在我们的技术旅程中，很少有一种算法能像 ARIES（Algorithm for Recovery and Isolation Exploiting Semantics）一样，在几十年来一直作为数据库系统的基石。随着我们步入 2026 年，数据持久化不仅没有变得简单，反而因为云原生架构、分布式数据库以及 AI 原生应用的兴起变得更加复杂。作为系统开发者，我们深知理解 ARIES 不仅是理解“过去”，更是掌握“未来”高可用架构的关键。在这篇文章中，我们将深入探讨 ARIES 的核心机制，结合现代开发范式，并分享我们如何利用 AI 辅助工具来优化这一经典算法的实现。
ARIES 核心概念回顾：不仅仅是日志
在深入代码之前，让我们快速回顾一下 ARIES 的核心哲学。它不仅是一个恢复算法，更是一种状态管理的艺术。它通过三个核心机制——写入预写日志 (WAL)、基于日志的恢复 以及 检查点 —— 来确保数据库的原子性和持久性。
#### 1. 现代视角下的日志记录类型
在传统的教科书定义中，我们将日志分为“仅撤销”、“仅重做”和“撤销-重做”三种。但在 2026 年的高性能系统中，我们几乎总是默认采用 Undo-Redo（补偿日志）策略。你可能会问，为什么存储两份数据（前像和后像）反而是最高效的？
在我们的生产级实践中，为了减少磁盘 I/O 的寻道时间，我们通常将更新操作流式化。如果我们只存 Undo 或 Redo，在复杂的崩溃恢复场景下，我们可能需要全表扫描来确定状态。而同时存储前像和后像，虽然增加了日志体积，但利用现代 SSD 的高吞吐量，这极大地加快了 Redo（重做）和 Undo（撤销）阶段的处理速度。
#### 2. LSN 与 PageLSN 的协同
日志序列号 (LSN) 是 ARIES 世界的时钟。每一个数据页都记录了 INLINECODE1fbfbe26，代表最后一次修改该页的日志记录地址。这里有一个非常关键的实现细节：我们在将数据页从缓冲区刷入磁盘时，会确保该页的 INLINECODE7eb1728c 对应的日志已经落盘。这不仅是 WAL 协议的要求，也是我们在编写无锁数据结构时经常借鉴的思想。
2026 开发实战：利用 AI 重构检查点机制
在传统的开发模式中，编写 ARIES 的恢复逻辑是极其痛苦的，因为“崩溃”这一状态很难在单元测试中复现。但今天，我们使用 Agentic AI 作为我们的结对编程伙伴。我们可以给 AI 下达这样的指令：“生成一系列随机的事务操作序列，并在每个关键步骤后模拟进程崩溃，验证恢复算法是否能将数据库恢复到一致状态。”
这种 LLM 驱动的调试 方式，让我们能发现那些人类极难通过肉眼排查的边界竞态条件。比如，当“分析阶段”正在构建脏页表时，如果日志写入恰好发生截断，AI 辅助的模糊测试能迅速帮我们定位代码中的盲点。
让我们来看一段结合了 2026 年 C++26 标准的现代日志管理器实现。在这个实现中，我们不仅要处理数据结构，还要考虑到非易失性内存（NVM）的引入，这改变了我们对“落盘”的理解。
// 结构体：现代 C++ (C++26) 中的日志记录定义
// 注意：这里我们使用了 std::vector 来处理变长字段，
// 并利用现代语义避免裸指针操作。
struct LogRecord {
uint64_t lsn; // 唯一日志序列号
uint64_t prev_lsn; // 事务链表中的上一个 LSN
uint64_t transaction_id; // 所属事务 ID
LogType type; // UPDATE, COMMIT, ABORT, etc.
// 数据页标识
uint32_t page_id;
// 实际数据：为了演示清晰使用 vector
// 在生产环境中，这里会使用零拷贝技术或内存映射文件
std::vector before_image; // 前像
std::vector after_image; // 后像
};
// 模拟：日志管理器的写入接口（符合 WAL 原则）
class LogManager {
public:
// 强制持久化：确保日志先于数据页落盘
// 2026 优化：针对 CXL 3.0 内存协议的优化接口
void flush(uint64_t lsn) {
// 在 2026 年，我们可能这里调用的是针对 NVMe 优化的 io_uring 接口
// 或者是远程持久化内存的写入指令
fsync(log_file_descriptor_);
last_synced_lsn_ = lsn;
}
// 追加日志：必须先调用 reserve，再调用 flush
LogRecord* append(LogRecord& record) {
// 1. 获取当前 LSN
record.lsn = current_lsn_++;
// 2. 写入内存缓冲区（使用无锁队列提升并发性能）
buffer_.push_back(record);
// 3. 返回指针供后续操作
return &buffer_.back();
}
private:
uint64_t current_lsn_ = 0;
uint64_t last_synced_lsn_ = 0;
int log_file_descriptor_;
std::vector buffer_;
};
深入 ARIES 恢复三阶段：实战剖析
当系统崩溃重启时，我们不仅仅是“重启”，而是进入了一场与时间的赛跑。ARIES 的三个阶段——分析、重做、撤销——必须精确执行。在 2026 年的 Serverless 环境中，这意味着我们的函数必须在冷启动后的极短时间内完成这些复杂的逻辑。
#### 分析阶段：构建历史的全貌
在这个阶段，我们从最近的检查点 开始扫描日志。你可能会问：为什么从检查点开始，而不是从头开始？这正是 性能优化策略 的核心所在。在 TB 级别的数据库中，全量扫描是不可接受的。
我们采用 模糊检查点 技术。不同于老式的“静态检查点”需要暂停所有写入来输出状态，我们现在采用非阻塞模式。系统会持续异步地将脏页表的状态写入稳定存储。
// 模拟：分析阶段的核心逻辑
// 这个函数在系统重启时首先被调用
// 它是整个恢复流程的基石，决定了后续恢复的范围
void AnalysisPhase(const CheckpointRecord& checkpoint, const std::vector& logs) {
// 1. 初始化：从检查点加载状态
// tx_table 包含了崩溃时刻可能活跃的事务
std::map tx_table = checkpoint.transactions;
// dirty_page_table 包含了崩溃时未刷盘的页面
std::set dirty_pages = checkpoint.dirty_pages;
// 2. 正向扫描日志，更新这两个表
for (const auto& record : logs) {
// 如果遇到事务结束记录（提交或回滚），从事务表中移除
if (record.type == LogType::COMMIT || record.type == LogType::ABORT) {
tx_table.erase(record.transaction_id);
} else {
// 否则，这是一个更新操作
// 更新事务表：标记事务为活跃
tx_table[record.transaction_id].status = TransactionStatus::ACTIVE;
tx_table[record.transaction_id].last_lsn = record.lsn;
// 更新脏页表：如果页不在表中，添加进去
// 这是 Redo 阶段的关键输入：我们要重做最小的 LSN
if (dirty_pages.find(record.page_id) == dirty_pages.end()) {
dirty_pages.insert(record.page_id);
}
}
}
// 3. 确定重做阶段的起始点
// 我们只需要重做脏页表中记录的最小 LSN 对应的日志
// 这是一个巨大的性能优化点。
uint64_t redo_start_lsn = FindMinLSN(dirty_pages, logs);
}
#### 重做阶段：重复还是不重复？
重做阶段的目标是将数据库恢复到崩溃发生时刻的状态，而不是事务提交时刻的状态。这是一个常见的误区。我们将从分析阶段确定的 redo_start_lsn 开始，向后扫描日志。
- 历史修复：ARIES 引入了“重复历史”的原则。即使一个页面实际上已经包含了这个修改（例如，由于之前某种操作不小心刷盘了），我们也会重新应用该日志。只有当日志的 LSN 小于等于页面的
pageLSN时，我们才跳过。
- 2026 年的优化：在云原生环境中，我们利用 边缘计算 节点来分担重做阶段的压力。日志分片被分发到不同的计算节点进行并行重放，极大地缩短了 RTO（恢复时间目标）。
#### 撤销阶段：回滚未完成的梦
最后，我们进入撤销阶段。这是最危险的一步，因为它要修改那些不应该发生的变更。我们使用分析阶段生成的活跃事务列表，按 LSN 从大到小 的顺序逆向扫描日志。为什么要从大到小？因为如果事务 A 依赖于事务 B 的修改，我们必须先撤销 A 的修改，再撤销 B，以保持逻辑上的逆序。
// 模拟：撤销阶段的逻辑
// 关键：处理 LCompensation Log Records (CLR)
// 这段代码展示了即使在系统不稳定的情况下，如何保证回滚的安全性
void UndoPhase(std::map& tx_table,
std::vector& logs,
LogManager& logger) {
// 创建一个待撤销事务的集合
std::set to_undo;
for (const auto& pair : tx_table) {
to_undo.insert(pair.first);
}
// 从日志尾部开始逆向遍历
// 使用 rbegin() 和 rend() 进行反向迭代
for (auto it = logs.rbegin(); it != logs.rend(); ++it) {
auto& record = *it;
// 如果该事务已经不需要撤销（比如已经处理完），跳过
if (to_undo.find(record.transaction_id) == to_undo.end()) {
continue;
}
if (record.type == LogType::UPDATE) {
// 1. 执行实际的撤销操作：将前像写回数据页
// RestorePage(record.page_id, record.before_image);
// 2. 关键步骤：写入一条“补偿日志记录” (CLR)
// 这也是 ARIES 的重要特性。即使我们在回滚，也要记录回滚的动作。
// 如果系统在回滚过程中再次崩溃，我们需要知道已经回滚到哪里了。
LogRecord clr;
clr.type = LogType::CLR;
clr.transaction_id = record.transaction_id;
clr.prev_lsn = record.prev_lsn; // 链接回原来的日志链
clr.page_id = record.page_id;
// CLR 的 undoNext 指向原记录的 prev_lsn
logger.append(clr);
logger.flush(clr.lsn); // 必须同步刷盘！
// 更新事务的 LastLSN，以便再次崩溃时能找到进度
tx_table[record.transaction_id].last_lsn = record.prev_lsn;
}
// 如果回到了事务的起点，事务撤销完成
if (/* 到达链表头部 */) {
to_undo.erase(record.transaction_id);
}
}
}
拥抱云原生：在无服务器环境下的 ARIES 变革
让我们转换视角，看看 2026 年无处不在的 Serverless (FaaS) 环境。在这种架构下，数据库实例可能随时销毁和创建，“状态”变得极其廉价且短暂。这就给 ARIES 带来了新的挑战：冷启动性能。
当我们在 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions 中运行一个数据库节点时，如果崩溃恢复需要扫描 10GB 的日志，那函数超时几乎是必然的。我们在最近的一个项目中，引入了 增量快照预加载 技术。我们不再在重启时读取完整的检查点记录，而是利用分布式文件系统（如 S3 或 PolarFS）的稀疏读取能力，仅将包含脏页表的元数据部分加载到内存。
更重要的是，我们利用 AI 辅助的运维 来预测崩溃恢复的开销。通过学习历史日志增长模式和事务特征，我们的 Agentic AI 代理可以动态调整检查点生成的频率。在流量高峰期来临前，AI 会指令系统生成一个“全局一致性检查点”，从而将潜在的恢复时间窗口（RTO）压缩到毫秒级。
工程化陷阱与性能调优：踩过的坑
作为“我们”团队的经验总结，这里有几个我们在实现现代 ARIES 系统时遇到的真实陷阱，希望你能避开。
#### 1. “日志缓冲区满”的伪共享问题
在多核 CPU 服务器上，我们最初使用了一个全局的 log_buffer_mutex。结果发现，在高并发写入下，CPU 缓存行导致了严重的伪共享，性能不增反降。
解决方案：我们实现了 分区日志缓冲。每个 CPU 核心或者每个 NUMA 节点拥有独立的日志缓冲区。在 flush 阶段，我们通过无锁队列合并这些缓冲区。这不仅消除了锁竞争，还充分利用了现代 CPU 的 L3 缓存。
#### 2. fsync 的延迟陷阱
在 2026 年，虽然 NVMe SSD 极快，但 INLINECODEeddf50a6 依然是昂贵的操作。我们曾遇到一个 Bug：在刷盘日志后，忘记更新内存中的 INLINECODEa2af5980，导致后续的检查点记录包含了错误的 LSN 范围。这使得恢复阶段尝试读取未写入的数据块，导致二次崩溃。
最佳实践：始终使用 组提交 技术。不要每条日志都 fsync。积累一批日志（或者等待一个微秒级的定时器超时），然后一次性刷盘。并确保更新元数据（如 pageLSN）的操作在 fsync 返回成功之前被严格持久化。
ARIES 在 AI 原生时代的挑战与重构
在我们最近的一个基于 AI 原生 架构的重构项目中，我们试图将 WAL 协议与向量数据库结合起来。我们遇到了一些经典的陷阱，这些在 2026 年依然有效，并且随着 AI 的发展被放大了：
#### 1. 写放大与向量化索引的冲突
ARIES 意味着日志写一次，数据页写一次。在 AI 工作负载中，向量通常占据几十 KB 甚至几 MB 的空间。传统 ARIES 会将整个向量页作为 after_image 记录，导致巨大的日志膨胀。
我们的解决方案是引入 细粒度语义日志。我们不再记录原始的向量二进制数据，而是记录向量的元数据变更（如索引树的分裂、合并操作）。对于实际的向量数据，我们依赖底层对象存储的不可变性（如 S3 的版本控制）。这是一种将 ARIES 思想与“状态机复制”结合的混合架构。
#### 2. 长事务的噩梦：Savepoints 的新生
AI 推理可能持续数秒甚至数分钟，这期间会产生大量的中间状态。如果这样一个长事务在提交前崩溃，撤销它的代价是巨大的，而且会导致大量的计算资源浪费。
我们现在推荐将大事务拆分为微事务，利用 Savepoints（保存点） 技术来部分回滚。在代码层面，这意味我们需要在 LogRecord 中增加对 Savepoint ID 的支持。
// 现代 ARIES 实现中的 Savepoint 处理
// 这在长时间运行的 AI 训练任务中至关重要
void SetSavepoint(uint64_t tx_id, const std::string& name) {
// 记录当前的 LSN 为 Savepoint
// 这样回滚时可以直接跳转到此点，而不必从头开始 Undo
tx_table_[tx_id].savepoints[name] = tx_table_[tx_id].last_lsn;
}
void RollbackToSavepoint(uint64_t tx_id, const std::string& name) {
uint64_t target_lsn = tx_table_[tx_id].savepoints[name];
// 仅撤销从 target_lsn 之后到当前 last_lsn 之间的操作
// 这是一个局部的、高效的 Undo 过程
}
结语：从 2026 回望经典
ARIES 不仅仅是一个算法，它是我们在混乱的数字世界中维持秩序的契约。无论是传统的 RDBMS，还是 2026 年新兴的 BlockChain 存储、Serverless 边缘数据库，其核心思想——记录历史、重演历史、修正错误——永远不会过时。通过结合 AI 辅助开发和现代硬件特性，我们可以将这一经典算法的性能推向新的高度。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些底层机制，并在你构建下一代高可用系统时提供坚实的理论基础。
记住，理解 ARIES 就是理解确定性。在一个充满不确定性的分布式世界中，确定性是我们最宝贵的资产。