2021 CMU 15-445 实验笔记

Smith • 2022年2月2日下午2:19 • Database • 阅读 11436

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陆陆续续终于把 CMU 15-445 刷完了（中间插了个 TinyKV），这也算是自己数据库的启蒙之课。编码耗时共计 98 小时 43 分钟。

我个人给整个项目难度评级：Project 1 < Project 4 < Project 3 << Project 2。其中 Project 2 难度最大，主要没啥参考资料，今年的是 Extendible Hash Table，不是噩梦 B+ 树（其实也挺噩梦的）。

我个人认为 15-445 并不是代码通过 Gradescope 就算可以了，很多东西即使你做完了还是模模糊糊的，强烈建议跟着 PPT 和《数据库系统概念第七版》过一遍，着重看 Query Processing，Transaction 和 Concurrency Control，其中事务这块更是重中之重。

这里可以看看我自己总结的事务并发控制：https://www.inlighting.org/archives/database-concurrency-control/ 。

如果想直接要答案源码的，发我邮件咨询就行了。

Project 0

Project 0 相当于一个热身项目，用于检查学员是否具备正常的 C++ 能力来进行这一门课程。

因为我学习这门课程前不会 C++，所以我没能力，因此我没做。。。

Project 1

Project 1 要我们实现一个 buffer pool，实验分为三个部分，我逐步说明。

LRU Replacement Policy

这个实验一开始主要是被方法名搞懵了，实际上其方法名是对应上层 BufferPool 来说的。LRU 管理的是 frame，存放 page 的那个 frame，而不是 page 本身。比如上层 BufferPool Pin() 了一个 page，然后上层找到该 page 的 frame，然后 LRU 需要移除这个 frame，不进行淘汰（因为上层在使用中）。反之，如果上层 BufferPool UnPin() 了一个 page，然后就要把该 page 对应的 frame 加入 LRU，等待被移除。

此外每个方法注意加锁，可以使用 std::lock_guard<std::mutex> 来进行处理，类似 go 语言的 defer ，可以优雅的解决锁释放的问题。

Buffer Pool Manager Instance

具体流程我不讲，大家自己琢磨琢磨就知道了，我就说说我几个犯了错误的地方。

NewPgImp(page_id_t *page_id) 中，不要一开始就调用 AllocatePage() 分配 pageId，只有当真的有空闲的 page 可以使用时，再调用 AllocatePage()分配一个 pageId 给它，不然你会过不去 gradescope 上面的 [RoundRobinNewPage] 这个测试点。至于为啥，你看看 AllocatePage() 的实现就知道了。

每一次获得一个新的 page，或者删除一个 page 时，请调用 page->ResetMemory() 方法将其数据重置掉，而不是放任不管，想着后面可以直接覆盖。

UnpinPgImp(page_id_t page_id, bool is_dirty) 时不要直接 page->is_dirty_ = is_dirty ，相反应该是：

if (is_dirty) {
  page->is_dirty_ = is_dirty; // 不然会直接把之前的 is_dirty 状态给覆盖了。
}

最后注意加锁！

Parallel Buffer Pool Manager

我在 Parallel Buffer Pool Manager 中维护了一个 next_instance_ 变量，用于判断下一次分配 page 的 Buffer Pool Manager 是谁，分配 page 的 round-robin 代码如下：

Page *ParallelBufferPoolManager::NewPgImp(page_id_t *page_id) {
  std::lock_guard<std::mutex> guard(latch_);
  for (size_t i = 0; i < num_instances_; i++) {
    BufferPoolManager *manager = *(managers_ + next_instance_);
    Page *page = manager->NewPage(page_id);
    next_instance_ = (next_instance_ + 1) % num_instances_;
    if (page != nullptr) {
      return page;
    }
  }
  return nullptr;
}

注意，这里只有 NewPgImp(page_id_t *page_id) 方法需要加锁，别的地方加锁没必要，不然还要 parallel 干啥。

Project 2

Project 2 是让我们实现一个 Extendible Hash Table，只能说很难，难度系数是 Project 1 的两倍，中间一度有点想放弃（主要网上还没别人的代码参考）。整个项目大约花了 10 天吧。

关于 Extendible Hash Table 的算法实现，可以看我的另一篇文章：https://www.inlighting.org/archives/extendible-hash-table-algorithm ，这里我说说我遇到的一些坑。

Bucket

先从 bucket 开始说起，首先就是 IsReadable() 和 IsOccupied() 两个函数。在这里，如果一个元素被创建了，那么他的 readable_ 和 occupied_ 均要被标记。如果被删除了，你只需要将 readable_ 的标记清除即可，occupied_ 不用管，仍然占用。

Bucket 标记元素是否被占用的是 char 数组，一个 char 是 8 bit，能表示 8 个数据，设置 readable 和 occupied 时位运算是肯定跑不了了。

关于插入和查询操作，你直接遍历查找就行了，是的，你没有听错，就是一个一个遍历。一个 bucket 只占一个 page 的大小，4 KB 的空间你也玩不出什么数据结构。虽然常规下，Extendible Hash Table 的 bucket 应该使用前缀树，但是它太占空间了。

请不要在 bucket page 中定义额外的成员变量：一开始我想为了提升性能，在 bucket 中定义了一个 NumReadable 变量，用于统计当前 bucket 有几个可读的元素，这样判断 IsFull 和 IsEmpty 可以不需要遍历。但是实际上官方给你定义的数据结构有时候会正好占满 4096 KB，如果你自己定义了某个成员变量，会使得这个 bucket 超出范围了，然后你会越界访问到 Page 里面的内容，然后就莫名其妙的报错。我被这个问题卡了很久，不然早过了。

Hash Table

Hash Table 这块锁的设计就有讲究，我个人建议的是，先不加锁实现，等能过基本的 Insert，Remove 测试点时，再加锁。加锁直接用全局的 table_latch_ 加写锁，先保证测试用例都能过了，100 分了，再考虑优化性能。我一开始全局写锁，gradescope 是 100 分了，不过 leaderboard 那里没有分数。

这里讲讲我优化后的锁设计：

Insert() 时，table_latch_ 是 ReadLock，对应的 bucket 为 WriteLock。这很好理解，因为你只对一个 bucket 就行修改操作。

SplitInsert() 时，因为一个 bucket 容量不够，你需要扩容，这里会涉及到 directory 的操作，所以这里我使用 table_latch_ 的 WriteLock，锁住全局。同理，合并 directory 的操作也需要 table_latch_ 的 WriteLock 锁住全局。

GetValue() 操作不用说，table_latch_ 和 bucket lock 均使用 ReadLock。

FetchDirectoryPage() 这块我使用了一个独立的锁，因为我在这个方法里面涉及到创建 directory 的逻辑，就是当 HashTable 刚被创建的时候需要一个初始的 directory 是一个 local depth 为 0 的 bucket。当然你也可以不用这么麻烦，直接在 Hash Table 的构造方法里面创建就行了。

注意事项

及时的 Unpin 不需要的 page，我就这么说吧，gradescope 中有些测试用例的 buffer pool size 只有 3，也就是 Hash Table 运行最小需要的 page 数量。（1 个给 directory，2 个给 bucket，因为 bucket 分裂的时候需要 2 个）。

善用 assert 语句，比如 Unpin 等操作时通过 assert 确定其是成功执行的。还有一些地方通过 assert 来确定数据是按照你的想法在执行。这样能帮助你更快的定位出程序的问题。

比如下面这段程序：

uint32_t mask = dir_page->GetLocalDepthMask(split_bucket_index);
for (uint32_t i = 0; i < origin_array_size; i++) {
  MappingType tmp = origin_array[i];
  uint32_t target_bucket_index = Hash(tmp.first) & mask;
  page_id_t target_bucket_index_page = dir_page->GetBucketPageId(target_bucket_index);
  assert(target_bucket_index_page == split_bucket_page_id || target_bucket_index_page == split_image_bucket_page_id);
  if (target_bucket_index_page == split_bucket_page_id) {
    assert(split_bucket->Insert(tmp.first, tmp.second, comparator_));
  } else {
    assert(split_image_bucket->Insert(tmp.first, tmp.second, comparator_));
  }
}

当一个 bucket 分裂后，我们需要将这个 bucket 中原有的数据分流。按照 split 逻辑我们肯定知道，分流的数据必定落在原来的 bucket page 和 split image bucket page 两个 bucket 中（注意是 page 哦，而不是 bucket 的 index）。这里我们可以使用 assert 进行确认，提前定位 bug。

Project 3

Project 3 中我们需要基于火山模型（Volcano model）实现基本的 SQL 语句，没啥难的，无非就是一些 API 不知道，要花点时间看源码。

常用代码：

根据 SELECT 的字段生成对应 tuple：

std::vector<Value> values;
for (size_t i = 0; i < plan_->OutputSchema()->GetColumnCount(); i++) {
  values.push_back(plan_->OutputSchema()->GetColumn(i).GetExpr()->Evaluate(tuple, schema_));
}

*tuple = Tuple(values, plan_->OutputSchema());

判断 tuple 是否满足 predicate 条件：

const AbstractExpression *predict = plan_->GetPredicate();
if (predict != nullptr && !predict->Evaluate(tuple, plan_->OutputSchema()).GetAs<bool>()) {
  // Satisfy predicate
}

如果存在 child executor，需要先 init 它：

void InsertExecutor::Init() {
  // ...
  child_executor_->Init();
  // ...
}

插入索引：

删除索引类似。

for (const auto &index : catalog_->GetTableIndexes(table_info_->name_)) {
  index->index_->InsertEntry(
    tuple->KeyFromTuple(table_info_->schema_, *index->index_->GetKeySchema(), index->index_->GetKeyAttrs()), *rid,
    exec_ctx_->GetTransaction());
}

具体实现

Sequential Scan

数据通过 TableHeap 的 Next() 获取，根据 SELECT 的字段生成对应 tuple。如果存在 predicate 条件则额外进行判断是否满足。

Insert

调用 TableHeap 的 InsertTuple() 方法，插入成功后需插入对应的索引。

Update

删除原来的索引，调用 GenerateUpdatedTuple() 生成新的 tuple，通过 TableHeap 的 UpdateTuple() 更新原有 tuple，最后再插入新索引。

Delete

调用 TableHeap 的 MarkDelete() 删除对应的 tuple，再删除索引即可。

Nested Loop Join

没啥复杂的，主要是判断 join 的 predicate 条件的 API 复杂，示例代码如下：

if (plan_->Predicate() == nullptr || plan_->Predicate()
    ->EvaluateJoin(&left_tuple, left_executor_->GetOutputSchema(),
                   &right_tuple, right_executor_->GetOutputSchema())
    .GetAs<bool>()) {
  std::vector<Value> output;
  for (const auto &col : GetOutputSchema()->GetColumns()) {
    output.push_back(col.GetExpr()->EvaluateJoin(&left_tuple, left_executor_->GetOutputSchema(), &right_tuple,
                                                 right_executor_->GetOutputSchema()));
  }
  tmp_results_.push(Tuple(output, GetOutputSchema()));
}

Hash Join

Hash Join 需要自己仿照 SimpleAggregationHashTable 自己写一个 Hash Table，底层直接用 std::unorder_map 就行，不需要使用 Extendible Hash Table。

在 Init 时先把所有 left_child 的 tuple 插入 hash table，之后在 Next() 时每次匹配一个 right tuple 即可。

Aggregation

和 Hash Join 类似，就是输出时需要判断是否存在 having 条件，如果存在，判断是否满足。

// 判断Having条件，符合返回，不符合则继续查找
if (plan_->GetHaving() == nullptr ||
    plan_->GetHaving()->EvaluateAggregate(agg_key.group_bys_, agg_value.aggregates_).GetAs<bool>()) {
  std::vector<Value> ret;
  for (const auto &col : plan_->OutputSchema()->GetColumns()) {
    ret.push_back(col.GetExpr()->EvaluateAggregate(agg_key.group_bys_, agg_value.aggregates_));
  }
  *tuple = Tuple(ret, plan_->OutputSchema());
  return true;
}
return Next(tuple, rid);

Limit

太简单，直接贴出来得了。

void LimitExecutor::Init() {
  numbers_ = 0;
  child_executor_->Init();
}

bool LimitExecutor::Next(Tuple *tuple, RID *rid) {
  if (!child_executor_->Next(tuple, rid)) {
    return false;
  }

  numbers_++;
  return numbers_ <= plan_->GetLimit();
}

Distinct

一样需要和 Hash Join 一样实现一个自己的 hash table，然后通过 hash 表去重即可。

Project 4

事务的并发控制，建议过完实验后，看一遍书和 PPT，再回来看代码，会有更加深刻的理解。不然你有可能只是面向测试用例编程。

LockManager

这里直接和 deadlock prevention 一起讲了。

2PL 下不同隔离级别的行为：

Read uncommitted：读取不需要获得 shared lock，写需要获得 exclusive lock，用完直接放锁，不需要遵守 2PL 的两个 phase 规则。

Read committed：读取和写入均需要锁，用完直接放锁，不需要遵守 2PL 的两个 phase 规则。

Repeatable read：读取和写入均需要锁，需要遵守 2PL 的两个 phase 规则，只有在事务 commit 或 abort 时统一放锁。

等待获取锁细节：

在 LockRequestQueue 中排队获取锁时，我采用的设计是事务从小到大排列（older->younger）。假设一个事务 $T$ 申请锁后会将其锁追加在 RequestQueue 末尾，然后遍历整个 RequestQueue，如果存在大于事务 $T$ （也就是 younger）且会冲突的锁，则 abort 掉拥有该锁的事务。如果在遍历 RequestQueue 的过程中发生过 abort 行为，遍历完成后就 notify_all() 一次，尝试唤醒阻塞线程。

等待获取锁请使用 while 循环，而不是 if。

while (NeedWait(txn, lock_queue)) {
  lock_queue->cv_.wait(guard);
  if (CheckAbort(txn)) {
    return false;
  }
}

LockShared

如果已经 abort，直接 return false。
如果 IsolationLevel 是 READ_UNCOMMITTED，直接 abort，它不需要读锁。
如果不是处于 2PL 的 GROWING 阶段，直接 abort。
如果已经获取过 shared lock，直接 return true。
添加锁到 RequestQueue 和 txn 的 SharedLockSet 中，之后尝试等待获取锁。
获得锁成功后，将锁的 granted_ 设置为 true。

LockExclusive

和 LockShared 差不多，就是锁冲突的形式不一样，Exclusive 和任意锁都是冲突的。

LockUpgrade

同样和 LockShared 差不多，下面说几个不同点：

如果已经有了对应 rid 的 exclusive lock，说明之前可能已经 upgrade 成功，直接 return true。
只有当比你 older 的 txn 不含有 exclusive lock 时，你才可以 upgrade 你的 shared lock。
获得锁后，修改锁的信息，更改事务的 LockSet。

虽然 LockRequestQueue 提供了一个 upgrading_ 属性，不过我并没用到过。

Unlock

如果不含对应的锁，直接 return false。
如果当前事务隔离级别是 REPETABLE_READ，且处于 2PL 的 GROWING 阶段，将 2PL 设置为 SHRINKING 阶段。
移除事务的 LockSet 中对应的锁。

Execution

seq_scan_executor

如果不是 READ_UNCOMMITTED，读取均需要获取 shared lock。如果是 READ_COMMITTED，读完后需要立刻释放 shared lock。

insert_executor

任意隔离级别均需要获取 exclusive lock（如果本来有 shared lock，则通过 upgrade 升级得到）。READ_UNCOMMITTED 和 READ_COMMITTED 写入完成后立刻释放 exclusive lock。REPEATABLE_READ 会在整个事务 commit 时统一 unlock，不需要我们自己编写代码。

update_executor

同上

delete_executor

同上

总结

受益匪浅，就是不知道大脑能记多久，感谢 CMU！。

原创文章，作者：Smith，如若转载，请注明出处：https://www.inlighting.org/archives/cmu-15-445-notes

Database

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Smith

198

数据库并发控制原理

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评论列表（198条）

CjiWE 2022年8月17日上午11:32

求一份源码，感谢 1476051541@qq.com

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- CjiWE 2022年8月17日下午4:36
  
  @CjiWE：已收到，感谢！:heart:
  
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sy 2022年8月15日上午12:10

博主可以参考一下源码吗，感谢
2636986493@qq.com

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Yffff 2022年8月14日下午1:31

楼主求一个源码感谢 yflecon@gmail.com

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少点爱发呆 2022年8月10日下午4:40

博主能学习分析一下源码吗感觉有些地方自己理解有点问题＞﹏＜

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- Smith 2022年8月10日下午4:42
  
  @少点爱发呆：发你源码了，下面楼层的源码我也都发了。
  
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- 少点爱发呆 2022年8月10日下午4:44
  
  @Smith：感谢感谢！
  
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dadapai 2022年8月7日下午11:19

求博主的一份源码参考，感谢博主，邮箱：3437189927@qq.com
非常感谢！！！

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Rick 2022年7月20日下午2:24

求一份源码谢谢博主！xierui0210@gmail.com

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nugi 2022年7月17日下午8:52

求一份源码 905604274@qq.com

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jack 2022年7月15日下午5:27

麻烦博主发一份源码，谢谢啦邮箱是846405397@qq.com

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kaks 2022年7月15日上午10:17

求一份源码2966623227@qq.com

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ThijsNL 2022年7月14日下午3:29

求一份源码 805192826@qq.com

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ccc 2022年7月9日下午3:31

求一份源码，谢谢
邮箱：760684682@qq.com

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key 2022年7月6日上午9:27

博主，求一份源码参考，谢谢！

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- key 2022年7月6日上午9:27
  
  @key：邮箱 yinkeren1999@foxmail.com
  
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chen 2022年7月6日上午1:36

写的相当好，求一份源码，1751896300@qq.com,谢谢

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psql 2022年7月5日下午7:07

写的非常好，求一份源码，674392668@qq.com感谢

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- Smith 2022年7月5日下午10:41
  
  @psql：发了
  
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- psql 2022年7月26日下午4:30
  
  @Smith：gradescope没有满分你是怎么调试的呢
  
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- Smith 2022年7月26日下午4:33
  
  @psql：偷 gradescope 测试用例
  
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- psql 2022年7月26日下午4:37
  
  @Smith：还能这样
liqing 2022年7月4日下午9:08

gradescope账号怎么注册额，用CMU的码报错

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- Smith 2022年7月4日下午9:30
  
  @liqing：要先选CMU这个学校，再用那个游客码。
  
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- liqing 2022年7月5日下午12:47
  
  @Smith：谢谢大佬搞定了，但是我提交之后The autograder failed to execute correctly. 我在我的服务器上把代码的格式和单元测试都通过了。但是提交的时候只是提交本地的代码，没有build文件夹。这个打分是要提交所有文件吗？
  
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- liqing 2022年7月5日下午12:48
  
  @liqing：我是用git提交的，它只给了这个错误，没别的提示。。
  
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- liqing 2022年7月5日下午1:35
  
  @liqing：解决了，只需要提交修改过的那几个代码即可，而不是所有src文件。我觉得这种问题CMU应该在主页说明一下，没用过的有点坑。
  
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- Smith 2022年7月5日下午10:40
  
  @liqing：CMU 那里有说啊，把指定的文件打成一个压缩包发上去就好了。
rusty 2022年6月30日下午11:52

能发一份源码参考么，谢谢！大概也都实现了，但只跑完了测试，很多地方总觉得写得太冗余了。话说博主这个博客系统很舒服😌

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- rusty 2022年6月30日下午11:54
  
  @rusty：话说博主能在非管理页面看到评论者注册的邮箱么？我的邮箱是3030390996@qq.com，不管怎样很感谢分享这么多经验
  
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- Smith 2022年7月1日上午11:11
  
  @rusty：看得到的，我都会发的。
  
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Gevin 2022年6月27日下午6:53

求一份源码，gevin_cui@163.com，感谢楼主分享！

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Alex Ye 2022年6月25日下午7:52

同求一份代码

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- Alex Ye 2022年6月25日下午8:42
  
  @Alex Ye：不用发给我了，刚把proj 4满分调通。基本是follow博主的hint，多谢了！
  
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- Smith 2022年6月25日下午10:14
  
  @Alex Ye：好的，正好还打算发的。
  
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乐乐 2022年6月25日上午3:40

求源码，感恩

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Jack 2022年6月24日下午4:06

求博主的一份源码参考，万分感谢博主
1103206452@qq.com

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Downal 2022年6月21日下午3:51

求博主一份源码，感谢。
469743591@qq.com

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- Smith 2022年6月21日下午3:53
  
  @Downal：已发
  
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- Downal 2022年6月21日下午3:55
  
  @Smith：感谢感谢
  
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kk 2022年6月20日上午12:14

您好，博主，能求一份代码吗，976911453@qq.com, 谢谢！
刚做完project1中，只有下面这个测试没有通过。这个测试大概是来测什么的呢，内存泄露吗？还有出现timeout可能是啥原因啊？
test_memory_safety (main.TestProject1) (0.0/10.0)
Test Failed: False is not true : Timeout Happened during valgrind

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小杨 2022年6月19日下午8:13

求博主的一份源码参考，感谢博主，邮箱
1395498360@qq.com
！！！非常感谢！！！！

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- Smith 2022年6月19日下午9:18
  
  @小杨：发了
  
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- 小杨 2022年6月19日下午9:28
  
  @Smith：感谢感谢
  
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spike 2022年6月17日下午10:44

楼主，求一份源码 zrh20001004@163.com

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draper 2022年6月16日上午2:54

求博主的一份源码参考，感谢博主，邮箱
1057690730@qq.com

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- Smith 2022年6月17日上午12:59
  
  @draper：已发
  
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Tsunaou 2022年6月15日下午8:04

楼主求一份源码参考🙈

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- Smith 2022年6月15日下午8:07
  
  @Tsunaou：已发
  
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hahaha 2022年6月14日下午8:51

老哥，我也求一份源码参考参考

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shawnyang 2022年6月11日上午8:53

lz可以借鉴一下源码嘛？想学习一下！

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- Smith 2022年6月11日下午12:22
  
  @shawnyang：发了
  
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Kamille 2022年6月11日上午2:32

project2 有个奇怪的点，并发相关测试里，不知道为什么会主动调用 buffer 的 unpin 方法来做一些清理（我的实现逻辑里对 unpin 用宏封了一层，只能是测试代码中的调用了）。
如果在构造函数里创建 directory page ，会出现 unpin pin_count 为 0 的页的情况，我刚好在 project 1 assert 了 pin_count <= 0，然后就懵逼了大半天。
没法获取测试代码，真的蛋痛。。。现在完全确定了出问题的点了，但还是没法推理清楚整个出问题的过程。

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- Kamille 2022年6月11日上午2:33
  
  @Kamille：assert 了 pin_count > 0
  
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- Smith 2022年6月11日下午1:08
  
  @Kamille：额，没有很看懂你的描述，我发了你一份代码，你 look 一下。
  
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Lyrics 2022年6月5日上午12:42

你好，关于project 3不同隔离级别的实现有个问题想问一下：
我的理解是用不同的锁策略来实现三种不同的隔离级别，其中只有Repeatable Read这个隔离级别用到了(Strict) 2PL，并且保证了Serializability
Read Uncommitted和Read Committed这两种隔离没有用到2PL，那他们是如何保证Serializability的呢（比如在一个并发场景下，同一个RID，如果一个old的txn还未发出一个锁请求，而另外一个young txn的锁请求已经被grant了，这种情况就违反了serializability了）
我看了一下提供的基本测试样例并没有测试这两种隔离级别

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- Smith 2022年6月5日上午10:05
  
  @Lyrics：要说一点，这三种隔离级别都达不到 serializable，难道你忘了事务的四种隔离级别最高级的才是 serializable，所以从何谈“如何保证Serializability”？
  
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- Lyrics 2022年6月5日上午10:19
  
  @Smith：可能表达得不清楚，我是想问Conflict Serializability。四种隔离级别的serializable这个隔离级别是保证事务完全顺序执行，我是想问并行执行且保证conflict serializability的情况
  课件上的原话是“2PL on its own is sufficient to guarantee conflict serializability.”
  若另外两种隔离级别写完马上释放锁（不遵循2PL），那我理解是这两种隔离级别下是无法保证conflict serializability的，请问这样是没问题的吗
  虽然本地测试和自线测试似乎并没有测试这两种隔离级别，单纯好奇
  
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- Smith 2022年6月5日上午10:32
  
  @Lyrics：没有问题的吧，至少我在实现的时候没有考虑 conflict serializability。我觉得我们的实现只要满足这个隔离级别的定义就行了。
  
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