书本链接：01. From Files To Databases | Build Your Own Database FromScratch in Go

如何将数据存储到文件中，并使其具有一定的抗崩溃能力，拥有原子性与持久性？

最朴素和典型的存储方式是原地更新，文件系统用作键值对（KV），文件名作为键，数据作为值，文件不存在则创建，存在则覆盖，注意写入后需要sync刷盘，这是必须的，因为操作系统往往存在多级缓存，要确保写入数据后立刻刷盘。

原地更新无法保证原子性和持久性，比如数据可能在刷盘中途中断比如断电，导致文件只写入了一半，如果这个页恰好是存储旧数据的页，那么会导致旧数据也无法恢复，于是1.2引入了写时复制的思想，大概思想是写入一个文件时不去直接修改原文件，而是写入一个新的文件，当新的文件完整写入且刷盘成功后，直接rename覆盖原来的文件，完成存储，对应到数据库的节点修改中就是不修改原数据页，而是新建一个数据页写入新数据，当数据页成功写入刷盘后再更改父节点的孩子的指针到新数据页，写入失败或指针修改失败都不会影响旧数据的完整性。

写时复制就能保证解决问题吗？

不一定，作者在书中引入了两种原子性类型，断电原子性与读者-写者原子性，写时复制保证了读者-写者原子性，也就是当系统正常运行但写者出错时，读页不会观察到类似于“写到一半”这样的错误中间状态，但是要保证断电原子性（即系统崩溃重启后重新读取不出现异常状态），还需要在rename之后立刻对父目录也进行sync刷盘持久化，否则rename记录很可能丢失，重启后读到旧数据。存储方式依旧存在潜在其他问题，比如sync刷盘时返回失败，此时读数据可能读到内存中的新数据，但实际磁盘上存储的还是旧数据。更核心的问题在于，这种方式每次都要全量重写整个文件，无法增量地写入数据，所以在1.3引入了日志。

日志是如何进行增量更新的？

日志存储每个更新的有序列表，解释每一个日志条目可以重建整个数据状态。每次写入一条日志进行一次刷盘，但是在刷盘过程中也可能断电导致日志只写入一半，所以要在每条目录头加上校验和，校验不通过则直接忽略该条目，日志要结合数据库索引结构使用，数据库常用日志，MySQL中还有redo log和undo log两个日志，但并不是数据库都需要日志，在下一章便会介绍。

关于书中saveData2的修正实现（Java）：

public static void saveData2(Path path, byte[] data) throws IOException {
        Path tmp = path.resolveSibling(path.getFileName() + ".tmp." + System.nanoTime());
        
        try {
            // 1. 写入临时文件并执行 fsync
            try (FileChannel fc = FileChannel.open(tmp, StandardOpenOption.CREATE_NEW, StandardOpenOption.WRITE)) {
                fc.write(ByteBuffer.wrap(data));
                fc.force(true); 
            }
            
            // 2. 原子重命名覆盖目标文件
            Files.move(tmp, path, StandardCopyOption.ATOMIC_MOVE); 
            // 3. 对父目录执行 fsync
            try (FileChannel dirFc = FileChannel.open(path.getParent(), StandardOpenOption.READ)) {
                dirFc.force(true); 
            }
        } finally {
            Files.deleteIfExists(tmp); 
        }
    }