前言

B+Tree 被数据库普遍使用，作为索引实现的基础。网上的资料也非常多，所以这里也不再详细介绍。但是基于 B+Tree 的并发优化，资料却非常少，所以这篇来讲讲 B+Tree 的一种并发优化，那就是BLink-Tree。为了讲述得更加清楚，我会通过图的形式，来详细阐述每一步骤。

BLink-Tree 结构

BLink-Tree，它与传统的 B+Tree 区别，就是非叶子节点，也会有个指向同层级的旁边节点的指针。这个指针在优化并发上面，起到了核心作用。下图展示了一个BLink-Tree，我们接下来的操作都是以这棵树为例。这里我将右边的叶子节点都省略掉了，因为下面的节点都没有涉及到它。

数据插入

这里先讲解 BLink-Tree 的插入操作，这里设计了一个相对复杂的场景，会触发多个父节点分裂。假设现在插入数据 25，首先我们找到对应的叶子节点（左边第三个），然后对该节点加锁。此时检查到该节点的数据已经满了，需要触发分裂操作，步骤如下图所示。

首先计算出分裂后的节点，也就是（21， 23）和 （25，27）两个节点。这里仅仅讲（25，27）这个节点的右指针指向了节点（33，27，39）。

然后将（21，23，27）节点的内容原地修改，改成（21， 23），同时将右指针指向节点（25，27），然后会释放之前的锁（我们在向节点添加元素前，会先加锁）。

接下来我们需要向父节点添加 23 这个元素，这样才能构成标准的B+Tree。首先我们需要获取父节点（5，19，27）的锁，然后添加元素时，发现节点已经满了，必须触发分裂操作。

分裂操作同上面的相同。首先计算出分裂后的节点，将（23，27）节点的右指针指向节点（40，60，70）。

然后原地将节点（5，19，27）修改为（5，19），同时右指针指向节点（23，27）。此时就可以释放之前的锁。

同样完成分裂节点后，还需要继续向父节点添加元素。这里先加锁节点（39），发现并不需要分裂，所以就直接添加。

回顾数据插入的过程，发现加锁的顺序都是从下向上的，所以不会造成死锁。

数据查找

这里需要提下 BLink-Tree 论文适用的场景，它认为数据都是存储在磁盘里的，并且磁盘可以提供原子性的读写。也就是说对于单个节点的读写都是一瞬间完成的，是原子性的。对节点的加锁只是防止节点的并发写，并不会阻塞节点的都操作。

我们以第五步的图为例，这时我们寻找 值为 27 的数据，查找路径如下所示：

当发找到（5，19）节点时，发现要查找的数据 27 比它们都大时，还会试图去找右边的节点。结果发现 27 处于右边节点，所以它才会向下继续寻找子节点。

我们同样可以分裂操作时的每一步来看，发现每次数据查找都是没有问题的。因为有了右指针，所以巧妙的避开了读写冲突，还能正确的找到结果。

适用场景

在上面已经讲解了 BLink-Tree 的适用场景，如下图所示：

但是在 postgresql 数据库中却不适用。因为数据的读写都时先在共享内存中，并且外部存储也不一定提供原子性的读写。

所以 postgresql 在数据查找时，加上了读锁。而在数据插入时，需要加上写锁，虽然并发性降低了，但是保证了数据的准确性。

作者：zhmin
链接：https://zhmin.github.io/posts/blink-tree/
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