本文主要介绍B+树的Copy-On-Write，包括由来、设计思路和核心源码实现（以Xapian源码为例）。中文的互联网世界里，对B树、B+树的科普介绍很丰富，但对它们在工业界的实际使用却几乎没有相关介绍文章，本文既是总结分享，也是资料索引。
在阅读本文之前需要先对B+树有概念上的认识，可以阅读wiki，也可以看看这两篇简单易懂的中文漫画解读，B-tree，B+tree。
在介绍CoW（Copy-on-Write）之前，首先思考这样一个问题：使用B+树的数据库在提供读、写服务时，如果叶子节点发生了节点分裂，而此时又有读行为，怎么保证读写的线程安全？譬如：准备读取叶子节点leaf时，leaf分裂为leaf和leaf-new两个block，这时候还是读取leaf节点，不就可能导致数据丢失了吗，怎么解决的？
其中的一种解决方法便是CoW B+树（其它解决方法还有：B-link树、加锁后原地更新数据等等），这种方法，也有些文章（见文末参考文献）起了一个抽象层次更高的名字，叫做：shadowing。实现思路：在对数据进行操作（增、删、改）之前，先把所有可能操作到的层级（所有祖先节点）数据块都拷贝一份出来，后面的修改就在这份拷贝后的数据块上做修改，修改完之后再把这些数据块写入到磁盘文件新的位置上，这时候磁盘中就有两份数据，一份是修改之前的，一份是修改之后的，从修改之前的根节点开始遍历，可以读到所有修改之前的旧版数据，从修改之后的新根节点开始遍历，可以读到所有修改之后的新版数据。 从不同的根节点进去可以读取到不同版本的数据，这个CoW既保证了读写安全，也带有很优雅的数据备份功能（数据快照）。
举个实际的例子：在一个有7个节点（block）的B+树中，根节点为A，其叶子节点C有修改操作。把C以及它的祖先节点都拷贝一份：C'、B'、A'，然后再在这些新拷贝的节点上修改数据，最后将修改后的数据写入到磁盘文件新的位置上。在这个过程中，如果有业务在读取这颗B+树，仍然可以读取到C、B、A的完整旧数据。等到C'、B'、A'节点的数据刷写到磁盘完毕，再修改这颗B+树的根节点为A'，这时业务就能读取到这颗B+树的新数据，此时旧数据A、B、C也仍然存在，可以选择保留作为备份，也可以选择回收磁盘空间。（参考了文末的文章《B-trees, Shadowing, and Clones》）
B+树的CoW示例，每一个框代表磁盘中的一个数据块（block）
原理部分介绍完了，很简单吧？
我们来看看Xapian是怎么实现CoW B+树的，因为这是一个大系统里的一部分代码，看不懂也没关系，感兴趣的朋友也可以直接阅读完整源码。
首先是，在修改前的节点拷贝。源码：
void GlassTable::alter() {
LOGCALL_VOID(DB, "GlassTable::alter", NO_ARGS);
Assert(writable);
if (flags & Xapian::DB_DANGEROUS) {
C[].rewrite = true;
return;
}
int j = ;
while (true) {
if (C[j].rewrite) return; /* all new, so return */
C[j].rewrite = true;
glass_revision_number_t rev = REVISION(C[j].get_p());
if (rev == revision_number + ) {
return;
}
Assert(rev < revision_number + );
uint4 n = C[j].get_n();
free_list.mark_block_unused(this, block_size, n); /// 将当前需要被拷贝的block设置为空闲，这个空闲标记要等到新block被刷到磁盘(commit操作)之后才生效
SET_REVISION(C[j].get_modifiable_p(block_size), revision_number + ); /// j层级的游标申请新的内存block，并设置版本号+1
n = free_list.get_block(this, block_size); /// 从空闲块中取一个块号作为新block的块序号（block_size*n也即是这个块在磁盘文件的偏移）
C[j].set_n(n); /// 将块序号设置到游标中
if (j == level) return; /// 如果根节点也已经拷贝完毕，则返回
j++; /// j+1，准备拷贝父节点
BItem_wr(C[j].get_modifiable_p(block_size), C[j].c).set_block_given_by(n); /// 修改当前(j-1)层级的父节点指向新的block，注意：这里修改的也是拷贝后的节点数据
}
}然后，在新block中修改数据，这块包括了增、删、改，代码比较多，不贴。
最后，将所有的修改提交（commit），这里有顺序要求：1、将游标中所有未持久化的数据写入磁盘；2、在内存中让新根节点生效；3、新根节点以及其它meta信息写入版本文件（也就是记录B+树元信息的文件：iamglass文件）。
部分源码：
void GlassDatabase::apply() {
LOGCALL_VOID(DB, "GlassDatabase::apply", NO_ARGS);
if (!postlist_table.is_modified() &&
!position_table.is_modified() &&
!termlist_table.is_modified() &&
!value_manager.is_modified() &&
!synonym_table.is_modified() &&
!spelling_table.is_modified() &&
!docdata_table.is_modified()) {
return;
}
glass_revision_number_t new_revision = get_next_revision_number();
int flags = postlist_table.get_flags();
try {
set_revision_number(flags, new_revision); /// 这里做了数据写入磁盘、生效新节点数据的操作
} catch (const Xapian::Error &e) {
modifications_failed(new_revision, e.get_description());
throw;
} catch (...) {
modifications_failed(new_revision, "Unknown error");
throw;
}
/// 下面这一票代码，是为了记录修改到changeset文件，changeset文件用于主从节点的增量数据同步
GlassChanges * p;
p = changes.start(new_revision, new_revision + , flags);
version_file.set_changes(p);
postlist_table.set_changes(p);
position_table.set_changes(p);
termlist_table.set_changes(p);
synonym_table.set_changes(p);
spelling_table.set_changes(p);
docdata_table.set_changes(p);
}以上是CoW B+tree的主要内容。
有朋友可能会有疑问，我就添加几个字节的数据，采用CoW设计，需要拷贝多个数据块，是否太浪费了？确实浪费，所以采用CoW的系统一般都会攒一堆数据之后，再写入到B+树索引中，在尽量保证时效性前提下减少拷贝新数据块、减少写磁盘；另外，对读多写少的业务场景来说，写入时的性能浪费几乎可以忽略，而带来的收益却是读取的高并发，是非常值得的trade-off。
参考《A Short History of the BTree》，CoW B+tree是第三代技术。第四代技术围绕着CoW的更新效率、空间浪费、随机IO这几方面的缺点做了优化，作者称之为“‘stratified B-tree”，相关文章《Stratified B-trees and versioning dictionaries》，后续有时间再做学习。
学习资料：
1、《Xapian源码1.4.10》
2、《how the append-only btree works》介绍如何实现append-only B-tree，非常详细易懂
3、《A Short History of the BTree》B-tree历史介绍
4、《B-tree, Shadowing, and Clones》 很详细的B+树 Shadowing、COW介绍文章