一、KaiwuDB 概述
KaiwuDB 是一款面向实时分析和高并发事务处理的分布式数据库，结合了 HTAP（混合事务与分析处理）能力。其设计目标包括低延迟、高吞吐、水平扩展和强一致性。本文将从源码层面解析其核心架构与关键技术实现。
二、整体架构设计
KaiwuDB 采用分层架构，主要模块包括：
（一）分布式协调层
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功能：基于 Raft 共识算法实现多副本一致性。
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源码目录：
/src/coordinator/raft -
关键类：
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RaftNode：节点状态机，负责处理 Raft 协议中的状态转换。 -
RaftLogManager：日志持久化，确保日志的可靠存储和恢复。
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（二）存储引擎层
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功能：混合存储模型，行存（OLTP） + 列存（OLAP）。
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源码目录：
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行存：
/src/storage/row_store -
列存：
/src/storage/column_store
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（三）SQL 解析与优化器
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功能：基于 Apache Calcite 实现 SQL 解析，自定义代价模型优化查询计划。
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源码示例：
/src/query/optimizer/CostBasedOptimizer.java
（四）事务管理
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功能：分布式事务通过 Percolator 模型实现，支持快照隔离（Snapshot Isolation）。
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关键代码：
/src/transaction/txn_manager.cpp中的begin_txn()和commit_txn()。
三、核心模块源码解析
（一）分布式事务实现
1. 事务提交流程
cpp
// 文件：/src/transaction/txn_coordinator.cpp
Status TxnCoordinator::CommitTransaction(TxnId txn_id) {// 1. 预写日志（WAL）WriteAheadLog::Append(txn_id, ops);// 2. 两阶段提交（2PC）if (PrepareAllParticipants(txn_id)) {return CommitAllParticipants(txn_id); // 提交阶段} else {AbortAllParticipants(txn_id); // 回滚阶段return Status::ABORTED;}
}关键点：通过 WAL 保证持久性，2PC 协调多个分片事务。
（二）存储引擎：LSM-Tree 实现
1. 数据写入与 Compaction
go
// 文件：/src/storage/engine/lsm_tree.go
func (s *LSMStore) Write(key, value []byte) error {// 写入 MemTables.memTable.Put(key, value)if s.memTable.Size() > threshold {go s.flushMemTable() // 异步刷盘}return nil
}func (s *LSMStore) flushMemTable() {// 将 MemTable 转为 Immutable SSTables.immutableTables = append(s.immutableTables, s.memTable.Freeze())s.compactSSTables() // 触发 Compaction
}优化点：异步刷盘减少写入延迟，层级 Compaction 策略控制 SSTable 合并频率。
（三）查询优化器
1. 代价模型计算
java
// 文件：/src/query/optimizer/CostModel.java
public class CostModel {public double estimateCost(QueryPlan plan) {// 基于统计信息（行数、索引）计算 I/O 和 CPU 代价double ioCost = plan.getTable().getRowCount() * IO_FACTOR;double cpuCost = plan.getComplexity() * CPU_FACTOR;return ioCost + cpuCost;}
}统计信息：通过 TableStatsCollector 定期收集数据分布，优化索引选择。
四、关键技术解析
（一）向量化执行引擎
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功能：批量处理数据以减少虚函数调用，利用 SIMD 指令加速计算。
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源码目录：
/src/execution/vectorized -
示例：
ColumnBatch类封装列式数据，支持并行过滤聚合。
（二）多租户资源隔离
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功能：通过 Linux cgroups 和 Go 协程调度实现 CPU/内存隔离。
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关键代码：
/src/resource/quota_manager.go中的AllocateResources()。
（三）故障恢复机制
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功能：Raft Leader 切换后，通过 Log Replay 恢复状态。
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关键类：
RaftLogReplayer。
五、源码导读建议
（一）调试入口
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单机模式启动：
main.go中的StartSingleNode()函数。 -
分布式集群测试：
/test/cluster_test中的集成测试用例。
（二）核心调试技巧
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使用日志追踪事务 ID：
grep "txn_id=0x1234" kaiwu.log -
性能分析：集成
pprof生成 CPU/Memory Profile。
六、总结与最佳实践
（一）设计思想
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权衡一致性（Consistency）与延迟（Latency）：通过 Quorum 读写优化 AP 场景。
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资源隔离保障多租户 SLA。
（二）适用场景
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实时风控分析
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物联网设备高频写入
（三）扩展建议
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自定义存储插件：实现
StorageEngine接口。 -
优化 Compaction 策略：减少写放大问题。
通过源码分析可见，KaiwuDB 在分布式事务、存储引擎和查询优化等方面实现了高效平衡。对于开发者而言，理解其分层设计和模块化实现是定制化优化的关键。