(row:string, column:string,timestamp:int64)->string
key由三元组 (row, column, timestamp) 组成，value可以是认为byte数组。
在Bigtable中，一行 (row) 可以包含多个 (column)，Bigtable提供了单行的跨多列的事务能力，Percolator利用这个特性来保证对同一个row的多个column的操作是原子性的。Percolator的元数据存储在特殊的column中，如下：
（图片来自：https://research.google）
我们主要需要关注三个column，c:lock ， c:write ， c:data ：
1. 如果需要写入的数据中已经有一个比start_ts 更大的新版本数据，那么当前的事务需要rollback； 2. 如果需要插入lock的行数据中已经存在一个lock，那么当前事务需要rollback。在Commit阶段： 1）从TSO中获取一个timestamp，将其作为事务的commit_ts； 2）将primary lock删除，同时在write列中写入commit_ts，这两个操作需要是原子的。如果primary lock不存在了，那么commit失败； 3）对所有的secondary locks重复上述步骤。 下面看一个具体的例子，还是一个经典的银行账号转账的例子，从账号Bob中转账7 dollar到账号Joe中： 1、在事务开始之前，两个账号Bob和Joe分别有10 dollars和2 dollars。
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2、在Prewrite阶段，往Bob的lock列中写入一个lock (7: I am primary)，这个lock为primary lock，同时在data列中写入数据 7:$3。
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3、在Prewrite阶段，继续写入secondary locks。往Joe的lock列中写入lock (7:primary@Bob.bal)，这个lock指向之前写入的primary lock，同时在data列中写入数据 7:$9。
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4、在commit阶段，先清除掉primary lock，并在 write 列中使用新的timestamp (也就是commit_ts) 写入一条新的记录，同时清除 lock 列中的数据。
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5、在commit阶段，清除掉secondary locks，同时在 write 列中以新的timestamp写入新的记录。
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如果Primary Lock不存在，且 write 列中已经写入了 commit_ts，那么表示事务已经成功commit； 如果Primary Lock还存在，那说明事务还没有进入到commit阶段，也就是事务还未成功commit。事务 A 在提交过程中遇到事务 B 留下的锁记录时需要根据事务 B 的Primary Lock的状态来进行操作。 如果事务 B 的Primary Lock不存在，且 write 列中有 commit_ts 了，那么事务
A 需要将事务 B 的锁记录 roll-forward。roll-forward操作是rollback操作的反向操作，也就是将锁记录清除，并在 write 列中写入 commit_ts。 如果事务 B 的Primary Lock存在，那么事务 A 可以确定事务 B 还没有成功commit，此时事务 A 可以选择将事务 B 留下锁记录清除掉，在清除掉之前，需要将事务 B 的Primary Lock先清理掉。 如果事务 B 的Primary Lock不存在，且 write 列中也没有 commit_ts 信息，那么说明事务 B 已经被 rollback 了，此时也只需要将事务 B 留下的锁清理掉即可。虽然上面的操作逻辑不会出现不一致的情况，但是由于事务 A 可能将存活着的事务 B 的Primary Lock清理掉，导致事务 B 被rollback，这会影响到系统的整体性能。 为了解决这个问题，Percolator使用了Chubby lockservice来存储每个正在进行事务提交的Client的存活状态，这样就可以确定Client是否真的已经挂掉了。只有在Client真的挂掉了之后，冲突事务才会真的清除掉Primary Lock以及冲突锁记录。但是还可能出现Client存活，但是其实其已经Stuck住了，没有进行事务提交的动作。这时如果不清理掉其留下的锁记录，会导致其他冲突事务无法成功提交。 为了处理这种场景，每个存活状态中还存储了一个wall time，如果判断wall time太旧之后，则进行冲突锁记录的处理。长事务则需要每隔一定的时间去更新这个wall time，保证其事务不会因此被rollback掉。 最终的事务冲突逻辑如下：
如果事务 B 的Primary Lock不存在，且 write 列中有 commit_ts 了，那么事务 A 需要将事务 B 的锁记录 roll-forward。roll-forward操作是rollback操作的反向操作，也就是将锁记录清除，并在 write 列中写入 commit_ts。 如果事务 B 的Primary Lock不存在，且 write 列中也没有 commit_ts 信息，那么说明事务 B 已经被 rollback 了，此时也只需要将事务 B 留下的锁清理掉即可。 如果事务 B 的Primary Lock存在，且TTL已经过期，那么此时事务 A 可以选择将事务 B 留下锁记录清除掉，在清除掉之前，需要将事务 B 的Primary Lock先清理掉。 如果事务 B 的Primary Lock存在，且TTL还未过期，那么此时事务 A 需要等待事务 B 的commit或者rollback后继续处理。
Txn1 gets start_ts 100 Txn2 gets start_ts 200 Txn2 reads key "k1" and gets value "1" Txn1 prewrites "k1" with value "2" Txn1 commits with commit_ts 101 Tnx2 reads key "k1" and gets value "2"Tnx2读取了两次"k1"，但是得到了不一样的结果。如果commit_ts从PD上分配的，那么肯定不存在此问题，因为如果Txn2的第一次read操作发生在Txn1的Prewrite之前，Txn1的commit_ts肯定发生在完成Prewrite之后，那么Txn2的commit_ts肯定大于Txn1的start_ts。 但是，commit_ts也不能无限大。如果commit_ts大于实际时间的话，那么事务提交的数据新的事务可能读取步到。如果不向PD询问，我们是不能确定一个时间戳是否超过当前的实际时间的。 为了保证Snapshot Isolation的语义以及数据的完整性，commit_ts的有效范围应该是：
max(start_ts,max_read_ts_of_written_keys)<commit_ts<=now
commit_ts的计算方法为：
commit_ts=max(start_ts,region_1_max_read_ts,region_2_max_read_ts,...)+
其中region_N_max_read_ts为region N上所有读操作的最大时间戳，region N为事务所涉及的所有region。
作者：vivo互联网数据库团队-Wang Xiang
总的来说，我对ruby还比较陌生，我正在为我正在创建的对象编写一些rspec测试用例。许多测试用例都非常基础，我只是想确保正确填充和返回值。我想知道是否有办法使用循环结构来执行此操作。不必为我要测试的每个方法都设置一个assertEquals。例如:describeitem,"TestingtheItem"doit"willhaveanullvaluetostart"doitem=Item.new#HereIcoulddotheitem.name.shouldbe_nil#thenIcoulddoitem.category.shouldbe_nilendend但我想要一些方法来使用
我试图在一个项目中使用rake，如果我把所有东西都放到Rakefile中，它会很大并且很难读取/找到东西，所以我试着将每个命名空间放在lib/rake中它自己的文件中，我添加了这个到我的rake文件的顶部:Dir['#{File.dirname(__FILE__)}/lib/rake/*.rake'].map{|f|requiref}它加载文件没问题，但没有任务。我现在只有一个.rake文件作为测试，名为“servers.rake”，它看起来像这样:namespace:serverdotask:testdoputs"test"endend所以当我运行rakeserver:testid时
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