中间节点页（branchPage）
中间节点页和叶子节点页的结构大体相同。不同之处在于，页中保存的数据的 value 是 page id，即该中间节点在哪些 key 上的分支分别指向的 page 。
branchPageElement 中的 key 存的是其指向的页中的起始 key。
转换流程
boltdb 使用 mmap 将 db 文件映射到内存空间。在构建树并且访问过程中，按需将对应的页加载到内存里，并且利用操作系统的页缓存策略进行替换。
文件增长
当我们打开一个 db 时，如果发现该 db 文件为空，会在内存中初始化四个页（4*4k=16K），分别是两个元信息页、一个空的空闲列表页和一个空的叶子节点页，然后将其写入 db 文件，然后走正常打开流程。
func (db *DB) init() error { // 设置页大小与操作系统一致 db.pageSize = os.Getpagesize() buf := make([]byte, db.pageSize*4) // 在 buffer 中创建两个元信息页. for i := 0; i < 2; i++ { p := db.pageInBuffer(buf[:], pgid(i)) p.id = pgid(i) p.flags = metaPageFlag // 初始化元信息页. m := p.meta() m.magic = magic m.version = version m.pageSize = uint32(db.pageSize) m.freelist = 2 m.root = bucket{root: 3} m.pgid = 4 m.txid = txid(i) m.checksum = m.sum64() } // 在 pgid=2 的页写入一个空的空闲列表. p := db.pageInBuffer(buf[:], pgid(2)) p.id = pgid(2) p.flags = freelistPageFlag p.count = 0 // 在 pgid=3 的页写入一个空的叶子元素. p = db.pageInBuffer(buf[:], pgid(3)) p.id = pgid(3) p.flags = leafPageFlag p.count = 0 // 将 buffer 中的这四个页写入数据文件并刷盘 if _, err := db.ops.writeAt(buf, 0); err != nil { return err } if err := fdatasync(db); err != nil { return err } return nil }
随着数据的不断写入，需要申请新的页。boltdb 首先会去 freelist 中找有无可重复利用的页，如果没有，就只能进行 re-mmap（先 mumap 在 mmap），扩大 db 文件。每次扩大会进行倍增（因此从 16K * 2 = 32K 开始），到达 1G 后，再次扩大会每次新增 1G。
func (db *DB) mmapSize(size int) (int, error) { // 从 32KB 开始，直到 1GB. for i := uint(15); i <= 30; i++ { if size <= 1<<i { return 1 << i, nil } } // Verify the requested size is not above the maximum allowed. if size > maxMapSize { return 0, fmt.Errorf("mmap too large") } // 对齐到 maxMmapStep = 1G sz := int64(size) if remainder := sz % int64(maxMmapStep); remainder > 0 { sz += int64(maxMmapStep) - remainder } // 对齐到 db.pageSize pageSize := int64(db.pageSize) if (sz % pageSize) != 0 { sz = ((sz / pageSize) + 1) * pageSize } // 不能超过 maxMapSize if sz > maxMapSize { sz = maxMapSize } return int(sz), nil }
在 32 位 机器上文件最大不能超过 maxMapSize = 2G；在 64 位机器上，文件上限为 256T。
读写流程
在打开一个已经存在的 db 时，会首先将 db 文件映射到内存空间，然后解析元信息页，最后加载空闲列表。
在 db 进行读取时，会按需将访问路径上的 page 加载到内存，并转换为 node，进行缓存。
在 db 进行修改时，使用 COW 原则，所有修改不在原地，而是在改动前先复制一份。如果叶子节点 node 需要修改，则 root bucket 到该 node 路径上所涉及的所有节点都需要修改。这些节点都需要新申请空间，然后持久化，这些和事务的实现息息相关，之后会在本系列事务文章中做详细说明。
小结
boltdb 在数据组织方面只使用了两个概念：页（page） 和节点 （node）。每个数据库对应一个文件，每个文件中包含一系列线性组织的页。页的大小固定，依其性质不同，分为四种类型：元信息页、空闲列表页、叶子节点页、中间节点页。打开数据库时，会渐次进行以下操作：
- 利用 mmap 将数据库文件映射到内存空间。
- 解析元信息页，获取空闲列表页 id 和 bucket 树页 id。
- 依据空闲列表页 id ，将所有空闲页列表载入内存。
- 依据 bucket 树起始地址，解析 bucket 树根节点。
- 根据读写需求，从树根开始遍历，按需将访问路径上的数据页（中间节点页和叶子节点页）载入内存成为节点（node）。
可以看出，节点分两种类型：中间节点（branch node）和叶子节点（leaf node）。
另外需要注意的是，多个子 Bucket 树和 Bucket 对应的 B+ 树复用了 bucket 这个数据结构，导致这一块稍微有点不好理解。在下一篇 boltdb 的索引设计中，将详细剖析 boltdb 是如何组织多个 bucket 以及单个 bucket 内的 B+ 树索引的。
参考
- github，boltdb repo
- 我叫尤加利，boltdb 源码分析
不妨一读
