一、三个组件

Percolator 包含三个组件：

• Client：Client 是整个协议的控制中心，是两阶段提交的协调者（Coordinator）；
• TSO：一个全局的授时服务，提供全局唯一且递增的时间戳 （timetamp）；
• Bigtable：实际持久化数据的分布式存储；

二、数据存储：

需要关注三个column，c:lock ， c:write ， c:data ：

c:data，存储数据本身

c:lock，在事务Prewrite的时候，会在此column中插入一条记录

c:write，在事务commit的时候，会在此column中插入一条记录

三、Prewrite阶段

• 随机取一个写操作作为primary，其他的写操作则自动成为secondary。Percolator总是先操作primary。
• 冲突检测：
• 如果在start_ts之后，发现write列有数据，则说明有其他事务在当前事务开始之后提交了。这相当于2个事务的并发写冲突，所以需要将当前事务abort。
• 如果在任何timestamp上发现lock列有数据，则有可能有其他事务正在修改数据，也将当前事务abort。
• 锁定和写入：对于每一行每一列要写入的数据，先将它锁定（通过标记lock列，secondary的lock列会指向primary），然后将数据写入它的data列（timestamp就是start_ts）。此时，因为该数据的write列还没有被写入，所以其他事务看不到这次修改。

四、Commit阶段

• 从TSO处获取一个timestamp作为事务的提交时间（后称为commit_ts）。
• 提交primary, 如果失败，则abort事务：
• 检查primary上的lock是否还存在，如果不存在，则abort。（其他事务有可能会认为当前事务已经失败，从而清理掉当前事务的lock）
• 以commit_ts为timestamp, 写入write列，value为start_ts。清理lock列的数据。注意，此时为Commit Point。“写write列”和“清理lock列”由BigTable的单行事务保证ACID。
• 一旦primary提交成功，则整个事务成功。此时已经可以给客户端返回成功了。secondary的数据可以异步的写入，即便发生了故障，此时也可以通过primary中数据的状态来判断出secondary的结果。具体分析可见故障恢复。