在数据库领域，LSM（Log-Structured Merge-tree）是一种非常高效的数据存储方式。它通过将数据分层存储，并使用跳表（SkipList）等数据结构，实现了快速的数据查找和更新。其中，X-Engine 是一个典型的使用 LSM 技术的数据库引擎。本文将详细介绍 X-Engine 如何通过使用无锁跳表和元数据树，实现高效的数据存储和检索。
首先，X-Engine 的内存表使用了无锁跳表（Locked-free SkipList），这种数据结构在并发读写场景下，性能表现非常优越。在此基础上，X-Engine 将每层数据划分成固定大小的 Extent，用于存放每个层次中的数据的连续片段（Key Range）。为了快速定位 Extent，X-Engine 为每层 Extents 建立了一套索引（Meta Index）。所有这些索引，加上所有的 memory tables（active/immutable）一起组成了一个元数据树（Metadata Tree），root 节点为 Metadata Snapshot。这个树结构类似于 B-Tree。
值得注意的是，X-Engine 中除了当前的正在写入的 active memory tables 以外，其他结构都是只读的，不会被修改。给定某个时间点，例如 LSN=1000，上图中的 Metadata Snapshot 1 引用到的结构即包含了 LSN=1000 时的所有数据的快照，因此这个结构被称为 Snapshot。
随着数据写入，累积数据越多，会执行 Compaction 操作、冻结 memory tables 等，这些操作都是用 Copy-on-write 实现，即每次都将修改产生的结果写入新的 Extent，然后生成新的 Meta Index 结构，最终生成新的 Metadata Snapshot。例如执行一次 Compaction 操作会生成新的 Metadata Snapshot。
事务处理是数据库系统的核心功能之一。得益于 LSM 的轻量化写机制，写入操作固然是其明显的优势，但是事务处理不只是把更新的数据写入系统那么简单，还要保证 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性），涉及到一整套复杂的流程。X-Engine 将整个事务处理过程分为两个阶段：读写阶段和提交阶段。
读写阶段主要处理事务的冲突（写写冲突、读写冲突），判断事务是否可以执行、回滚重试或者等锁。如果事务冲突校验通过，则把修改的所有数据写入 Transaction Buffer。提交阶段则负责将事务的修改写入 WAL（Write-Ahead Log）、内存表，并返回用户结果。为了提高事务处理吞吐，X-Engine 使用了流水线技术，把提交阶段分为四个独立的更精细的阶段：拷贝日志到缓冲区（Log Buffer）、日志落盘（Log Flush）、写内存表以及提交并返回用户结果。
总之，X-Engine 通过使用无锁跳表和元数据树，实现了高效的数据存储和检索。同时，通过将事务处理过程分为读写阶段和提交阶段，以及使用流水线技术，X-Engine 能够进一步提高事务处理的吞吐能力。这些技术使得 X-Engine 在面对大规模数据存储和复杂事务处理场景时，能够表现出卓越的性能。
