HBase的写事务，MVCC及新的写线程模型
MVCC是实现高性能数据库的关键技术，主要为了读不影响写。几乎所有数据库系统都用这技术，比如Spanner，看这里。Percolator，看这里。当然还有mysql。本文说HBase的MVCC和0.98引入的新写线程模型。
HBase region server的存储模型类LSM，将随机写转换为顺序写，写操作直接写内存，然后写操作日志来持久化修改避免宕机丢数据。通常，为了提高性能，采用group commit技术，及多次修改一起写，一起写操作日志，充分利用磁盘的顺序IO。对于HBase来说，group commit在HRegion类doMiniBatchMutation(BatchOperationInProgress<?> batchOp)函数中，这里面实现了HBase的MVCC，本文主要分析该函数。
MVCC多版本控制协议，显然，数据(KeyValue)上需要被打上版本号，这样读的时候，就可以根据版本号过滤掉一些不可见的数据。HBase中有一个类MultiVersionConsistencyControl用来保存系统范围内的一些版本信息，比如写事务开始时会从MultiVersionConsistencyControl中拿memstoreWrite加1作为
本次写事务的版本号，随后这个事务写入的所有数据，以KeyValue的形式，都被打上了这个版本号。读事务开始时也会从MultiVersionConsistencyControl中拿
memstoreRead作为读事务的版本号，那么该读事务只能读取版本号小于等于这个版本号的数据(KeyValue)。组织KeyValue的核心数据结构是KeyValueSkipListSet，内部是JDK提供的ConcurrentSkipListMap，一个并发跳表实现。
HBase的事务实现简单来说，并发控制采用两阶段锁实现。这里省略一些细节，比如修正KeyValue的timestamp，数据的check等。
首先对于所有需要修改的行，一次性拿住所有行锁，然后调用mvcc对象的beginMemstoreInsert方法，获得一个WriteEntry对象，包含这次写事务的写版本号，通过mvcc.memstoreWrite加1获得，记作writeNumber，然后将WriteEntry放入队列writeQueue中，队列操作被锁保护。这个队列用来保存多个并发写事务的WriteEntry，方便后续推进mvcc.memstoreRead，memstoreRead作为读事务的事务版本号使用，这样当memstoreRead被推进，读事务可以读的数据就越来越新。然后，将batch里的数据都add到各个HStore的memstore中，每个数据KeyValue都被打上writeNumber，这没有问题，因为memstoreRead没有向前推进，故后续的读事务读不到这次数据。接着根据batch中的数据构建WALEdit，WALEdit相当于HLog中具体一条一条日志Entry的内容，Entry的头部是HLogKey结构，包含这条log entry对应的table name，region name，以及log entry的sequence number，region级别的，根据WALEdit和HLogKey组装成一个Entry后，然后将这个Entry 加到内存中的buffer pendingWrites中(还没开始写hdfs，只是写入内存中)，然后为append的这条日志产生一个HLog范围内的id，记作txid(名字不是很恰当)，txid不实际的存储在Entry中，只是用于标识这次写事务写入的日志，只有这些日志被实际的持久化到hdfs中后，请求才可以返回。
写入buffer后，即释放所有的行锁，两阶段锁的过程结束。最后，就是调用void syncer(long txid) 函数等待这次事务相应的日志被持久化到hdfs中(实际的写hdfs和sync是其他线程做的，牵扯到写线程模型，后续描述)，一旦持久化完成，就标记一下WriteEntry，代表本次写事务对应的日志已持久化完成。然后就可以尝试去推进mvcc的memstoreRead。推进的过程实际上就是去writeQueue里从头到尾去看，找连续的已经完成的WriteEntry，最后一个WriteEntry的writeNumber即是最新的点，可以赋值给mvcc.memstoreRead，后续读事务一开始就去拿mvcc.memstoreRead，从而能都到最新的数据。这里需要一个队列的原因在于，写事务是并发的，有多个写线程同时都在执行写操作，先拿到memstoreWrite进队列的线程不一定先往pendingWrites中append，从而导致memstoreWrite更大的写事务的日志可能先被持久化到hdfs中。这里，writeQueue就是为了处理这种乱序的情况。最后，一个写事务什么时候可以返回给客户端？对于客户端来说，客户端希望后续可以看到自己之前成功commit的事务的数据，所以，只需要mvcc.memstoreRead 大于等于事务对应的WriteEntry的writeNumber即可。
现在说0.98引入的大幅提高吞吐量的写线程模型(HBASE-8755)。
和一个写事务有关的线程除了执行事务操作的工作线程外，还有如下几种：
1. 一个将内存中的pendingWrites写入HDFS(不sync)的线程，对应类AsyncWriter
2. 一个sync hdfs的线程，对应类AsyncSyncer
3. 一个sync完成后唤醒工作线程的线程，对应类AsyncNotifier
从工作线程开始，多个工作线程写内存中的pendingWrites，通过pendingWritesLock保护，写完后，得到txid，通过执行this.asyncWriter.setPendingTxid(txid) 去告诉AsyncWriter线程内存中有数据了，你可以往hdfs中写了，AsyncWriter加锁pendingWritesLock，将pendingWrites拿出来，解锁，然后将pendingWrites写入hdfs，接着找一个空闲的AsyncSyncer，通asyncSyncers[i].setWrittenTxid(this.lastWrittenTxid)
告诉它有新的数据需要sync了，AsyncSyncer调用AsyncWriter的sync操作， sync完成后，将最后sync的txid记录在变量AsyncSyncer中，然后调用asyncNotifier.setFlushedTxid(this.lastSyncedTxid) 通知AsyncNotifier 又sync完了一批，可以去唤醒工作线程，让他们自己看看是否自己当前执行事务的日志已经持久化。AsyncNotifier和工作线程通过syncedTillHere这个AtomicLong进行同步，AsyncNotifier会将最后一个sync成功的txid记录在syncedTillHere中，
工作线程会等在syncedTillHere上，每次被叫醒后，看看自己的txid是否小于等于syncedTillHere，条件满足则工作线程继续往下走，做推进mvcc点相关的工作。
