boltdb 源码分析

更新: CMU15-445/645 小结

boltdb 是 go 语言实现的嵌入式 K/V 数据库，核心代码在4000行左右，容易学习。

boltdb 有如下性质：

• K/V 型存储，使用 B+ 树索引。
• 支持 namespace，每对 K/V 存放在一个 Bucket 下，不同 Bucket 可以有相同的 key，支持嵌套的 Bucket。
• 支持事务(ACID)，使用 MVCC 和 COW，允许多个读事务和一个写事务并发执行，但是读事务有可能会阻塞写事务，适合读多写少的场景。

下面这段代码实现了最基本的功能：

1. 打开文件 my.db 对应的数据库；
2. 开始一个写事务
3. 在该事务中创建 Bucket: MyBucket；
4. 在 MyBucket 中写入 key: foo, value: bar；
5. 提交事务。

// Open the my.db data file in your current directory.
// It will be created if it doesn't exist.
db, err := bolt.Open("my.db", 0600, nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer db.Close()

// Start a writable transaction.
tx, err := db.Begin(true)
if err != nil {
    return err
}
defer tx.Rollback()

// Use the transaction...
bucket, err := tx.CreateBucket([]byte("MyBucket"))
if err != nil {
    return err
}
bucket.Put([]byte("foo"), []byte("bar"))

// Commit the transaction and check for error.
if err := tx.Commit(); err != nil {
    return err
}

概括来讲，boltdb 的存储有如下特点：

• 每个 db 对应一个文件，文件按照 page size(一般为 4096 Bytes) 划分为 page:
  • 前2个 page 保存 metadata；
  • 特殊的 page 保存 freelist，存放空闲 page 的 id；
  • 剩下的 page 构成一个 B+ 树结构。
• 每个 Bucket 是一个完整的 B+ 树；
• B+ 树的每个结点对应一个或多个连续的 page；
• 因为内存比磁盘小，一般会实现 page cache 缓存部分 page，比如使用 LRU 算法。boltdb 没有实现，而是使用 mmap() 创建共享、只读的文件映射并调用 madvise(MADV_RANDOM)，由操作系统 管理 page cache；
• 没有 WAL，事务中所有操作都在内存中进行，只有 commit 时才会写到磁盘；
• commit 时会将 dirty page 写入新的 page，从而保证同时读的事务不受到影响。

B+ 树索引

boltdb 中典型的 B+ 树结构如下：

它的实现和通常意义上的 B+ 树有些不同，结点上的 key 和 val 个数是相同的，而一般 B+ 树 val 会比 key 多一个:

• branch: 每对 key/val 指向一个子节点，key 是子节点的起始 range，val 存放子节点的 page id；
• leaf: 每对 key/val 存放数据，没有指针指向 sibiling node；通常的 B+ 树多出的一个指针会指向 sibiling node。

boltdb 中有 3 个结构和 B+ 树密切相关：

• page: 大小一般为 4096 bytes，对应文件里的每个 page，读写文件都是以 page 为单位。
• node: B+ 树的单个结点，访问结点时首先将 page 的内容转换为内存中的 node，每个 node 对应一个或多个连续的 page。
• Bucket: 每个 Bucket 都是一个完整的 B+ 树，所有操作都是针对 Bucket。

一个典型的查找过程如下：

1. 首先找到 Bucket 的根节点，也就是 B+ 树的根节点的 page id；
2. 读取对应的 page，转化为内存中的 node；
3. 若是 branch node，则根据 key 查找合适的子节点的 page id;
4. 重复2、3直到找到 leaf node，返回 node 中对应的 val。

文件被组织为 page size(4096 bytes) 的 page，对应的结构如下：

type page struct {
	id    pgid // page id
	flags uint16 // 区分不同类型的 page
	count    uint16 // page data 中的数据个数
	overflow uint32 // 若单个 page 大小不够，会分配多个 page
	ptr uintptr // 存放 page data 的起始地址
}

ptr 是保存数据的起始地址，不同类型 page 保存的数据格式也不同，共有4种 page, 通过 flags 区分:

• meta page: 存放 db 的 meta data。
• freelist page: 存放 db 的空闲 page。
• branch page: 存放 branch node 的数据。
• leaf page: 存放 leaf node 的数据。

磁盘上的格式和结构体相同，将数据写入文件会首先分配一个 page，然后设置 page header 和 page data:

boltdb 直接将 page 结构体的二进制格式写入文件，避免了序列化和反序列化的开销:

• 写的时候直接将需要写入的结构体转换为 byte 数组写入文件：

  ptr := (*[maxAllocSize]byte)(unsafe.Pointer(p))
  

• 读的时候直接将 byte 数组转换为对应结构体即可:

  // page retrieves a page reference from the mmap based on the current page size.
  func (db *DB) page(id pgid) *page {
    pos := id * pgid(db.pageSize)
    return (*page)(unsafe.Pointer(&db.data[pos]))
  }
  

• 需要注意只能转换为数组而不是 slice，否则会受到 sliceHeader 的影响。

page cache

boltdb 没有实现 page cache，而是调用 mmap() 将整个文件映射进来，并调用 madvise(MADV_RANDOM) 由操作系统管理 page cache，后续对磁盘上文件的所有读操作直接读取 db.data 即可，简化了实现:

// mmap memory maps a DB's data file.
func mmap(db *DB, sz int) error {
	// Map the data file to memory.
	b, err := syscall.Mmap(int(db.file.Fd()), 0, sz, syscall.PROT_READ, syscall.MAP_SHARED|db.MmapFlags)
	if err != nil {
		return err
	}

	// Advise the kernel that the mmap is accessed randomly.
	if err := madvise(b, syscall.MADV_RANDOM); err != nil {
		return fmt.Errorf("madvise: %s", err)
	}

	// Save the original byte slice and convert to a byte array pointer.
	db.dataref = b
	db.data = (*[maxMapSize]byte)(unsafe.Pointer(&b[0]))
	db.datasz = sz
	return nil
}

leaf node 在文件中的格式如下:

node 的数据存放在 page.ptr 的位置:

• 首先是所有的 leafPageElement:

  // leafPageElement represents a node on a leaf page.
  type leafPageElement struct {
    flags uint32 // 通过 flags 区分 subbucket 和普通 value
    pos   uint32 // key 距离 leafPageElement 的位移
    ksize uint32
    vsize uint32
  }
  

• 然后是所有的 key 和 value。
• 通过 pos、ksize 和 vsize 获取对应的 key/value 的地址：
  • &leafPageElement + pos == &key。
  • &leafPageElement + pos + ksize == &val。

branch node 在文件中的格式如下:

和 leaf node 的区别是：branch node 的 value 是子节点的 page id，存放在 branchPageElement 里，而 key 的存储相同都是通过 pos 得到：

// branchPageElement represents a node on a branch page.
type branchPageElement struct {
	pos   uint32
	ksize uint32
	pgid  pgid
}

将 item header 和 item 分开存储减少了查找的时间:

• O(1) 的时间获取所有的 item header，二分查找对应的 item。

  inodes := p.leafPageElements()
  index := sort.Search(int(p.count), func(i int) bool {
    return bytes.Compare(inodes[i].key(), key) != -1
  })
  

• 若是以 [item header][item][...] 这种格式存储，需要按顺序遍历查找。

访问结点时，首先要将 page 反序列化后得到得到 node 结构体，代表 B+ 树中一个结点:

// node represents an in-memory, deserialized page.
type node struct {
	bucket     *Bucket
	isLeaf     bool // 区分 branch node 和 leaf node
	unbalanced bool
	spilled    bool
	key        []byte // 该 node 的起始 key
	pgid       pgid
	parent     *node
	children nodes
	inodes   inodes // 存放 node 的数据
}

inodes 保存了该 node 的 K/V 数据:

// inode represents an internal node inside of a node.
// It can be used to point to elements in a page or point
// to an element which hasn't been added to a page yet.
type inode struct {
	flags uint32 // 用于 leaf node，区分是正常 value 还是 subbucket
	pgid  pgid // 用于 branch node, 子节点的 page id
	key   []byte
	value []byte
}

node 和 page 的相互转换通过 node.read(p *page) 和 node.write(p *page)，具体实现不再赘述。

Bucket

有了上面的铺垫，现在可以看一下 get/put 等操作的实现了。

操作都是对 Bucket 进行操作，Bucket 是一个 namespace，相当于一张表，一个 Bucket 代表一个完整的 B+ 树，结构如下：

// Bucket represents a collection of key/value pairs inside the database.
type Bucket struct {
	*bucket
	tx      *Tx // the associated transaction
	buckets map[string]*Bucket // subbucket cache
	page *page // inline page reference
	rootNode *node // materialized node for the root page.
	nodes map[pgid]*node // node cache
	// Sets the threshold for filling nodes when they split. By default,
	// the bucket will fill to 50% but it can be useful to increase this
	// amount if you know that your write workloads are mostly append-only.
	//
	// This is non-persisted across transactions so it must be set in every Tx.
	FillPercent float64
}
// bucket represents the on-file representation of a bucket.
// This is stored as the "value" of a bucket key. If the bucket is small enough,
// then its root page can be stored inline in the "value", after the bucket
// header. In the case of inline buckets, the "root" will be 0.
type bucket struct {
	root pgid // page id of the bucket's root-level page
	sequence uint64 // monotonically incrementing, used by NextSequence()
}

假设我们现在获取了一个 Bucket，get/put 操作首先都要查找到 key 对应的位置，boltdb 通过 Cursor 实现:

// Cursor creates a cursor associated with the bucket.
// The cursor is only valid as long as the transaction is open.
// Do not use a cursor after the transaction is closed.
func (b *Bucket) Cursor() *Cursor {
	// Update transaction statistics.
	b.tx.stats.CursorCount++

	// Allocate and return a cursor.
	return &Cursor{
		bucket: b,
		stack:  make([]elemRef, 0),
	}
}
type Cursor struct {
	bucket *Bucket
	stack  []elemRef
}
type elemRef struct {
	page  *page
	node  *node
	index int
}

首先从 Bucket.root 对应的 page 开始，递归的进行查找，直到 leaf node。Cursor.stack 中保存了查找对应 key 的路径，栈顶保存了 key 所在的结点和位置:

• get 操作返回栈顶结点中对应的 key/val:

  // keyValue returns the key and value of the current leaf element.
  func (c *Cursor) keyValue() ([]byte, []byte, uint32) {
    ref := &c.stack[len(c.stack)-1]
    if ref.count() == 0 || ref.index >= ref.count() {
        return nil, nil, 0
    }
  
    // Retrieve value from node.
    if ref.node != nil {
        inode := &ref.node.inodes[ref.index]
        return inode.key, inode.value, inode.flags
    }
  
    // Or retrieve value from page.
    elem := ref.page.leafPageElement(uint16(ref.index))
    return elem.key(), elem.value(), elem.flags
  }
  

• put 操作将对应的 key/val 添加到栈顶结点:

  c.node().put(key, key, value, 0, 0) // c.node() 返回栈顶对应的结点
  // put inserts a key/value.
  func (n *node) put(oldKey, newKey, value []byte, pgid pgid, flags uint32) {
    if pgid >= n.bucket.tx.meta.pgid {
        panic(fmt.Sprintf("pgid (%d) above high water mark (%d)", pgid, n.bucket.tx.meta.pgid))
    } else if len(oldKey) <= 0 {
        panic("put: zero-length old key")
    } else if len(newKey) <= 0 {
        panic("put: zero-length new key")
    }
  
    // Find insertion index.
    index := sort.Search(len(n.inodes), func(i int) bool { return bytes.Compare(n.inodes[i].key, oldKey) != -1 })
  
    // Add capacity and shift nodes if we don't have an exact match and need to insert.
    exact := (len(n.inodes) > 0 && index < len(n.inodes) && bytes.Equal(n.inodes[index].key, oldKey))
    if !exact {
        n.inodes = append(n.inodes, inode{})
        copy(n.inodes[index+1:], n.inodes[index:])
    }
  
    inode := &n.inodes[index]
    inode.flags = flags
    inode.key = newKey
    inode.value = value
    inode.pgid = pgid
    _assert(len(inode.key) > 0, "put: zero-length inode key")
  }
  

subbucket

boltdb 支持嵌套的 Bucket，对于父 Bucket 而言，subbucket 只是特殊的 value 而已，设置 leafPageElement.flags = bucketLeafFlag 标记，而 subbucket 本身是一个完整的 B+ 树:

subbucket 在父 bucket 的 leaf node 中存储格式如下:

• root: subbucket 的 root 结点的 page id。
• sequence: boltdb 支持每 bucket 的自增 id，即这里的 sequence。

  // bucket represents the on-file representation of a bucket.
  // This is stored as the "value" of a bucket key. If the bucket is small enough,
  // then its root page can be stored inline in the "value", after the bucket
  // header. In the case of inline buckets, the "root" will be 0.
  type bucket struct {
    root pgid // page id of the bucket's root-level page
    sequence uint64 // monotonically incrementing, used by NextSequence()
  }
  

为了实现的统一，db 有一个 root Bucket，也就是整个文件构成的 B+ 树的 root 结点对应的 Bucket，之后创建的 Bucket 都是 root Bucket 的 subbucket。

inline bucket

从上面看到，父 bucket 中只保存了 subbucket 的 bucket header，每个 subbucket 都会占据至少一个 page，若 subbucket 中的数据很少，会造成磁盘空间的浪费。inline bucket 是将小的 subbucket 的 值完整放在父 bucket 的 leaf node 上，从而减少 page 的个数。inline bucket 的限制如下：

• 没有 subbucket；
• 整个 Bucket 的大小不能超过 page size/4。

  // inlineable returns true if a bucket is small enough to be written inline
  // and if it contains no subbuckets. Otherwise returns false.
  func (b *Bucket) inlineable() bool {
    var n = b.rootNode
  
    // Bucket must only contain a single leaf node.
    if n == nil || !n.isLeaf {
        return false
    }
  
    // Bucket is not inlineable if it contains subbuckets or if it goes beyond
    // our threshold for inline bucket size.
    var size = pageHeaderSize
    for _, inode := range n.inodes {
        size += leafPageElementSize + len(inode.key) + len(inode.value)
  
        if inode.flags&bucketLeafFlag != 0 {
            return false
        } else if size > b.maxInlineBucketSize() {
            return false
        }
    }
  
    return true
  }
  // Returns the maximum total size of a bucket to make it a candidate for inlining.
  func (b *Bucket) maxInlineBucketSize() int {
    return b.tx.db.pageSize / 4
  }
  

inline bucket 在父 bucket 的存放的格式如下，可以看出来是把完整的 page 格式追加到了 bucket header 后面，很好的复用了代码：

B+ 树的平衡

boltdb 事务中的所有操作都是在内存中进行，比如删除或增加 key/val 都是操作对应 leaf node 的 inodes。直到事务提交时，才会进行 B+ 树的分裂与合并，这样可以避免事务回滚时做无用功。

B+ 树的平衡分为2步：

1. 合并结点(rebalance)：会将任何删除过 key 且大小和 key 数量不满足要求的 node 与 sibiling 合并。
2. 分裂结点(spill)：将大小超过 page size * FillPercent 的 node 分解为多个 node。

这里也不再详细介绍实现，重点是理解 subbucket 和 parent bucket 的关系还有递归。subbucket 对于 parent bucket 就是 leaf node 的一对 K/V， 在合并的时候，会先把当前 Bucket 在事务中遍历到的所有 node 进行合并，然后再递归地合并 subbucket；在分裂的时候，会首先分裂所有的 subbucket 然后才是当前 Bucket 中的 node。

boltdb 支持完整的事务特性(ACID)，使用 MVCC 并发控制，允许多个读事务和一个写事务并发执行，但是读事务有可能会阻塞写事务。它的特点如下：

• Durability: 写事务提交时，会为该事务修改的数据(dirty page)分配新的 page，写入文件。
• Atomicity: 未提交的写事务操作都在内存中进行；提交的写事务会按照 B+ 树数据、freelist、metadata 的顺序写入文件，只有 metadata 写入成功，整个事务才算完成，只写入前两个数据对数据库无影响。
• Isolation: 每个读事务开始时会获取一个版本号，读事务涉及到的 page 不会被写事务覆盖；提交的写事务会更新数据库的版本号。

boltdb 所有操作都会分配一个事务 Tx，结构如下：

// Tx represents a read-only or read/write transaction on the database.
// Read-only transactions can be used for retrieving values for keys and creating cursors.
// Read/write transactions can create and remove buckets and create and remove keys.
//
// IMPORTANT: You must commit or rollback transactions when you are done with
// them. Pages can not be reclaimed by the writer until no more transactions
// are using them. A long running read transaction can cause the database to
// quickly grow.
type Tx struct {
	writable bool
	managed  bool
	db       *DB
	meta     *meta
	root     Bucket
	pages          map[pgid]*page
	stats          TxStats
	commitHandlers []func()

	// WriteFlag specifies the flag for write-related methods like WriteTo().
	// Tx opens the database file with the specified flag to copy the data.
	//
	// By default, the flag is unset, which works well for mostly in-memory
	// workloads. For databases that are much larger than available RAM,
	// set the flag to syscall.O_DIRECT to avoid trashing the page cache.
	WriteFlag int
}

写事务的流程如下：

• 根据 db 初始化事务：拷贝一份 metadata，初始化 root bucket，自增 txid；
• 从 root bucket 开始，遍历 B+ 树进行操作，所有的修改在内存中进行；
• 提交写事务:
  1. 平衡 B+ 树，在分裂的时候会给每个修改过的 node 分配新的 page；
  2. 给 freelist 分配新的 page；
  3. 将 B+ 树数据和 freelist 数据写入文件；
  4. 将 metadata 写入文件。

读事务的流程如下：

• 根据 db 初始化事务：拷贝一份 metadata，初始化 root bucket；
• 将当前读事务添加到 db.txs 中；
• 从 root bucket 开始，遍历 B+ 树进行查找；
• 结束时，将自身移出 db.txs。

Durability

数据库的前两个 page 保存 metadata，从而保证重启时恢复 db 的信息：

type meta struct {
	magic    uint32
	version  uint32
	pageSize uint32
	flags    uint32
	root     bucket // root bucket 的 page id
	freelist pgid // freelist 的 page id
	pgid     pgid // 文件的 page 个数
	txid     txid // 当前 db 提交的最大的写事务 id
	checksum uint64
}

文件格式如下：

在写事务 commit 时，会为脏 node 分配新的 page，同时将之前使用的 page 释放。freelist 中维护了当前文件中的空闲 page id，分配时会从 freelist.ids 中寻找合适的 page:

// freelist represents a list of all pages that are available for allocation.
// It also tracks pages that have been freed but are still in use by open transactions.
type freelist struct {
	ids     []pgid          // all free and available free page ids.
	pending map[txid][]pgid // mapping of soon-to-be free page ids by tx.
	cache   map[pgid]bool   // fast lookup of all free and pending page ids.
}

文件格式如下:

这里的分配 page 不是真的分配文件中某一 page 来写，而是分配了一个 buffer 和起始的 page id，首先将 node 的信息写入这个 buffer，之后统一的写入 page id 对应的文件位置:

// allocate returns a contiguous block of memory starting at a given page.
func (db *DB) allocate(count int) (*page, error) {
	// Allocate a temporary buffer for the page.
	var buf []byte
	if count == 1 {
		buf = db.pagePool.Get().([]byte) // db.pagePool 是 sync.pool，缓存了大小为 page size 的 buffer
	} else {
		buf = make([]byte, count*db.pageSize)
	}
	p := (*page)(unsafe.Pointer(&buf[0]))
	p.overflow = uint32(count - 1)

	// Use pages from the freelist if they are available.
	if p.id = db.freelist.allocate(count); p.id != 0 { // db.freelist.allocate() 查找合适的连续的 page，返回首 page id
		return p, nil
	}

	// Resize mmap() if we're at the end.
	p.id = db.rwtx.meta.pgid
	var minsz = int((p.id+pgid(count))+1) * db.pageSize
	if minsz >= db.datasz {
		if err := db.mmap(minsz); err != nil {
			return nil, fmt.Errorf("mmap allocate error: %s", err)
		}
	}

	// Move the page id high water mark.
	db.rwtx.meta.pgid += pgid(count)

	return p, nil
}

Atomicity

事务要求完全执行或完全不执行:

• 若事务未提交时出错，因为 boltdb 的操作都是在内存中进行，不会对数据库造成影响。
• 若是在 commit 的过程中出错，如写入文件失败或机器崩溃，boltdb 写入文件的顺序也保证了不会造成影响:
  1. 先写入 B+ 树数据和 freelist 数据；
  2. 后写入 metadata。

因为 db 的信息如 root bucket 的位置、freelist 的位置等都保存在 metadata 中，只有成功写入 metadata 事务才算成功。 如果第一步时出错，因为数据会写在新的 page 不会覆盖原来的数据，且此时的 metadata 不变，后面的事务仍会访问之前的完整一致的数据。

关键就是要保证 metadata 写入出错也不会影响数据库:

• meta.checksum 用于检测 metadata 的 corruption。
• metadata 交替保存在文件前2个 page 中，当发现一个新写入的 metadata 出错时会使用另一个:

  // write writes the meta onto a page.
  func (m *meta) write(p *page) {
    if m.root.root >= m.pgid {
        panic(fmt.Sprintf("root bucket pgid (%d) above high water mark (%d)", m.root.root, m.pgid))
    } else if m.freelist >= m.pgid {
        panic(fmt.Sprintf("freelist pgid (%d) above high water mark (%d)", m.freelist, m.pgid))
    }
  
    // Page id is either going to be 0 or 1 which we can determine by the transaction ID.
    p.id = pgid(m.txid % 2)
    p.flags |= metaPageFlag
  
    // Calculate the checksum.
    m.checksum = m.sum64()
  
    m.copy(p.meta())
  }
  // meta retrieves the current meta page reference.
  func (db *DB) meta() *meta {
    // We have to return the meta with the highest txid which doesn't fail
    // validation. Otherwise, we can cause errors when in fact the database is
    // in a consistent state. metaA is the one with the higher txid.
    metaA := db.meta0
    metaB := db.meta1
    if db.meta1.txid > db.meta0.txid {
        metaA = db.meta1
        metaB = db.meta0
    }
  
    // Use higher meta page if valid. Otherwise fallback to previous, if valid.
    if err := metaA.validate(); err == nil {
        return metaA
    } else if err := metaB.validate(); err == nil {
        return metaB
    }
  
    // This should never be reached, because both meta1 and meta0 were validated
    // on mmap() and we do fsync() on every write.
    panic("bolt.DB.meta(): invalid meta pages")
  }
  

Isolation

boltdb 支持多个读事务与一个写事务同时执行，写事务提交时会释放旧的 page，分配新的 page，只要确保分配的新 page 不会是其他读事务使用到的就能实现 Isolation。

在写事务提交时，释放的老 page 有可能还会被其他读事务访问到，不能立即用于下次分配，所以放在 freelist.pending 中， 只有确保没有读事务会用到时，才将相应的 pending page 放入 freelist.ids 中用于分配:

• freelist.pending: 维护了每个写事务释放的 page id。
• freelist.ids: 维护了可以用于分配的 page id。

每个事务都有一个 txid，db.meta.txid 保存了最大的已提交的写事务 id:

• 读事务: txid == db.meta.txid。
• 写事务：txid == db.meta.txid + 1。
• 当写事务成功提交时，会更新 metadata，也就更新了 db.meta.txid。

txid 相当于版本号，只有低版本的读事务才有可能访问高版本写事务释放的 node，当没有读事务的 txid 比该写事务的 txid 小时，就能释放 pending page 用于分配。

db 中维护了正在进行的读事务:

• 创建读事务时，会追加到 db.txs:

  // Keep track of transaction until it closes.
  db.txs = append(db.txs, t)
  

• 当读事务 rollback 时(boltdb 的读事务完成要调用 Tx.Rollback())，会从中移除:

  tx.db.removeTx(tx)
  

在创建写事务时，会找到 db.txs 中最小的 txid，释放 freelist.pending 中所有 txid 小于它的 pending page:

// Free any pages associated with closed read-only transactions.
var minid txid = 0xFFFFFFFFFFFFFFFF
for _, t := range db.txs {
    if t.meta.txid < minid {
        minid = t.meta.txid
    }
}
if minid > 0 {
    // 这里传入的是 minid - 1，传入 minid 应该就行，读该版本数据的事务不会访问该版本写事务释放的 page
    db.freelist.release(minid - 1) // 会将 pending 中 txid 小于 minid - 1 的事务释放的 page 合入 ids
}

还有一点值得注意，把 freelist 写入文件时会写入 freelist.ids 和 freelist.pending，只有重启时才会访问 freelist page，重启时所有读事务都会关闭，当然所有的 pending page 都 可以用于分配。

或许有人会考虑：能不能在写事务提交的时候判断旧的 page 能不能用于分配，而不是在下一个写事务开始时清理？是可以的，不过要求在写入 freelist 和 metadata 的时候不能有新的读事务进行，不如 boltdb 的实现方式好。

读事务阻塞写事务

因为 boltdb 使用 mmap() 将整个文件映射进来，同时读事务加上了读锁：

// Obtain a read-only lock on the mmap. When the mmap is remapped it will
// obtain a write lock so all transactions must finish before it can be
// remapped.
db.mmaplock.RLock()

写事务提交时需要分配 page，如果当前文件没有足够的 free page，需要扩大文件并重新 mmap():

// Resize mmap() if we're at the end.
p.id = db.rwtx.meta.pgid
var minsz = int((p.id+pgid(count))+1) * db.pageSize
if minsz >= db.datasz {
    if err := db.mmap(minsz); err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("mmap allocate error: %s", err)
    }
}

而 mmap() 中加上了写锁:

db.mmaplock.Lock()
defer db.mmaplock.Unlock()

在这种情况下读事务会阻塞写事务。一种方法就是设置大的 Options.InitialMmapSize，增大打开数据库时的初始 mmap() 大小:

// InitialMmapSize is the initial mmap size of the database
// in bytes. Read transactions won't block write transaction
// if the InitialMmapSize is large enough to hold database mmap
// size. (See DB.Begin for more information)
//
// If <=0, the initial map size is 0.
// If initialMmapSize is smaller than the previous database size,
// it takes no effect.
InitialMmapSize int

boltdb 不支持多个写事务同时执行，在创建写事务的时候会加上锁:

// Obtain writer lock. This is released by the transaction when it closes.
// This enforces only one writer transaction at a time.
db.rwlock.Lock()

在现在的实现上支持写写并发会增加很多复杂度，不过 boltdb 提供了 db.Batch():

• 当多个 goroutine 同时调用时，会将多个写事务合并为一个大的写事务执行。
• 若其中某个事务执行失败，其余的事务会重新执行，所以要求事务是幂等的。

boltdb 的模型很简单，实现的也很漂亮，各模块之间的接口设计值得学习。