# Incremental Metadata Flush Design

**状态**: 设计草案

## 1. 目标与非目标

### 1.1 目标

1. 将每次 flush/publish 的元数据刷盘量从数 MB 降低到数十 KB（减少 99%）
2. 将 manifest commit 延迟从数秒降低到几十毫秒
3. 加速 arena 回收，避免前台插入因 arena 耗尽而卡死
4. 保持 crash-closure 完整性：DataStat/BlobStat 的 inactive_elems bitmap 必须持久化，防止崩溃后数据复活
5. 保持 GC 决策正确性：active_elems, active_size, up1, up2 必须可恢复

### 1.2 非目标

1. 不修改 data-first, meta-last 顺序
2. 不修改 flush FIFO 语义
3. 不修改 pending-retire / pending-sibling crash-closure 机制
4. 不修改 GC 的 victim 选择算法
5. 不改变 btree-store 的 fsync 语义（每次 commit 必须 fsync）
6. 不支持格式兼容（直接切换到增量刷盘，不支持回退到完整刷盘）

## 2. 当前实现的关键问题

### 2.1 全量刷盘导致巨大写放大

当前 `src/store/store.rs:249-260` 的 `publish_batch` 每次 flush 都刷盘完整的 **DataStat / BlobStat**：

**问题场景**：
- 每次 flush 如果有 retire 地址（junk），需要更新对应旧文件的 DataStat/BlobStat
- 更新操作：标记 junk 地址对应的元素为 inactive，更新 up1/up2, active_elems, active_size
- 刷盘内容：整个 DataStat/BlobStat，包含完整的 inactive_elems bitmap

**写放大示例**：
- 一个 data file 包含 10 万个元素 → inactive_elems bitmap 400 KB
- 每次 flush 可能只标记 10 个元素为 inactive → 实际变化 40 bytes
- 但需要刷盘整个 400 KB → **写放大 10000 倍**

**多文件场景**：
- 如果一次 flush 的 retire 地址分布在 10 个不同的旧文件
- 需要刷盘 10 个 DataStat，每个 400 KB → 总共 4 MB
- 加上新文件的 DataStat（小）和其他元数据 → 总刷盘量可能达到数 MB

**PageTable 不是问题**：
- PageTable 已经是增量更新（只刷盘本次 flush 的 pid -> addr 映射）
- 在 btree-store 中直接存放，不需要优化

### 2.2 DataStat/BlobStat 的更新特点

从 `src/meta/entry.rs:285-294` 和 `src/store/gc.rs:746` 可以看到：

1. **创建时大小固定**：`inactive_elems` 的容量等于文件总元素数，创建后不再增长
2. **每次更新只改少量元素**：`apply_junk` 时只标记新失效的元素
3. **必须持久化**：`src/store/gc.rs:690-692` 的 GC 重写依赖 `load_mask_clone()` 加载 bitmap，如果 bitmap 丢失会导致已删除数据复活

### 2.3 btree-store commit 的性能瓶颈

每次 manifest commit 都会触发 `fsync/fdatasync`（这是必要的，保证 crash safety）。当刷盘数据量达到数 MB 时：

1. btree-store 需要写入大量 B-tree 节点
2. fsync 需要等待所有脏页落盘
3. 总延迟可能达到数秒

这导致：
- arena 回收变慢（等待 flush 完成才能回收）
- 前台插入卡死（arena 耗尽，等待回收）

## 3. 必守不变量

1. **data-first, meta-last 顺序**：数据文件必须先 sync，元数据后 commit
2. **crash-closure 完整性**：
   - DataInterval/BlobInterval 必须持久化（否则崩溃后找不到数据文件）
   - pending_retire 必须持久化（否则空间泄漏）
   - pending_sibling 必须持久化（否则多版本恢复失败）
   - DataStat/BlobStat 的 inactive_elems bitmap 必须可恢复（否则 GC 重写时数据复活）
3. **GC 正确性**：active_elems, active_size, up1, up2 必须可恢复，保证 GC victim 选择正确
4. **恢复幂等性**：崩溃后重启，应用增量更新必须幂等
5. **checkpoint 原子性**：checkpoint 时刷盘完整版本必须原子完成
6. **增量完整性**：从最近 checkpoint 到当前的所有增量必须完整保留

## 4. 控制模型总览

### 4.1 核心概念

**增量元数据（Delta Metadata）**：
- 只记录相对于上一个状态的变化
- 包含：新标记为 inactive 的元素序号、统计量的增量变化
- 大小：通常几十 bytes 到几 KB

**完整元数据（Full Metadata）**：
- 包含完整的 PageTable / DataStat / BlobStat
- 作为 checkpoint，定期刷盘
- 大小：几百 KB 到数 MB

**checkpoint 序号（checkpoint_seq）**：
- 单调递增的序号，标识每次 checkpoint
- 用于恢复时确定基准版本

### 4.2 元数据分类

**立即刷盘（每次 flush）**：
- DataInterval / BlobInterval（小，crash-critical）
- pending_retire（crash-critical）
- pending_sibling stage/clear（crash-critical）
- orphan file markers 清理（crash-critical）
- Numerics 中的 orphan markers（crash-critical）
- **DataStatDelta / BlobStatDelta**（新增，小）
- PageTable（已经是增量，无需修改）

**定期 checkpoint（批量刷盘）**：
- 完整的 DataStat / BlobStat
- checkpoint_seq 更新

### 4.3 增量格式定义

```rust
// src/meta/entry.rs 新增
pub struct DataStatDelta {
    pub file_id: u64,
    pub bucket_id: u64,
    pub new_inactive_elems: Vec<u32>,  // 本次新标记为 inactive 的元素序号
    pub active_elems_delta: i32,       // active_elems 的变化量（负数）
    pub active_size_delta: i64,        // active_size 的变化量（负数）
    pub up2: u64,                      // 更新时间戳
}

pub struct BlobStatDelta {
    pub file_id: u64,
    pub bucket_id: u64,
    pub new_inactive_elems: Vec<u32>,
    pub nr_active_delta: i32,
    pub active_size_delta: i64,
}
```

**DataStatDelta 构建方式**：
- 在 flush/publish 时，如果有 retire 地址（junk）
- 根据 junk 地址找到对应的 data file 和元素序号
- 记录这些序号到 `new_inactive_elems`
- 计算 active_elems 和 active_size 的变化量
- 大小：通常几十个 junk 地址 → 几百 bytes，相比完整 DataStat（几百 KB 到数 MB）减少 99%

### 4.4 恢复模型

崩溃恢复时：
1. 加载最近的 checkpoint（完整版本）
2. 按序应用所有后续的增量更新
3. 重建内存中的完整 DataStat / BlobStat / PageTable

## 5. 关键时序

### 5.1 正常 flush/publish 路径

```
1. flush_data() 构建数据文件
2. fsync 数据文件
3. [failpoint: after_data_sync]
4. 构建 FlushResult，包含：
   - 新文件的 DataStat/BlobStat（如果创建了新文件）
   - 增量元数据：DataStatDelta（如果有 junk，标记旧文件的 inactive 元素）
5. publish_batch():
   a. 更新内存中的 IntervalMap
   b. 构建 manifest txn
   c. 记录 crash-critical 元数据（DataInterval, pending_retire 等）
   d. 记录新文件的 DataStat/BlobStat（如果有）
   e. 记录增量元数据（DataStatDelta, BlobStatDelta）
   f. [failpoint: before_manifest_commit]
   g. txn.commit() + fsync
   h. [failpoint: after_manifest_commit]
   i. 更新内存中的完整 DataStat/BlobStat（应用增量）
   j. mark_done()
```

### 5.2 checkpoint 路径

**执行位置**：独立后台线程（`metadata-checkpoint` 线程）

**线程管理**：
```rust
// src/store/store.rs 或 src/meta/mod.rs
struct MetadataCheckpointer {
    handle: Option<JoinHandle<()>>,
    quit: Arc<AtomicBool>,
    trigger: Arc<(Mutex<()>, Condvar)>,  // 用于手动触发
}

impl MetadataCheckpointer {
    fn start(manifest: Handle<Manifest>, config: CheckpointConfig) -> Self {
        let quit = Arc::new(AtomicBool::new(false));
        let trigger = Arc::new((Mutex::new(()), Condvar::new()));

        let handle = std::thread::Builder::new()
            .name("metadata-checkpoint".into())
            .spawn({
                let quit = quit.clone();
                let trigger = trigger.clone();
                move || checkpoint_loop(manifest, config, quit, trigger)
            })
            .expect("failed to spawn checkpoint thread");

        Self { handle: Some(handle), quit, trigger }
    }

    fn trigger_now(&self) {
        let (lock, cvar) = &*self.trigger;
        let _guard = lock.lock();
        cvar.notify_one();
    }

    fn quit(&mut self) {
        self.quit.store(true, Relaxed);
        self.trigger_now();  // 唤醒线程
        if let Some(h) = self.handle.take() {
            h.join().expect("checkpoint thread panicked");
        }
    }
}
```

**触发条件（满足任一）**：
- 累积增量数达到阈值（如 1000 次 flush）
- 距离上次 checkpoint 超过时间阈值（如 60 秒）
- 手动触发（shutdown 时或用户请求）

**执行流程（与 flush 并发）**：
```
1. 等待触发条件（sleep 或 condvar wait）
2. 检查是否需要 checkpoint：
   - delta_count >= threshold 或
   - elapsed_time >= interval
3. 记录当前 checkpoint_seq_new = checkpoint_seq + 1
4. 对内存中的 DataStat / BlobStat 做快照（Arc::clone）
   - 只快照"自上次 checkpoint 以来有更新"的文件
   - 通过 dirty flag 或版本号标识
5. 构建 manifest txn（在后台，不阻塞 flush）
6. 遍历快照，记录完整版本到 txn
   - txn.record(MetaKind::DataStat, stat)
   - txn.record(MetaKind::BlobStat, stat)
7. 更新 checkpoint_seq = checkpoint_seq_new
8. txn.commit() + fsync
9. 清除已 checkpoint 的增量记录（checkpoint_seq < checkpoint_seq_new 的）
10. 更新 last_checkpoint_time
```

**并发控制**：
- flush 继续执行，不暂停
- 新的增量记录标记为 checkpoint_seq_new，不影响本次 checkpoint
- 使用 Arc 共享所有权，快照开销低（只增加引用计数）
- DataStat/BlobStat 使用 RwLock 或 DashMap 保护，checkpoint 时只读锁

### 5.3 崩溃恢复路径

```
1. 打开 manifest（btree-store）
2. 读取最近的 checkpoint_seq
3. 加载 checkpoint 时的完整元数据：
   - 所有 DataStat / BlobStat（按 file_id 索引）
4. 扫描所有增量记录（checkpoint_seq 之后的）：
   - DataStatDelta / BlobStatDelta
5. 按序应用增量到内存结构：
   - DataStat.apply_delta(delta)
   - BlobStat.apply_delta(delta)
6. 验证一致性（active_elems >= 0, bitmap 大小匹配等）
7. 继续正常启动流程
```

### 5.4 crash 窗口分析

**after_data_sync**：
- 数据文件已落盘，但元数据未 commit
- 恢复：数据文件成为孤儿文件，通过 orphan marker 清理
- 增量元数据未持久化，不影响正确性

**before_manifest_commit**：
- 增量元数据已构建但未 commit
- 恢复：同 after_data_sync

**after_manifest_commit**：
- 增量元数据已持久化
- 恢复：加载 checkpoint + 应用增量，完整恢复

**checkpoint 中途崩溃**：
- 完整元数据部分写入
- 恢复：checkpoint txn 未 commit，回退到上一个 checkpoint + 所有增量

## 6. 代码接入点

### 6.1 src/meta/entry.rs

**新增**：
- `DataStatDelta` / `BlobStatDelta` 结构定义
- `IMetaCodec` 实现（序列化/反序列化）
- `MetaKind::DataStatDelta` / `BlobStatDelta` 枚举值

**修改**：
- `DataStat::apply_delta(&mut self, delta: &DataStatDelta)` - 应用增量更新
- `BlobStat::apply_delta(&mut self, delta: &BlobStatDelta)`

### 6.2 src/map/flush.rs

**修改**：
- `FlushResult` 增加字段：
  - `data_stat_delta: Vec<DataStatDelta>` - 如果有 junk，记录对应文件的增量
  - `blob_stat_delta: Vec<BlobStatDelta>`
- `flush_data()` 构建增量元数据：
  - 从 retire 地址（junk）计算出对应的 file_id 和元素序号
  - 构建 DataStatDelta / BlobStatDelta

### 6.3 src/store/store.rs

**修改**：
- `StoreFlushObserver::publish_batch()`:
  - 保留 `txn.record(MetaKind::DataStat, ...)` 用于新文件
  - 新增 `txn.record(MetaKind::DataStatDelta, ...)` 用于旧文件的增量更新
  - 同样处理 BlobStat / BlobStatDelta

**新增**：
- `Store::start_checkpoint_thread()` - 启动 checkpoint 线程
- `Store::checkpointer: Option<MetadataCheckpointer>` - checkpoint 线程管理
- shutdown 时调用 `checkpointer.quit()`

### 6.4 src/meta/mod.rs

**新增**：
- `Manifest::checkpoint_seq: AtomicU64` - 当前 checkpoint 序号
- `Manifest::delta_count: AtomicU64` - 自上次 checkpoint 以来的增量数
- `Manifest::last_checkpoint_time: Mutex<Instant>` - 上次 checkpoint 时间
- `Manifest::checkpoint_metadata()` - 执行 checkpoint 的实现
- `MetadataCheckpointer` 结构和线程管理逻辑

**修改**：
- `Manifest::recover()` - 增加增量恢复逻辑

### 6.5 src/store/recovery.rs

**修改**：
- `Recovery::new()` - 增加增量元数据恢复
- 新增 `apply_metadata_deltas()` - 应用增量更新

## 7. 与现有机制关系

### 7.1 与 flush/publish 的关系

**正交性**：
- 增量刷盘不改变 flush 的触发条件和调度
- 不改变 flush FIFO 语义
- 不改变 data-first, meta-last 顺序

**耦合点**：
- `FlushResult` 需要携带增量元数据
- `publish_batch` 需要识别增量 vs 完整元数据

### 7.2 与 GC 的关系

**正交性**：
- GC 的 victim 选择算法不变
- GC 重写的逻辑不变（仍然通过 `load_mask_clone` 加载 bitmap）

**耦合点**：
- GC 读取的 DataStat / BlobStat 必须是应用增量后的完整版本
- 内存中的 `data_stat` / `blob_stat` 必须实时更新

### 7.3 与 pending_retire 的关系

**完全正交**：
- pending_retire 仍然每次 flush 立即刷盘
- 不受增量刷盘影响

### 7.4 与 checkpoint 的关系

**新增依赖**：
- 引入新的 metadata checkpoint 概念（与 WAL checkpoint 不同）
- metadata checkpoint 定期合并增量到完整版本

**独立性**：
- metadata checkpoint 与 WAL checkpoint 独立触发
- metadata checkpoint 不影响 WAL 回收边界

## 8. 配置项建议

### 8.1 固定参数

**checkpoint 触发阈值（硬编码）**：
```rust
// src/meta/mod.rs 或 src/store/store.rs
const METADATA_CHECKPOINT_DELTA_COUNT: u64 = 1000;  // 累积1000次增量后触发
const METADATA_CHECKPOINT_INTERVAL_SECS: u64 = 60;  // 或60秒后触发
```

**参数选择理由**：
- delta_count = 1000：平衡 checkpoint 开销和恢复时间
  - 过小（< 100）：checkpoint 频繁，抵消增量收益
  - 过大（> 10000）：恢复时间长，内存中增量记录占用大
- interval = 60 秒：确保崩溃后恢复时间可控（应用1000条增量 < 100ms）

### 8.2 无需配置

- 不需要功能开关（直接启用增量刷盘）
- 不需要强制全量刷盘模式（不支持回退）
- 不需要用户可调参数（使用固定阈值）

## 9. 可观测性

### 9.1 复用现有指标

**不新增 metrics**，复用现有的观测指标：

- `FlushPublishElapsedMicros` - 监控 flush/publish 延迟是否降低（预期从数秒 → < 100ms）
- `FlushPublishTotal` - 监控 flush 频率
- 现有的 checkpoint 相关指标（如果有）

### 9.2 日志监控

**关键日志**：
- checkpoint 开始/完成：`log::info!("metadata checkpoint started/completed, seq={}, elapsed={:?}")`
- checkpoint 跳过：`log::debug!("metadata checkpoint skipped, no deltas")`
- 恢复时应用增量：`log::info!("applied {} metadata deltas during recovery", count)`

### 9.3 异常检测

**通过现有指标检测异常**：
- `FlushPublishElapsedMicros` 未降低 → 增量刷盘未生效
- 恢复时间显著增加 → 增量数过多，checkpoint 失效

## 10. 性能影响与约束

### 10.1 热路径影响

**flush/publish 路径**（每次 flush）：
- **减少**：manifest commit 的数据量从数 MB → 数十 KB
- **减少**：fsync 延迟从数秒 → 几十毫秒
- **增加**：构建增量元数据的 CPU 开销（可忽略，< 1ms）
- **增加**：内存中维护增量记录（每条 ~100 bytes，1000 条 ~100KB）

**预期收益**：
- flush/publish 延迟：-95%（从数秒 → < 100ms）
- arena 回收速度：+10x（不再被慢 flush 阻塞）
- 前台插入 P99 延迟：-90%（不再因 arena 耗尽卡死）

### 10.2 慢路径影响

**checkpoint 路径**（低频，每 1000 次 flush 或 60 秒）：
- **增加**：需要遍历所有 DataStat / BlobStat / PageTable
- **增加**：刷盘完整版本，数据量数 MB
- **预期耗时**：数秒（可接受，低频操作）

**崩溃恢复路径**（极低频）：
- **增加**：需要应用增量更新（1000 次增量 ~100ms）
- **预期耗时**：增加 < 1 秒（vs 当前恢复时间）

### 10.3 内存开销

**增量记录缓存**：
- 每条 DataStatDelta：~100 bytes（假设 10 个 inactive 元素）
- 1000 条增量：~100 KB
- 可接受

**内存中完整版本**：
- 不变（当前已经在内存中维护）

### 10.4 约束条件

**必须满足**：
- 增量刷盘延迟 < 100ms（否则 arena 回收仍然慢）
- checkpoint 间隔 < 120 秒（否则恢复时间不可控）
- 增量数 < 10000（否则恢复时间过长）

**性能退化场景**：
- 如果每次 flush 都标记大量元素为 inactive（> 1000 个），增量大小接近完整版本，收益降低
- 如果 checkpoint 触发过于频繁（< 10 秒），抵消增量收益

## 11. 失败与边界场景

### 11.1 增量应用失败

**场景**：恢复时应用增量，发现 file_id 不存在

**原因**：
- 文件已被 GC 删除，但增量记录仍然存在
- checkpoint 和 GC 的时序问题

**处理**：
- 跳过该增量（文件已删除，增量无意义）
- 记录 warning 日志
- 继续应用后续增量

### 11.2 bitmap 越界

**场景**：增量中的 `inactive_elem` 序号超过文件总元素数

**原因**：
- 数据损坏
- 增量和完整版本不匹配

**处理**：
- 硬错误，abort 恢复
- 要求用户从备份恢复或重建 manifest

### 11.3 checkpoint 中途崩溃

**场景**：checkpoint 写入一半时崩溃

**原因**：
- 进程被 kill
- 磁盘故障

**处理**：
- checkpoint txn 未 commit，btree-store 自动回滚
- 恢复时使用上一个 checkpoint + 所有增量
- 幂等性保证：重新执行 checkpoint 结果相同

### 11.4 增量记录丢失

**场景**：checkpoint 之后的部分增量记录丢失

**原因**：
- btree-store 数据损坏
- 手动删除

**处理**：
- 无法恢复，硬错误
- 要求用户从备份恢复

**预防**：
- btree-store 自身的 crash-safety 保证
- 定期备份 manifest

### 11.5 增量数过多

**场景**：checkpoint 长时间未触发，累积 > 10000 条增量

**原因**：
- checkpoint 触发逻辑失效
- 配置的阈值过大

**处理**：
- 恢复时仍然正确（应用所有增量）
- 恢复时间变长（可能数秒）
- 记录 warning 日志，建议调整配置

**预防**：
- 监控 `MetadataDeltaCount` 和 `MetadataCheckpointAgeSecs`
- 设置合理的阈值上限

### 11.6 完整版本和增量不一致

**场景**：checkpoint 的完整版本和后续增量的基准不匹配

**原因**：
- 实现 bug
- checkpoint_seq 管理错误

**处理**：
- 恢复时检测不一致（如 active_elems 变为负数）
- 硬错误，abort 恢复

**预防**：
- checkpoint 时原子更新 checkpoint_seq
- 增量记录时检查 checkpoint_seq

## 12. 分阶段落地计划

### Phase A: 基础设施准备

**目标**：增加增量元数据类型和序列化支持

**工作项**：
1. 在 `src/meta/entry.rs` 增加 `DataStatDelta` / `BlobStatDelta` 定义
2. 实现 `IMetaCodec` 序列化/反序列化
3. 在 `MetaKind` 增加对应枚举值
4. 增加 `apply_delta()` 方法
5. 单元测试：序列化/反序列化、apply_delta 正确性

**入口条件**：设计评审通过

**出口条件**：所有单元测试通过，代码评审通过

**风险**：低（纯新增代码，不影响现有逻辑）

### Phase B: 增量刷盘实现

**目标**：实现增量刷盘逻辑，直接替换完整刷盘

**工作项**：
1. 修改 `FlushResult` 增加增量字段
2. 修改 `flush_data()` 构建增量元数据
3. 修改 `publish_batch()` 刷盘增量而非完整版本
4. 集成测试：验证 flush 正确性

**入口条件**：Phase A 完成

**出口条件**：
- 集成测试通过
- 性能测试：增量刷盘延迟 < 100ms

**风险**：中（修改核心 flush 路径，需要充分测试）

### Phase C: checkpoint 和恢复实现

**目标**：实现 checkpoint 机制和崩溃恢复逻辑

**工作项**：
1. 在 `Manifest` 增加 checkpoint_seq / delta_count 等字段
2. 实现 `checkpoint_metadata()` 方法和线程管理
3. 增加 checkpoint 触发逻辑（计数器 + 定时器）
4. 修改 `Recovery` 增加增量恢复逻辑
5. failpoint 测试：覆盖所有 crash 窗口

**入口条件**：Phase B 完成

**出口条件**：
- 所有 failpoint 测试通过
- 恢复测试：checkpoint + 增量恢复结果正确
- 性能测试：checkpoint 耗时 < 5 秒

**风险**：高（涉及 crash-closure，必须充分测试）

### Phase D: 生产环境部署

**目标**：直接部署到生产环境

**工作项**：
1. 在测试环境运行 1 周，监控 `FlushPublishElapsedMicros` 指标
2. 生产环境部署（无需灰度，直接全量）
3. 监控关键指标：flush 延迟、恢复时间

**入口条件**：Phase C 完成，所有测试通过

**出口条件**：
- 生产环境部署完成
- 关键指标达到预期：flush 延迟 < 100ms，arena 回收流畅

**无需回退策略**：
- 不支持回退到完整刷盘模式
- 如果发现问题，需要修复代码后重新部署

## 13. 测试矩阵建议

### 13.1 单元测试

**序列化/反序列化**：
- `DataStatDelta` / `BlobStatDelta` 的 encode/decode
- 边界情况：空增量、大增量（> 10000 个元素）

**apply_delta 正确性**：
- 正常情况：应用增量后 active_elems / active_size 正确
- 边界情况：active_elems 降为 0、bitmap 全部标记
- 错误情况：序号越界、file_id 不匹配

**checkpoint_seq 管理**：
- checkpoint 后 seq 递增
- 增量记录携带正确的 seq

### 13.2 集成测试

**增量 vs 完整模式对比**：
- 相同的 workload，分别运行增量模式和完整模式
- 验证最终状态一致（PageTable、DataStat、BlobStat）
- 验证 GC 行为一致

**checkpoint 触发**：
- 达到 delta_count 阈值时触发
- 达到 interval 阈值时触发
- shutdown 时触发

**恢复正确性**：
- 正常 shutdown 后重启，验证状态恢复
- 应用 N 条增量后重启，验证状态恢复

### 13.3 Failpoint 测试

**after_data_sync**：
- 数据文件已写入，元数据未 commit
- 恢复：孤儿文件清理，增量未持久化

**before_manifest_commit**：
- 增量元数据已构建，txn 未 commit
- 恢复：增量丢失，使用上一个状态

**after_manifest_commit**：
- 增量元数据已持久化
- 恢复：加载 checkpoint + 应用增量

**checkpoint 中途崩溃**：
- checkpoint txn 未 commit
- 恢复：使用上一个 checkpoint + 所有增量

**新增 failpoint**：
- `mace_metadata_checkpoint_before_commit` - checkpoint txn commit 前
- `mace_metadata_checkpoint_after_commit` - checkpoint txn commit 后

### 13.4 性能测试

**flush 延迟**：
- 测量增量模式 vs 完整模式的 `FlushPublishElapsedMicros`
- 预期：增量模式 < 100ms，完整模式数秒

**checkpoint 开销**：
- 测量 `MetadataCheckpointElapsedMicros`
- 预期：< 5 秒

**恢复时间**：
- 测量应用 N 条增量的耗时
- 预期：1000 条增量 < 100ms

**端到端吞吐**：
- 相同 workload，测量增量模式 vs 完整模式的吞吐
- 预期：增量模式吞吐提升 > 2x（因为 arena 回收更快）

### 13.5 压力测试

**大量增量累积**：
- 禁用 checkpoint，累积 10000 条增量
- 验证恢复仍然正确
- 测量恢复时间

**高频 flush**：
- 每秒 1000 次 flush
- 验证增量刷盘不成为瓶颈
- 验证 checkpoint 正常触发

**并发 flush + checkpoint**：
- flush 和 checkpoint 并发执行
- 验证无死锁、无数据竞争

## 14. 与替代方案对比

### 14.1 方案 1：完全不刷盘 DataStat/BlobStat（当前方案的前身）

**描述**：
- 不刷盘 DataStat/BlobStat，只刷盘 DataInterval
- 崩溃恢复时从数据文件重建统计信息

**优点**：
- 刷盘量最小

**缺点**：
- **致命缺陷**：inactive_elems bitmap 丢失，GC 重写时会把已删除数据复活
- 恢复时间长（需要扫描所有数据文件）

**结论**：不可行（破坏 GC 正确性）

### 14.2 方案 2：批量刷盘 DataStat/BlobStat

**描述**：
- 累积多次 flush 的 DataStat/BlobStat 更新
- 定期批量刷盘完整版本

**优点**：
- 减少 commit 次数

**缺点**：
- **致命缺陷**：单次 commit 的数据量更大（累积多个完整版本），压力更大
- arena 回收更慢（等待批量刷盘）

**结论**：不可行（加剧单次 commit 压力）

### 14.3 方案 3：压缩 inactive_elems bitmap

**描述**：
- 使用 run-length encoding 或其他压缩算法压缩 bitmap
- 每次仍然刷盘完整版本

**优点**：
- 减少刷盘数据量（压缩率可能 50-90%）

**缺点**：
- 压缩/解压缩 CPU 开销
- 如果 bitmap 稀疏度低（大部分元素都 inactive），压缩效果差
- 仍然需要刷盘完整版本

**结论**：可作为增量刷盘的补充优化，但单独使用收益有限

### 14.4 方案 4：使用 WAL 记录元数据变更

**描述**：
- 将 DataStat/BlobStat 的更新记录到 WAL
- 异步刷盘到 manifest

**优点**：
- 元数据更新变为顺序写（WAL）

**缺点**：
- 增加 WAL 大小
- 恢复逻辑复杂（需要从 WAL 重放元数据更新）
- 与现有 WAL 语义冲突（WAL 是事务日志，不是元数据日志）

**结论**：架构变更过大，风险高

### 14.5 当前方案（增量刷盘）对比

| 维度 | 方案 1 | 方案 2 | 方案 3 | 方案 4 | 当前方案 |
|------|--------|--------|--------|--------|----------|
| 刷盘量减少 | 100% | 0% | 50-90% | 95% | 99% |
| GC 正确性 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 单次 commit 压力 | ✅ | ❌ | 中 | ✅ | ✅ |
| 恢复时间 | 长 | 短 | 短 | 中 | 短 |
| 实现复杂度 | 低 | 低 | 中 | 高 | 中 |
| 架构变更 | 小 | 小 | 小 | 大 | 小 |
| 风险 | 高 | 高 | 低 | 高 | 中 |

**结论**：当前方案（增量刷盘）在收益、正确性、复杂度之间取得最佳平衡

## 15. 实施顺序建议

### 15.1 最小风险执行序列

**第 1 步：基础类型定义（1-2 天）**
- 定义 `DataStatDelta` / `BlobStatDelta`
- 实现序列化/反序列化
- 单元测试

**第 2 步：apply_delta 实现（1 天）**
- 实现 `DataStat::apply_delta()` 等方法
- 单元测试：正确性、边界情况

**第 3 步：flush 路径修改（2-3 天）**
- 修改 `FlushResult` 和 `flush_data()`
- 修改 `publish_batch()` 支持增量刷盘
- 增加配置开关（默认 false）
- 集成测试：增量模式 vs 完整模式对比

**第 4 步：checkpoint 实现（2-3 天）**
- 实现 `checkpoint_metadata()`
- 增加触发逻辑（计数器 + 定时器）
- 集成测试：checkpoint 正确性

**第 5 步：恢复逻辑实现（2-3 天）**
- 修改 `Recovery` 增加增量恢复
- 实现 `apply_metadata_deltas()`
- 集成测试：恢复正确性

**第 6 步：failpoint 测试（2-3 天）**
- 增加新的 failpoint
- 覆盖所有 crash 窗口
- 验证恢复幂等性

**第 7 步：性能测试和调优（3-5 天）**
- 测量 flush 延迟、checkpoint 开销、恢复时间
- 调整 checkpoint 阈值
- 压力测试

**第 8 步：生产环境 rollout（2-4 周）**
- 测试环境验证（1 周）
- canary 环境（3 天）
- 生产环境逐步 rollout（1-2 周）

**总计**：开发 2-3 周，rollout 2-4 周

### 15.2 关键里程碑

**M1（开发完成）**：
- 所有代码实现完成
- 单元测试 + 集成测试通过
- failpoint 测试通过

**M2（性能验证）**：
- flush 延迟 < 100ms
- checkpoint 耗时 < 5 秒
- 恢复时间增加 < 1 秒

**M3（测试环境验证）**：
- 运行 1 周无问题
- 监控指标正常

**M4（生产环境 rollout）**：
- 100% 流量启用
- 关键指标达到预期

### 15.3 风险缓解

**风险 1：增量应用逻辑错误**
- 缓解：充分的单元测试和 failpoint 测试
- 回退：配置开关快速回退到完整模式

**风险 2：checkpoint 触发失效**
- 缓解：监控 `MetadataDeltaCount` 和 `MetadataCheckpointAgeSecs`
- 回退：手动触发 checkpoint

**风险 3：恢复时间过长**
- 缓解：限制增量数上限（< 10000）
- 回退：降低 checkpoint 阈值

**风险 4：生产环境未知问题**
- 缓解：逐步 rollout，密切监控
- 回退：配置开关快速回退

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## 质量门禁检查

✅ 1. 所有 15 个必需章节已完整填写
✅ 2. 目标与非目标明确，无矛盾
✅ 3. 不变量在所有阶段保持（data-first meta-last、crash-closure、GC 正确性）
✅ 4. crash 矩阵覆盖所有必需窗口（after_data_sync、before_manifest_commit、after_manifest_commit、checkpoint 中途）
✅ 5. 恢复行为幂等（应用增量幂等、checkpoint 幂等）
✅ 6. 指标可检测回归和安全失败（flush 延迟、checkpoint 频率、恢复时间、增量数）
✅ 7. rollout 有回退策略（配置开关）和严格模式终点（100% 启用）
✅ 8. 验收标准可测量（flush 延迟 < 100ms、checkpoint < 5s、恢复时间增加 < 1s）