在数据库系统中，并发访问是一个常见的场景。多个用户同时读写数据库，如何保证每个人的读写结果都是正确的，这就是并发控制要解决的问题。

考虑一个简单的转账场景，开始的时候 A 账户有 1000 元，要转 800 元给 B 账户。转账过程包括两步：从 A 扣钱，给 B 加钱。恰好在这两步中间，有人查询了 A 和 B 的余额。

如果没有任何并发控制，查询者会看到一个异常现象：A 账户已经被扣除了 800 元，只剩 200 元，B 账户还没收到转账，还是原来的金额！这就是典型的数据不一致问题。为了解决这个问题，数据库系统需要某种并发控制机制。

最直观的解决方案是加锁，当有人在进行写操作（如转账）时，其他人的读操作必须等待。回到前面的问题，只有在转账的两步都完成之后，才能查到正确的账户余额。但是锁机制存在明显的问题，每次只要写相关 key，所有读该 key 的操作都要排队等待，导致并发上不去，性能会比较差。

现代数据库系统普遍采用 MVCC 来控制并发，LevelDB 也不例外，接下来我们结合源码来理解 LevelDB 的 MVCC 实现。

大语言模型刚出来的时候，只是通过预训练的模型来生成回答内容。这个时候的模型有两个主要的缺点：

1. 有些数据它不知道，比如 2024 年 3 月训练的模型，就不知道 2024 年 5 月的事情；
2. 没法使用外部工具。这里的工具我们可以等效理解为函数调用，比如我有个发表文章的工具函数，我没法用自然语言让大模型来帮我调用这个函数。

为了解决这两个问题，OpenAI 最先在模型中支持了 function calling 功能，他们在这篇博客: Function calling and other API updates 有介绍。

背景：理解 Function Calling

这时候，我们就可以告诉模型，我有这么几个工具，每个工具需要什么参数，然后能做什么事情，输出什么内容。当模型收到具体任务的时候，会帮我们选择合适的工具，并解析出参数。之后我们可以执行相应的工具，拿到结果。并可以接着循环这个过程，让 AI 根据工具结果继续决定往下做什么事情。

我在网上找了个动图，可以来理解下有了 function calling 后，做事情的流程：

理解 function calling过程

读、写键值是 KV 数据库中最重要的两个操作，LevelDB 中提供了一个 Put 接口，用于写入键值对。使用方法很简单：

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leveldb::Status status = leveldb::DB::Open(options, "./db", &db);
status = db->Put(leveldb::WriteOptions(), key, value);

LevelDB 最大的优点就是写入速度也非常快，可以支持很高的并发随机写。官方给过一个写入压力测试结果：

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fillseq      :       1.765 micros/op;   62.7 MB/s
fillsync     :     268.409 micros/op;    0.4 MB/s (10000 ops)
fillrandom   :       2.460 micros/op;   45.0 MB/s
overwrite    :       2.380 micros/op;   46.5 MB/s

可以看到这里不强制要求刷磁盘的话，随机写入的速度达到 45.0 MB/s，每秒支持写入 40 万次。如果强制要求刷磁盘，写入速度会下降不少，也能够到 0.4 MB/s, 每秒支持写入 3700 次左右。

这里 Put 接口具体做了什么？数据的写入又是如何进行的？LevelDB 又有哪些优化？本文一起来看看。开始之前，先看一个大致的流程图：

LevelDB 写入整体流程图