“不要试图去自建一个数据库”，从某些角度上来说这个观点所言非虚。虽然自建的数据从来都不会被真正投入使用、测试等，然而却是一个非常好的途径去讨论现实数据库打造中所遇到的挑战。下面是说的是一个代码不到60行的键值存储NoSQL数据库，具备完善的功能、良好的可扩展性并且允许分片。或许它可以称得上最小的数据库，然而待完善的方面也不可谓不多。
首先是服务器端代码：
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public
class
NoSqlDbController : ApiController
{
static
readonly ConcurrentDictionary<string,
byte
[]=
""
> data =
new
ConcurrentDictionary<string,204)!important">""
>(StringComparer.InvariantCultureIgnoreCase);
public
HttpResponseMessage Get(string key)
{
byte
[] value;
if
(data.TryGetValue(key,out value) ==
false
)
return
new
HttpResponseMessage(HttpStatusCode.NotFound);
new
HttpResponseMessage
{
Content =
new
ByteArrayContent(value)
};
}
void
Put(string key,[FromBody]
byte
[] value)
{
data.AddOrUpdate(key,value,(_,__) => value);
}
void
Delete(string key)
{
byte
[] value;
data.TryRemove(key,out value);
}
}
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然后是客户端代码：
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class
NoSqlDbClient
private
readonly HttpClient[] clients;
public
NoSqlDbClient(string[] urls)
{
clients =
new
HttpClient[urls.Length];
for
(var i =
0
; i < urls.Length; i++)
{
clients[i] =
new
HttpClient { BaseAddress =
new
Uri(urls[i]) };
}
}
public
Task PutAsync(string key,153)!important; font-weight:bold!important">byte
[] data)
{
var client = clients[key.GetHashCode()%clients.Length];
return
client.PutAsync(
"?key="
+ key,153)!important; font-weight:bold!important">new
ByteArrayContent(data));
}
public
Task DeleteAsync(string key,153)!important; font-weight:bold!important">byte
[] data)
{
var client = clients[key.GetHashCode() % clients.Length];
return
client.DeleteAsync(
"?key="
+ key);
}
public
async Task<
byte
[]> GetAsync(string key)
{
var client = clients[key.GetHashCode() % clients.Length];
var r = await client.GetAsync(
"?key="
+ key);
return
await r.Content.ReadAsByteArrayAsync();
}
}
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如代码所见，这个世界上最小的NoSQL数据库有着非常好的并发模型，并且基于Last Write Wins策略。可以安全的应对并发问题，然而这样就万无一失了？
实际情况并非如此。在实际生产过程中，数据库不是只需要处理并发问题，比如其它需要注意的地方：
- 插入时必须检验该值是否已存在
- 修改时必须校验该值是否同于修改前
实现这些其实非常简单，你必须为每次修改增加一个元数据字段version。下面是所需修改代码：
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class
Data
{
byte
[] Value;
int
Version;
}
public
HttpResponseMessage Get(string key)
{
Data value;
false
)
new
HttpResponseMessage(HttpStatusCode.NotFound);
new
HttpResponseMessage
{
Headers = {
"Version"
,value.Version },
Content =
new
ByteArrayContent(value.Value)
};
}
byte
[] value,153)!important; font-weight:bold!important">int
version)
{
data.AddOrUpdate(key,() =>
{
if
(version !=
0
)
throw
new
ConcurrencyException();
new
Data{ Value = value,Version =
1
};
},prev) =>
{
if
(prev.Version != version)
new
ConcurrencyException();
1
};
});
}
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如上所见，仅仅将代码量改为双倍，但是却解决了很多问题。RavenDB使用了类似的并发写入控制，虽然RavenDB的ETag机制还可以做更多的事情。然而以上版本实际上是不够，它只可以做写入的并发控制，而缺乏读取的相关操作。
我们还需要对不可重复读和幻读做出处理：
- 不可重复读指在一个需要对数据进行重复读取的事务中，第一次读取到了数据，而在第二次却读取不到数据，因为这里存在被他人删除的情况。
- 幻读则是反过来的，第一次未读取到数据，而在第二次被其他人建立后，又读取到了数据。
因为你只注重单操作/事务/会话，所以在特定的场景下，可能会产生非常有意思的bug，实际上也没有办法去处理这个问题。
另一个需要处理的方面是锁。有些时候用户有着非常合理的理由去给某条记录加上一定时间的锁，而在多用户对某条记录并发修改时加锁也是唯一的解决方案。锁又分为Write和ReadWrite两种。Write锁只允许其它用户对被锁的数据进行读取，同时禁止其对数据进行修改。在实际情况中，让用户立刻失败也比让其等待要好的多。
之所以会立即返回失败是因为你操作的数据被加上了Write锁，这就意味着该数据已经被修改或者将要被修改。你写入将会作用在一个过期的数据，所以返回立即失败会更恰当一点。对于ReadWrite锁，情况会有所不同。在这种情况下，我们同时禁止了其它用户的读操作。这么做一般是为了保障系统的一致性，基本上任何作用在该条记录上的操作都要等待锁的失效。
在实践中，一旦加ReadWrite锁，你必须要去处理锁的有效期、手动解锁、锁失效检测、锁维护等一系列的问题。ReadWrite锁主要用于在不支持事务的系统中的进行一些事务操作，其它情况下谓之鸡肋亦不为过。
原文链接：World’s Smallest No SQL Database: Concurrency（编译/仲浩 审校/周小璐）
