現電氣化，若是可將 4,000 輛柴油列車全部汰換成氫燃料電池列車，除了能減少 45% 排碳量，還可以免除鐵路電氣化所需的電纜、配電成本。

不過氫燃料列車也有許多挑戰待克服，由於氫燃料技術尚未成熟，能量轉換率還不高、最高時速只能達到每小時 140 公里，且氫氣製程仍無法擺脫化石燃料，純氫氣需要加工才可獲得，阿爾斯通公司表示，計劃之後使用下薩克森邦龐大風力發電系統的電力來製造所需的氫燃料。

德國推行節能減碳與再生能源不遺餘力，計劃在 2030 將再生能源發電比例提升至 65%，而阿爾斯通也有其雄心勃勃目標，望可在在未來 5-20 年間汰換掉德國所有的柴油列車，讓德國鐵路朝零碳邁進。

（首圖來源：。文／DaisyChuang）

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MySQL多版本併發控制機制(MVCC)-源碼淺析

前言

作為一個數據庫愛好者，自己動手寫過簡單的SQL解析器以及存儲引擎，但感覺還是不夠過癮。<<事務處理-概念與技術>>誠然講的非常透徹，但只能提綱挈領，不能讓你玩轉某個真正的數據庫。感謝cmake,能夠讓我在mac上用xcode去debug MySQL,從而能去領略它的各種實現細節。
筆者一直對數據庫的隔離性很好奇，此篇博客就是我debug MySQL過程中的偶有所得。
(注:本文的MySQL採用的是MySQL-5.6.35版本)

MVCC(多版本併發控制機制)

隔離性也可以被稱作併發控制、可串行化等。談到併發控制首先想到的就是鎖，MySQL通過使用兩階段鎖的方式實現了更新的可串行化，同時為了加速查詢性能，採用了MVCC(Multi Version Concurrency Control)的機制，使得不用鎖也可以獲取一致性的版本。

Repeatable Read

MySQL的通過MVCC以及(Next-Key Lock)實現了可重複讀(Repeatable Read),其思想(MVCC)就是記錄數據的版本變遷，通過精巧的選擇不同數據的版本從而能夠對用戶呈現一致的結果。如下圖所示:

上圖中，(A=50|B=50)的初始版本為1。
1.事務t1在select A時候看到的版本為1，即A=50
2.事務t2對A和B的修改將版本升級為2,即A=0,B=100
3.事務t1再此select B的時候看到的版本還是1, 即B=50
這樣就隔離了版本的影響，A+B始終為100。

Read Commit

而如果不通過版本控制機制，而是讀到最近提交的結果的話，則隔離級別是read commit,如下圖所示:

在這種情況下，就需要使用鎖機制(例如select for update)將此A,B記錄鎖住，從而獲得正確的一致結果,如下圖所示：

MVCC的優勢

當我們要對一些數據做一些只讀操作來檢查一致性，例如檢查賬務是否對齊的操作時候，並不希望加上對性能損耗很大的鎖。這時候MVCC的一致性版本就有很大的優勢了。

MVCC(實現機制)

本節就開始談談MVCC的實現機制,注意MVCC僅僅在純select時有效(不包括select for update,lock in share mode等加鎖操作,以及update\insert等)。

select運行棧

首先我們追蹤一下一條普通的查詢sql在mysql源碼中的運行過程,sql為(select * from test);

其運行棧為:

handle_one_connection  MySQL的網絡模型是one request one thread
 |-do_handle_one_connection
	|-do_command
		|-dispatch_command
			|-mysql_parse	解析SQL
				|-mysql_execute_command
					|-execute_sqlcom_select	執行select語句
						|-handle_select
							...一堆parse join 等的操作，當前並不關心
							|-*tab->read_record.read_record 讀取記錄

由於mysql默認隔離級別是repeatable_read(RR),所以read_record重載為
rr_sequential(當前我們並不關心select通過index掃描出row之後再通過condition過濾的過程)。繼續追蹤:

read_record
 |-rr_sequential
	|-ha_rnd_next
		|-ha_innobase::rnd_next 這邊就已經到了innodb引擎了
			|-general_fetch
				|-row_search_for_mysql
					|-lock_clust_rec_cons_read_sees 這邊就是判斷並選擇版本的地方

讓我們看下該函數內部:

bool lock_clust_rec_cons_read_sees(const rec_t* rec /*由innodb掃描出來的一行*/,....){
	...
	// 從當前掃描的行中獲取其最後修改的版本trx_id(事務id)
	trx_id = row_get_rec_trx_id(rec, index, offsets);
	// 通過參數(一致性快照視圖和事務id)決定看到的行快照
	return(read_view_sees_trx_id(view, trx_id));
}

read_view的創建過程

我們先關注一致性視圖的創建過程,我們先看下read_view結構:

struct read_view_t{
	// 由於是逆序排列，所以low/up有所顛倒
	// 能看到當前行版本的高水位標識,>= low_limit_id皆不能看見
	trx_id_t	low_limit_id;
	// 能看到當前行版本的低水位標識,< up_limit_id皆能看見
	trx_id_t	up_limit_id;
	// 當前活躍事務(即未提交的事務)的數量
	ulint		n_trx_ids;
	// 以逆序排列的當前獲取活躍事務id的數組
	// 其up_limit_id<tx_id<low_limit_id
	trx_id_t*	trx_ids;	
	// 創建當前視圖的事務id
	trx_id_t	creator_trx_id;
	// 事務系統中的一致性視圖鏈表
	UT_LIST_NODE_T(read_view_t) view_list;
};

然後通過debug，發現創建read_view結構也是在上述的rr_sequential中操作的，繼續跟蹤調用棧:

rr_sequential
 |-ha_rnd_next
 	|-rnd_next
 		|-index_first 在start_of_scan為true時候走當前分支index_first
 			|-index_read
 				|-row_search_for_mysql
 					|-trx_assign_read_view

我們看下row_search_for_mysql里的一個分支:

row_search_for_mysql:
// 這邊只有select不加鎖模式的時候才會創建一致性視圖
else if (prebuilt->select_lock_type == LOCK_NONE) {		// 創建一致性視圖
		trx_assign_read_view(trx);
		prebuilt->sql_stat_start = FALSE;
}

上面的註釋就是select for update(in share model)不會走MVCC的原因。讓我們進一步分析trx_assign_read_view函數:

trx_assign_read_view
 |-read_view_open_now
 	|-read_view_open_now_low

好了，終於到了創建read_view的主要階段,主要過程如下圖所示:

代碼過程為:

static read_view_t* read_view_open_now_low(trx_id_t	cr_trx_id,mem_heap_t*	heap)
{
	read_view_t*	view;
	// 當前事務系統中max_trx_id(即尚未被分配的trx_id)設置為low_limit_no
	view->low_limit_no = trx_sys->max_trx_id;
	view->low_limit_id = view->low_limit_no;
	// CreateView構造函數，會將非當前事務和已經在內存中提交的事務給剔除，即判斷條件為
	// trx->id != m_view->creator_trx_id&& !trx_state_eq(trx, TRX_STATE_COMMITTED_IN_MEMORY)的
	// 才加入當前視圖列表
	ut_list_map(trx_sys->rw_trx_list, &trx_t::trx_list, CreateView(view));
	if (view->n_trx_ids > 0) {
		// 將當前事務系統中的最小id設置為up_limit_id,因為是逆序排列
		view->up_limit_id = view->trx_ids[view->n_trx_ids - 1];
	} else {
		// 如果當前沒有非當前事務之外的活躍事務，則設置為low_limit_id
		view->up_limit_id = view->low_limit_id;
	}
	// 忽略purge事務，purge時，當前事務id是0
	if (cr_trx_id > 0) {
		read_view_add(view);
	}
	// 返回一致性視圖
	return(view);
}

行版本可見性:

由上面的lock_clust_rec_cons_read_sees可知,行版本可見性由read_view_sees_trx_id函數判斷:

/*********************************************************************//**
Checks if a read view sees the specified transaction.
@return	true if sees */
UNIV_INLINE
bool
read_view_sees_trx_id(
/*==================*/
	const read_view_t*	view,	/*!< in: read view */
	trx_id_t		trx_id)	/*!< in: trx id */
{
	if (trx_id < view->up_limit_id) {

		return(true);
	} else if (trx_id >= view->low_limit_id) {

		return(false);
	} else {
		ulint	lower = 0;
		ulint	upper = view->n_trx_ids - 1;

		ut_a(view->n_trx_ids > 0);

		do {
			ulint		mid	= (lower + upper) >> 1;
			trx_id_t	mid_id	= view->trx_ids[mid];

			if (mid_id == trx_id) {
				return(FALSE);
			} else if (mid_id < trx_id) {
				if (mid > 0) {
					upper = mid - 1;
				} else {
					break;
				}
			} else {
				lower = mid + 1;
			}
		} while (lower <= upper);
	}

	return(true);
}

其實上述函數就是一個二分法，read_view其實保存的是當前活躍事務的所有事務id,如果當前行版本對應修改的事務id不在當前活躍事務裏面的話，就返回true,表示當前版本可見，否則就是不可見,如下圖所示。

接上述lock_clust_rec_cons_read_sees的返回:

if (UNIV_LIKELY(srv_force_recovery < 5)
			    && !lock_clust_rec_cons_read_sees(
				    rec, index, offsets, trx->read_view)){
	// 當前處理的是當前版本不可見的情況
	// 通過undolog來返回到一致的可見版本
	err = row_sel_build_prev_vers_for_mysql(
					trx->read_view, clust_index,
					prebuilt, rec, &offsets, &heap,
					&old_vers, &mtr);			    
} else{
	// 可見，然後返回
}

undolog搜索可見版本的過程

我們現在考察一下row_sel_build_prev_vers_for_mysql函數:

row_sel_build_prev_vers_for_mysql
 |-row_vers_build_for_consistent_read

主要是調用了row_ver_build_for_consistent_read方法返回可見版本:

dberr_t row_vers_build_for_consistent_read(...)
{
	......
	for(;;){
		err = trx_undo_prev_version_build(rec, mtr,version,index,*offsets, heap,&prev_version);
		......
		trx_id = row_get_rec_trx_id(prev_version, index, *offsets);
		// 如果當前row版本符合一致性視圖，則返回
		if (read_view_sees_trx_id(view, trx_id)) {
			......
			break;
		}
		// 如果當前row版本不符合，則繼續回溯上一個版本(回到for循環的地方)
		version = prev_version;
	}
	......
}

整個過程如下圖所示:

至於undolog怎麼恢復出對應版本的row記錄就又是一個複雜的過程了，由於篇幅原因，在此略過不表。

read_view創建時機再討論

在創建一致性視圖的row_search_for_mysql的代碼中

// 只有非鎖模式的select才創建一致性視圖
else if (prebuilt->select_lock_type == LOCK_NONE) {		// 創建一致性視圖
		trx_assign_read_view(trx);
		prebuilt->sql_stat_start = FALSE;
}

trx_assign_read_view中由這麼一段代碼

// 一致性視圖在一個事務只創建一次
if (!trx->read_view) {
		trx->read_view = read_view_open_now(
			trx->id, trx->global_read_view_heap);
		trx->global_read_view = trx->read_view;
	}

所以綜合這兩段代碼，即在一個事務中，只有第一次運行select(不加鎖)的時候才會創建一致性視圖,如下圖所示:

筆者構造了此種場景模擬過，確實如此。

MVCC和鎖的同時作用導致的一些現象

MySQL是通過MVCC和二階段鎖(2PL)來兼顧性能和一致性的，但是由於MySQL僅僅在select時候才創建一致性視圖，而在update等加鎖操作的時候並不做如此操作，所以就會產生一些詭異的現象。如下圖所示:

如果理解了update不走一致性視圖(read_view)，而select走一致性視圖(read_view)，就可以很好解釋這個現象。
如下圖所示:

總結

MySQL為了兼顧性能和ACID使用了大量複雜的機制，2PL(兩階段鎖)和MVCC就是其實現的典型。幸好可以通過xcode等IDE進行方便的debug，這樣就可以非常精確加便捷的追蹤其各種機制的實現。希望這篇文章能夠幫助到喜歡研究MySQL源碼的讀者們。

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ZooKeeper簡介

ZooKeeper是一個分佈式的，開源的分佈式應用程序協調服務，是Hadoop的子項目之一。它是一個為分佈式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分佈式同步、組服務等。

安裝ZooKeeper

操作系統要求

操作系統	客戶端	服務端	原生客戶端	附加組件
GNU/Linux	開發/生產	開發/生產	開發/生產	開發/生產
Solaris	開發/生產	開發/生產	不支持	不支持
FreeBSD	開發/生產	開發/生產	不支持	不支持
Windows	開發/生產	開發/生產	不支持	不支持
Mac OS X	開發	開發	不支持	不支持

軟件要求

Java 8及Java 11以上版本（Java 9和10不支持）

硬件要求

此硬件資源為官網推薦的配置，實際開發過程中不需要這麼大，筆者測試1核1G內存20G硬盤的虛擬機即可運行。

• 2核
• 2G內存
• 80G硬盤

下載安裝並進行單點配置

1. 下載頁面地址：https://zookeeper.apache.org/releases.html
2. 官網只提供tar.gz格式的壓縮包，windows下載后按照zip之類的解壓方式可能會導致解壓后的包無法使用，筆者使用Git帶的命令行執行linux的解壓命令解壓后使用，如果沒有安裝Git則建議使用虛擬機安裝Linux使用。以下是正確解壓和錯誤解壓后的對比。

1. 解壓后的ZooKeeper默認是無法執行的，需要進行配置，將 apache-zookeeper-3.6.1/conf/zoo_sample.cfg複製一份並重命名為zoo.cfg，沒什麼特殊需要裡邊的配置項默認即可，筆者因為是在windows下使用，所以將datadir修改了。配置文件項說明如下：

配置項	說明
tickTime	ZooKeeper使用的時間，單位毫秒，一般用於心跳檢測，而ZooKeeper中的最小session超時時間是此項的兩倍
dataDir	保留內存數據庫快照的地址，如果不單獨指定，事務日誌也會記錄在此
clientPort	服務端監聽的端口號
initLimit	集群中的follower服務器與leader服務器之間初始連接時的最大心跳數
syncLimit	集群中follower服務器與leader服務器之間通訊時的最大心跳數

1. 配置完成后即可在bin目錄下執行對應的文件啟動了，Windows下為zkServer.bat，Linux下為zkServer.sh。

ZooKeeper應用

通過zkCli進行使用

1. ZooKeeper啟動后，可以通過bin目錄下自帶的客戶端進行訪問，Windows下為zkCli.bat，Linux下為zkCli.sh。
2. 啟動時默認連接localhost:2181，如果有需要連接遠程或其他端口的情況，可以如下添加參數：

zkCli.sh -server IP:Port

1. 進入客戶端后執行help(此處是一個隨意的指令，只要不是zkCli支持的操作都可以)可查看其支持的操作，關於所有操作的介紹請參考官方頁面：https://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperCLI.html

2. 常用操作介紹：

• 查看節點信息，節點路徑不能以“/”結尾

ls /
ls /zookeeper

• 創建一個節點

create /test
create /test/testa

• 查看節點狀態

stat /test
stat /test/testa

• 刪除節點

# 刪除單個空節點
delete /test/testa
delete /test

# 級聯刪除
deleteall /test

*退出客戶端

quit

通過ZooKeeper客戶端使用

因為筆者的第一開發語言是Java，這裏以Java為例。常用的ZooKeeper Java客戶端用zkclient和Apache Curator兩種。zkclient是github上的一個開源項目，該項目在2018年10月2日後停止更新；Apache Curator是Apache基金會的開源項目，目前持續更新，推薦使用。常用的分佈式RPC框架DUBBO也在2019年1月份推出的2.7.0版本中將默認的ZooKeeper客戶端由zkclient切換為Apache Curator，此文中的示例也使用Apache Curator。

1. 創建一個Maven項目，然後在pom.xml中引用Apache Curator，以下是筆者的文件內容，除了Apache Curator外添加了測試使用的junit並設置了編譯使用的java版本。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>apache-curator</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.curator/curator-recipes -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-recipes</artifactId>
            <version>4.3.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.junit.jupiter/junit-jupiter -->
        <dependency>
            <groupId>org.junit.jupiter</groupId>
            <artifactId>junit-jupiter</artifactId>
            <version>5.6.2</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.8.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

1. 之後在src\test\java\目錄創建com\aotian\curator\test\Tester.java，文件基本框架如下，主要是創建一個空的測試類

public class Tester {

    @Test
    public void testCurator() {
      
    }

}

1. 接下來就是使用Apache Curator提供的API對ZooKeeper進行訪問了。首先介紹下常用的API

• 創建客戶端

RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
CuratorFramework curatorFramework = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
curatorFramework.start();

• 檢查節點是否存在，存在的話返回Stat對象，不存在則返回null

curatorFramework.checkExists().forPath("/localhost/aotian");

• 創建節點，forPath第二個參數可以指定節點內容，不設置時創建空節點

curatorFramework.create().creatingParentContainersIfNeeded().forPath("/localhost/aotian", message.getBytes());

• 設置節點內容，僅適用於已存在的節點，否則會報錯

curatorFramework.setData().forPath("/localhost/aotian", message.getBytes());

• 獲取節點信息，以下代碼錶示將獲取的節點信息保存到result對象。

Stat result = new Stat();
curatorFramework.getData().storingStatIn(result).forPath("/localhost/aotian");

• 獲取節點內容

byte[] results = curatorFramework.getData().forPath("/localhost/aotian");

1. 完整示例如下，結尾添加了線程睡眠的代碼，可以在睡眠時間內通過zkCli查看服務端中的內容。

    @Test
    public void testCurator() {
        // 創建客戶端
        RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 3);
        CuratorFramework curatorFramework = CuratorFrameworkFactory.newClient("localhost:2181", retryPolicy);
        curatorFramework.start();
        // 定義節點內容
        String message = "testCurator";
        try {
            // 判斷節點是否存在不存在則創建，存在則設置指定值
            Stat a = curatorFramework.checkExists().forPath("/localhost/aotian");
            if (a == null){
                curatorFramework.create()
                        .creatingParentContainersIfNeeded()
                        .forPath("/localhost/aotian", message.getBytes());
            }else{
                curatorFramework.setData().forPath("/localhost/aotian", message.getBytes());
            }

            // 獲取節點信息
            Stat result = new Stat();
            curatorFramework.getData().storingStatIn(result).forPath("/localhost/aotian");
            System.out.println(result.getCtime());

            // 獲取節點內容
            byte[] results = curatorFramework.getData().forPath("/localhost/aoitan");
            System.out.println(new String(results));

            // 線程睡10S，這段時間內可以通過客戶端查看節點內的信息，結束后只能查看到空節點
            Thread.sleep(100000);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            curatorFramework.close();
        }
    }

ZooKeeper集群搭建

ZooKeeper集群中包含兩種角色：Leader和Follower，因為ZooKeeper集群是半數節以上節點正常時才會正常提供服務，所以一般ZooKeeper集群中節點數量均為奇數。我們按照最小數量算，準備三台zookeeper服務器。

1. 分別按照本文一開始的單機配置配置好三個ZooKeeper服務。個人聯繫或可以在同一台機器上部署三個ZooKeeper，只要解決端口衝突問題即可，實際生產過程中務必使用三台機器進行搭建，否則一旦機器出問題則整個集群癱瘓。
2. 準備好三台ZooKeeper服務器之後我們準備開始集群的配置，首先我們需要規劃好ZooKeeper的ID，然後在datadir屬性對應的目錄下創建一個myid文件。然後在文件內寫上當前服務對應的ID，筆者規劃的是0、1、2，所以我需要添加的配置文件如下：

IP地址	文件路徑	文件內容
192.168.142.7	/tmp/zookeeper/myid	0
192.168.142.8	/tmp/zookeeper/myid	1
192.168.142.9	/tmp/zookeeper/myid	2

datadir屬性默認在/tmp目錄下，此目錄會被定期清理掉，生產環境不要使用。

3、配置完以上文件后，需要配置之前的zoo.cfg，在最後添加以下內容，其中server.*對應myid文件中的ID號，192.168.142.7是IP地址，2888是ZooKeeper集群的通訊端口，3888是集群選取Leader使用的端口。

server.0=192.168.142.7:2888:3888
server.1=192.168.142.8:2888:3888
server.2=192.168.142.9:2888:3888

4、最後檢查防火牆是否開放了2181、2888、3888端口，確認開放后啟動ZooKeeper即可。通過執行zkServer.sh status命令可以查看當前機器的狀態。

[root@centos-server-01 bin]# ./zkServer.sh status
/usr/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/apache-zookeeper-3.6.0/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

[root@centos-server-02 bin]# ./zkServer.sh status
/usr/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/apache-zookeeper-3.6.0/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: leader

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