关于在数据库系统MMAP的使用，此时原子性就会失效，
问题引出
在数据库系统中对于文件I/O管理，通常有两种选择
- 开发者自己实现buffer bool来管理文件I/O读入内存的数据
- 使用Linux操作系统实现的MMAP系统调用映射到用户地址空间，并且利用对开发者透明的page cache来实现页面的换入换出
理论介绍
- 程序调用MMAP返回了指向文件内容的指针
- 操作系统保留了一部分虚拟地址空间，但是并没有开始加载文件
- 程序开始使用指针获取文件的内容
- 操作系统尝试在物理内存获取内存页
- 由于内存页此时不存在，因此触发了页错误，开始从物理存储将第3步获取的那部分内容加载到物理内存页中
- 操作系统将虚拟地址映射到物理地址的页表项（Page Table Entry）加入到页表中
- 上述操作使用的CPU核心会将页表项加载到页表缓存（TLB）中
mmap的问题
问题1 事务安全
由于MMAP中页面写回存储的时机不受程序控制，因此当commit还没有发生时，可能会有一部分脏页面已经写回存储了。此时原子性就会失效，在过程中的查询会看到中间状态。
问题2 I/O停顿
由于MMAP将文件加载到内存的过程是操作系统控制的，所以无法保证将要查询的页面在内存中，这时就会出现page cache的换入换出，导致I/O停顿。
问题3 错误处理
首先是MMAP对文件内容的校验要以单个页面为单位，不能基于多个页面来做，因为有可能要使用的页面会被换出。另外，对于一些使用内存不安全语言写的数据库系统（感觉大部分都是用内存不安全的C++写的），指针错误可能导致页面问题。使用buffer pool可以通过写入前的检查规避这个问题，但是MMAP会默默将错误的页面写到存储中。
还有，MMAP要应对的系统调用会出现的SIGBUS信号报错，相比之下使用其他I/O方式的buffer pool就能比较轻松的处理I/O错误。
问题4 性能问题
业界里面大家普遍认为MMAP比传统read/write更快，这主要基于以下两点原因：
- 负责文件映射操作，并且处理page fault的是内核，而不是应用程序
- MMAP帮助避免了用户空间中的额外的复制操作，相应的也减少了内存的占用
MMAP相对于传统read/write I/O在目前高带宽的存储设备上是更差的。，原因如下：
- 单线程的页面换出： 页面换出是单线程的（使用kswapd），这点与CPU相关
- TLB shootdowns 当一个页面失效时，每个核心的TLB都需要一次中断来做刷新操作，这个操作可能会消耗几千个时钟周期，是非常耗时的。
RavenDB的CEO Reply
在构建数据库时，使用 mmap 具有以下优点，操作系统将负责：
- 从磁盘读取数据
- 读取相同数据的不同线程之间的并发性
- 缓存和缓冲区管理
- 从内存中逐出页
- 与机器中的其他进程很好地配合
- 跟踪脏页并写入磁盘
对于 mmap 版本，我们需要计算页面的地址，仅此而已。对于手动缓冲池，我们需要处理的任务列表很长。其中一些要求我们确保线程安全。例如，如果我们将一个页面交给一个事务，我们需要跟踪该页面的状态是否正在使用中。在交易完成之前，我们无法逐出此页面。这意味着我们可能需要进行原子引用计数，这可能会非常高的成本。
实际上，数据库中的数据访问实际上并不是随机的，即使您正在执行随机读取也是如此。有些页面几乎总是会被引用。B+树中的根页面就是一个很好的例子。它总是会被使用。在原子引用计数下，该页面将成为瓶颈。
忽略缓冲池管理的这种开销意味着您实际上并没有比较等效的结构。我还应该指出，我可能忘记了缓冲池还需要管理的其他一些任务，这使它的生命周期大大复杂化。 这一点的原因是那里有一个互斥锁（以及锁下的 I/O），这对于许多缓冲池来说是相当典型的。不考虑缓冲池管理的开销会严重扭曲论文的结果。
解决4个问题
问题1 事务安全
作者并不在乎数据是否在我背后写入内存，而关心的是 MVCC（一个与缓冲区管理完全分开的问题）
当事务提交并且较旧的事务不再需要旧版本的数据时，我可以将数据从修改后的缓冲区推送到 mmap 区域。这往往相当快（考虑到我基本上是在做 memcpy（），它以内存速度运行），除非必须将数据分页
问题2 I/O停顿
作者实际措施是用一个专用线程来处理这种情况。实际上，这与使用异步 I/O 处理它的方式并没有太大区别。
另一个要处理的考虑因素是在内核级别映射的成本。我不是在谈论 I/O 成本，但是如果您有许多线程出错页面，则会遇到页表锁定问题。我们之前遇到过这种情况，这被认为是操作系统级别的错误，但它显然对数据库有影响。但实际上，在大多数情况下，内存管理的开销是相同的。如果您通过 mmap 阅读或直接分配，则需要编排一些事情。请注意，如果您正在大量分配/释放，则相同的页表锁定也会生效，因为您也在修改流程页表。
问题3 错误处理
作者认为对于数据库，处理 I/O 错误只有一个正确答案。崩溃，然后从头开始运行恢复。如果 I/O 系统返回了错误，则不再有任何方法可以知道该错误的状态。恢复的唯一方法是停止，重新加载所有内容（应用 WAL、运行恢复等）并恢复到稳定状态。
问题4 性能问题
- 页表争用
- 单线程页面逐出
- TLB击落
第一个问题是我过去遇到过的问题。这是操作系统中的一个错误，已修复。在Windows和Linux中不再有单页表。
另一方面，单线程驱逐是我们从未遇到过的事情。使用 Voron，我们使用MAP_SHARED映射内存，大多数时候，内存并不脏。如果系统需要内存，则只需丢弃未修改的共享页面的内存即可在分配页面时执行此操作。在此模型中，我们通常将大部分内存视为共享的、干净的。因此，驱逐事物的压力并不大，可以根据需要进行。
TLB击落问题不是我们曾经遇到过的问题。我们已经在具有4GB RAM的Raspberry PI上运行TB范围数据库，并在基准测试中对其进行了测试（远远超过内存容量）。有趣的是，B+Tree 性质意味着树的上层已经在内存中，所以我们最终每个请求都有一个页面错误。为了以显着的方式实际观察TLS击落的成本，您需要具备：
- 非常快的 I/O
- 显著超出内存的工作集
- 无需执行其他处理请求的工作
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