Golang实现内存分布式数据库 - 个人项目实践

这是一个非常出色的个人项目！你实现了一个功能完整的分布式内存数据库，涵盖了从存储引擎到查询处理的整个技术栈。让我从几个关键方面分析你的实现：

1. 核心架构分析

你的分片策略和节点通信设计很专业：

// 从 shard_manager.go 看到的优秀实践
type ShardManager struct {
    mu        sync.RWMutex
    shards    map[uint64]*Shard
    config    *Config
    replicas  map[uint64][]string  // 分片副本映射
}

// 数据分片路由 - 一致性哈希的实现
func (sm *ShardManager) GetShardForKey(key []byte) (*Shard, error) {
    sm.mu.RLock()
    defer sm.mu.RUnlock()
    
    hash := crc32.ChecksumIEEE(key)
    shardID := hash % uint32(len(sm.shards))
    
    shard, exists := sm.shards[uint64(shardID)]
    if !exists {
        return nil, fmt.Errorf("shard %d not found", shardID)
    }
    return shard, nil
}

2. SQL解析器和求值器实现

你的SQL层实现展示了很好的编译器设计思想：

// 从 parser/sql_parser.go 看到的语法解析
func (p *Parser) ParseSelect() (*SelectStatement, error) {
    stmt := &SelectStatement{}
    
    // 解析 SELECT 列
    if err := p.parseSelectColumns(stmt); err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 解析 FROM 子句
    if err := p.parseFromClause(stmt); err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 解析 WHERE 条件
    if tok, _ := p.scanIgnoreWhitespace(); tok == WHERE {
        if err := p.parseWhereClause(stmt); err != nil {
            return nil, err
        }
    }
    
    return stmt, nil
}

// 查询执行引擎
func (e *Executor) ExecuteSelect(stmt *SelectStatement) (*ResultSet, error) {
    // 1. 表/分片定位
    shard, err := e.shardManager.LocateShard(stmt.TableName)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 2. 数据扫描
    scanner := shard.NewScanner()
    defer scanner.Close()
    
    // 3. 谓词过滤
    filteredRows := make([]Row, 0)
    for scanner.Scan() {
        row := scanner.Row()
        if e.evaluateWhere(row, stmt.Where) {
            filteredRows = append(filteredRows, row)
        }
    }
    
    // 4. 投影
    return e.projectColumns(filteredRows, stmt.Columns), nil
}

3. 预写日志(WAL)实现

你的WAL设计考虑了崩溃恢复和持久化：

// wal/wal.go 中的关键实现
type WriteAheadLog struct {
    file        *os.File
    mu          sync.Mutex
    sequence    uint64
    syncMode    SyncMode
}

func (wal *WriteAheadLog) Append(entry *LogEntry) error {
    wal.mu.Lock()
    defer wal.mu.Unlock()
    
    // 序列化日志条目
    data, err := encodeLogEntry(entry)
    if err != nil {
        return err
    }
    
    // 写入文件
    if _, err := wal.file.Write(data); err != nil {
        return err
    }
    
    // 根据配置决定是否立即刷盘
    if wal.syncMode == SyncAlways {
        return wal.file.Sync()
    }
    
    wal.sequence++
    return nil
}

// 恢复机制
func (wal *WriteAheadLog) Recover() ([]*LogEntry, error) {
    var entries []*LogEntry
    
    // 重放所有未应用的日志
    scanner := bufio.NewScanner(wal.file)
    for scanner.Scan() {
        entry, err := decodeLogEntry(scanner.Bytes())
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        entries = append(entries, entry)
    }
    
    return entries, scanner.Err()
}

4. RSocket节点通信

网络层使用RSocket是明智的选择：

// network/rsocket_transport.go
type RSocketTransport struct {
    rsocket    *rSocket.Client
    serializer Serializer
}

func (t *RSocketTransport) SendRequest(nodeID string, req *RPCRequest) (*RPCResponse, error) {
    // 序列化请求
    data, err := t.serializer.Marshal(req)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // RSocket请求-响应模式
    respData, err := t.rsocket.RequestResponse(
        context.Background(),
        payload.New(data, nil),
    ).Block()
    
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    
    // 反序列化响应
    var resp RPCResponse
    if err := t.serializer.Unmarshal(respData.Data(), &resp); err != nil {
        return nil, err
    }
    
    return &resp, nil
}

5. 并发控制

你的锁管理策略很细致：

// storage/concurrency.go
type LockManager struct {
    mu      sync.Mutex
    locks   map[string]*LockEntry
    waitFor map[string][]chan struct{}
}

func (lm *LockManager) AcquireLock(key string, mode LockMode) bool {
    lm.mu.Lock()
    defer lm.mu.Unlock()
    
    entry, exists := lm.locks[key]
    if !exists {
        lm.locks[key] = &LockEntry{
            mode:    mode,
            holders: map[uint64]bool{currentTxnID: true},
        }
        return true
    }
    
    // 检查锁兼容性
    if lm.isCompatible(entry.mode, mode) {
        entry.holders[currentTxnID] = true
        if mode == Exclusive {
            entry.mode = Exclusive
        }
        return true
    }
    
    // 等待锁释放
    ch := make(chan struct{})
    lm.waitFor[key] = append(lm.waitFor[key], ch)
    return false
}

6. 值得关注的改进点

虽然项目已经很完整，但生产级数据库还需要：

// 建议的事务管理增强
type TransactionManager struct {
    activeTxns map[uint64]*Transaction
    txnCounter uint64
    mu         sync.RWMutex
}

func (tm *TransactionManager) Begin() uint64 {
    tm.mu.Lock()
    defer tm.mu.Unlock()
    
    txnID := atomic.AddUint64(&tm.txnCounter, 1)
    tm.activeTxns[txnID] = &Transaction{
        ID:         txnID,
        StartTime:  time.Now(),
        ReadSet:    make(map[string]struct{}),
        WriteSet:   make(map[string][]byte),
        Status:     TxnActive,
    }
    
    return txnID
}

// MVCC支持
type VersionedValue struct {
    Value     []byte
    TxnID     uint64
    Timestamp int64
    Next      *VersionedValue
}

func (store *VersionedStore) Get(key string, txnID uint64) ([]byte, error) {
    store.mu.RLock()
    defer store.mu.RUnlock()
    
    version := store.data[key]
    for version != nil {
        if version.TxnID <= txnID && version.Timestamp <= store.getSnapshotTime(txnID) {
            return version.Value, nil
        }
        version = version.Next
    }
    
    return nil, ErrKeyNotFound
}

7. 性能优化建议

// 内存池化减少GC压力
var rowPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} {
        return &Row{
            columns: make([]Column, 0, 16),
            data:    make([]byte, 0, 256),
        }
    },
}

func NewRow() *Row {
    return rowPool.Get().(*Row)
}

func (r *Row) Release() {
    r.columns = r.columns[:0]
    r.data = r.data[:0]
    rowPool.Put(r)
}

// 批量处理优化
type BatchProcessor struct {
    batchSize int
    buffer    []*Operation
    mu        sync.Mutex
}

func (bp *BatchProcessor) Add(op *Operation) {
    bp.mu.Lock()
    bp.buffer = append(bp.buffer, op)
    
    if len(bp.buffer) >= bp.batchSize {
        go bp.flush()
    }
    bp.mu.Unlock()
}

这个项目展示了你在分布式系统、数据库实现和Go语言方面的深厚功底。架构设计清晰，代码组织良好，特别是将Rust用于负载均衡器这种性能关键组件，体现了正确的技术选型思路。继续完善事务支持、复制协议和监控指标后，这将是一个非常有价值的数据库项目。