海山数据库(He3DB)源码详解:StartTransaction函数

第069篇:浸入边界法进阶 浸入边界法(Immersed Boundary Method, IBM)是处理流固耦合问题的强大数值方法。本文深入介绍直接力法、反馈力法、Ghost Cell方法和多域IBM等高级技术。通过Python实现完整的IBM求解器,展示处理移动边界、弹性边界和多体相互作用的方法。浸入边界法,直接力法,反馈力法,Ghost Cell,流固耦合,移动边界,弹性边界Navier-Stokes方程添加体积力项:∂u∂t+(u⋅∇)u=−1ρ∇p+ν∇2u+f\frac{\partial \mathbf{u}}{\part 阅读详情

海山数据库(He3DB)源码详解:StartTransaction函数

本文介绍了事务提交过程中,具体执行提交任务的StartTransaction函数详细执行流程。

1. 执行条件

存在三种调用此函数的场景:

  1. 事务开始状态下,在事务处于TRANS_DEFAULT状态且事务块处于TBLOCK_DEFAULT状态下,由StartTransactionCommand函数调用StartTransaction函数完成事务开始的操作。
  2. 事务提交后,在CommitTransactionCommand函数中,事务块状态分别为TBLOCK_END、TBLOCK_ABORT_END、TBLOCK_ABORT_PENDING三种状态下,且事务状态参数chain为true时,会调用StartTransaction函数。
  3. 并行事务条件下,在ParallelWorkerMain函数中由StartParallelWorkerTransaction调用StartTransaction函数。

2. 执行过程

2.1 当前状态设定:

申请事务状态变量TransactionState s和虚拟事务ID变量VirtualTransactionId vxid,

并将顶部事务状态复制给s,将事务状态变量复制给全局变量CurrentTransactionState。

    TransactionState s;
    VirtualTransactionId vxid;
    /*
    * Let's just make sure the state stack is empty
    */
    s = &TopTransactionStateData;
    CurrentTransactionState = s;

因为事务刚刚开始,新的事务状态应该与Top事务相同,且当前只有刚启动的事务,所以将事务状态变量s复制给CurrentTransactionState。(顺序为:top->s->current)。

  1. TopTransactionState主要设定了刚开始事务时,初始状态下top的事务和事务块状态,以及对应Xid的日志是否提交。
  2. CurrentTransactionState主要保存了当前事务状态相关的参数,主要是事务状态、事务块状态、XID、保存点、父节点等级等一系列参数。

2.2 检查当前状态:

申请事务状态变量TransactionState s和虚拟事务ID变量VirtualTransactionId vxid,

并将顶部事务状态复制给s,将事务状态变量复制给全局变量CurrentTransactionState。

    Assert(!FullTransactionIdIsValid(XactTopFullTransactionId));
    /* check the current transaction state */
    Assert(s->state == TRANS_DEFAULT);

这里主要判断,事务开始时Xid和事务状态是否为合理的状态。因为事务刚开始,Xid应该为0且事务状态应该为TRANS_DEFAULT。保证事务开始时,事务栈中的状态正确。

2.3 开始事务初始化:

将事务状态修改为TRANS_START,随后开始事务的初始操作,

主要对事务状态变量TransactionState s中的对应参数进行初始化复制。

    s->state = TRANS_START;
    s->fullTransactionId = InvalidFullTransactionId;	/* until assigned */
    /* Determine if statements are logged in this transaction */
    xact_is_sampled = log_xact_sample_rate != 0 &&
    (log_xact_sample_rate == 1 ||
        pg_prng_double(&pg_global_prng_state) <= log_xact_sample_rate);
    /*
    * initialize current transaction state fields
    * note: prevXactReadOnly is not used at the outermost level
    */
    s->nestingLevel = 1;
    s->gucNestLevel = 1;
    s->childXids = NULL;
    s->nChildXids = 0;
    s->maxChildXids = 0;
    /*
    * Once the current user ID and the security context flags are fetched,
    * both will be properly reset even if transaction startup fails.
    */
    GetUserIdAndSecContext(&s->prevUser, &s->prevSecContext);
    /* SecurityRestrictionContext should never be set outside a transaction */
    Assert(s->prevSecContext == 0);
  1. 指定初始的fullTransactionId;
  2. 判断是否要提交日志。如果提交,提交的频率是多少。
  3. 初始结构体变量TransactionState s;包括事务嵌套等级、GUC上下文、子事务相关参数。
  4. GetUserIdAndSecContext()函数获取prevUser和prevSecContext两个变量并做复制,保证了事务启动失败时,能恢复到一个之前的安全状态。
  5. 这个Assert就是判断一下事务开始时,前一个安全状态是不是空。(没启动之前就应该是空)

检查当前系统是否处于一个Recover的阶段。

因为,系统可能会因为之前的崩溃导致系统后台还在一个恢复过程,虽然你可以进入并使用数据库,但是这个时候你不能进行写入,只能读取数据。

    if (RecoveryInProgress())
    {
        s->startedInRecovery = true;
        XactReadOnly = true;
    }
    else
    {
        s->startedInRecovery = false;
        XactReadOnly = DefaultXactReadOnly;
    }

RecoveryInProgress函数首先会检查LocalRecoveryInProgress全局变量。默认为true,表示不知道当前系统状态,需要检查XlogCtl中的SharedRecoveryState变量。如果SharedRecoveryState的值为RECOVERY_STATE_DONE,就将LocalRecoveryInProgress设置为false,RecoveryInProgress返回false,系统可读写,不在恢复状态中。

事务是否串行化、事务隔离等级,是否强制同步提交,事务当前标记。

    XactDeferrable = DefaultXactDeferrable;
    XactIsoLevel = DefaultXactIsoLevel;
    forceSyncCommit = false;
    MyXactFlags = 0;

正确情况下,不需要事务串行化(串行化会强制事务按照顺序执行,降低数据库读写效率,但是可以解决幻读问题)。事务隔离等级一般为Read Commit。forceSyncCommit会强制事务按照同步的方式提交。MyXactFlags为事务标志,当前没有操作所以为0。

进行子事务相关的初始化。

    s->subTransactionId = TopSubTransactionId;
    currentSubTransactionId = TopSubTransactionId;
    currentCommandId = FirstCommandId;
    currentCommandIdUsed = false;

初始化Xlog相关的东西。

    nUnreportedXids = 0;    // 未记录的Xid
    s->didLogXid = false;   // WAL是否记录在log中

初始化配置内存memory和ResourceOwner。

    AtStart_Memory();
    AtStart_ResourceOwner();
  1. AtStart_Memory函数:首先,从TopMemoryContext申请AbortTransaction函数的内存上下文TransactionAbortContext,保证出错可以正确执行Abort过程;然后,从TopMemoryContext申请TopMemoryContext的内容,再把CurTransactionContext设置为top;最后,切换上下文到CurTransactionContext。完成上下文内存申请。
  2. AtStart_ResourceOwner函数:首先,为当前事务状态结构中的curTransactionOwner创建一个Owenr,然后,将这个Owner分别设置为TopTransactionResourceOwner、CurTransactionResourceOwner和CurrentResourceOwner。完成ResourceOwner配置。

配置后台进程ID和虚拟事务。

获取一个新的LocalTransactionId,最后将vxid给到一个可用的MyProc中。

    vxid.backendId = MyBackendId;
    vxid.localTransactionId = GetNextLocalTransactionId();
    /*
    * Lock the virtual transaction id before we announce it in the proc array
    */
    VirtualXactLockTableInsert(vxid);
  1. MyBackendId会在InitPostgres中进行初始化。
  2. GetNextLocalTransactionId会通过一个do…while循环获取一个LocalTransactionId,只要LocalTransactionId不是无效的都可以用。
  3. VirtualXactLockTableInsert这里主要是将vxid.localTransactionId给到一个可用的MyProc中,MyProc是一个PGPROC结构体,在全局存在一个PGPROC链表,用于进程间的通信,后台对某一个MyProc的跟踪和管理,对一个事务来说,事务的start、commit和abort都通过MyProc变量来通知后台。

判断MyProc和vxid的backendId是否对应,并将LocalTransactionId复制给lxid。

    Assert(MyProc->backendId == vxid.backendId);
    MyProc->lxid = vxid.localTransactionId;

事务的开始和结束时间的时间戳设置。

这里要判断事务是否是一个并行化操作的事务,并进一步根据SPI模式进行事务开始的时间戳设置。

    if (!IsParallelWorker())
    {
        if (!SPI_inside_nonatomic_context())
            xactStartTimestamp = stmtStartTimestamp;
        else
            xactStartTimestamp = GetCurrentTimestamp();
    }
    else
        Assert(xactStartTimestamp != 0);
    pgstat_report_xact_timestamp(xactStartTimestamp);
    /* Mark xactStopTimestamp as unset. */
    xactStopTimestamp = 0;
  1. 如果是并行化worker,这时已经不需要获取只需要Assert判断,因为已经通过调用SetParallelStartTimestamps()函数获取到了开始时间的时间戳。
  2. 如果不是并行化worker,且如果是SPI的方式,就需要获取当前的时间戳,而不是语句开始的时间戳;如果不是SPI的方式,就直接获取当前语句的开始时间戳。
  3. pgstat_report_xact_timestamp想日志记录开始时间戳,标记结束时间戳为0;

初始化GUC、Cache和延迟触发器。

    /*
    * initialize other subsystems for new transaction
    */
    AtStart_GUC();
    AtStart_Cache();
    AfterTriggerBeginXact();

3. 完成事务启动

事务开始过程结束,修改事务为TRANS_INPROGRESS,并记录一条日志。

    /*
    * done with start processing, set current transaction state to "in
    * progress"
    */
    s->state = TRANS_INPROGRESS;
    ShowTransactionState("StartTransaction");   

作者介绍

李超,移动云数据库工程师,负责云原生数据库He3DB的研发。

基于YOLOv8n的FPGA无PS端PL部署完整实现方案 本文提出了一种将YOLOv8n目标检测模型完整部署到FPGA纯PL端的实现方案。通过PyTorch训练和INT8量化技术,结合Vitis AI工具链,将模型转换为适合FPGA实现的硬件描述。方案详细阐述了从模型训练、量化校准到FPGA硬件设计的全流程,重点解决了无PS端部署的架构设计、资源优化和实时性保障等关键技术挑战。实验结果表明,该方案在Xilinx Virtex-690T FPGA上实现了30FPS以上的实时目标检测性能,为边缘计算场景提供了高效的硬件加速解决方案。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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主键选型关乎数据库性能与架构演进。BIGINT(如雪花算法)在顺序写入、二级索引开销和分布式生成上优势显著,适合高并发核心链路;而传统 VARCHAR UUIDv4 因随机性导致频繁页分裂、存储膨胀,性能堪忧。UUIDv7 通过时间戳有序性实现高效追加写入,结合 BINARY(16) 存储可兼顾性能与安全,成为现代微服务新选择。关键在于:主键应稳定、无业务含义,优先选用趋势递增的紧凑类型,并根据场景合理采用双主键模式或 ULID 等替代方案。

小李同学的博客 300

自动化运维选型:四条技术路线的能力边界,以及它们为什么不能互相替代

自动化运维怎么选型?拆解配置管理、基础设施即代码、作业调度与场景化编排四条技术路线边界,分析账本归属与时间语义差异,给出四种架构组合与判断点,帮企业看清为何不能互相替代。

trainsignalcn的专栏 324

不用再为文本搜索单独维护一套系统!全文检索深度解析

为了给商品、客服工单或者企业知识库增加一个搜索框,企业往往需要在业务数据库之外,再部署一套Elasticsearch。数据库保存商品、订单和用户等真实业务数据,搜索引擎保存另一份文本索引;两套系统之间,还需要通过CDC、消息队列或者同步程序持续传输数据。一个看似简单的搜索需求,最后可能变成两套集群、两份数据和一条必须保持稳定的数据链路。由此产生的问题并不少:数据库已经完成更新,搜索结果却可能尚未同步;业务查询同时涉及文本、库存、权限和订单状态时,应用需要在两个系统之间来回组合结果;

TiDB 社区干货传送门 196

48-逻辑结构表空间段区块

默认 10%,意思是块里的空闲空间低于 10% 时就不再插入新行,留着给已有行的 UPDATE 变胖用。注意 INSERT 过程中每次申请新区,都是一次潜在的空间报错点,如果表空间满了,此刻就会抛 ORA-01653。剩下的空间被谁占了?段的每个区可以落在表空间的任一数据文件,所以 2T 的表在 32G 单文件上限(smallfile)的世界里照样能活——多加文件就行。,一张只有两个 CLOB 字段的表,实际在库里是三个段(表段 + 两个 LOBSEGMENT),空间统计漏算 LOB 段是新手常犯的错。

yuhou25的博客 284
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