1、加表锁

当向表里面插入一条数据时，首先查到该表对应的root页，如果该表之前打开过，那么root页便存在内存中，如果没有打开过，需要首先打开该表，将root页加载到内存中。在插入数据前，h2还会对表进行加共享锁，以防止在操作数据期间，有其他事务更新表结构。
加锁的代码如下：

table.lock(session, Table.WRITE_LOCK);//增加共享锁
try {table.addRow(session, newRow);//向表中增加一条记录
}

2、搜索插入位置

接下来根据要插入的数据，搜索B+树，代码如下：

 //第一次调用时，page就是root页，key可以认为是要插入记录行的主键static <K,V> CursorPos<K,V> traverseDown(Page<K,V> page, K key) {CursorPos<K,V> cursorPos = null;while (!page.isLeaf()) {//如果page不是叶子节点就继续搜索int index = page.binarySearch(key) + 1;//在key上使用二分查找搜索if (index < 0) {index = -index;//如果index是负值，表示要插入的位置}cursorPos = new CursorPos<>(page, index, cursorPos);//下面方法用于找index对应的孩子节点，如果孩子节点不再内存中，便从磁盘加载page = page.getChildPage(index);}//走完上面的循环后，page表示的便是叶子节点，在叶子节点上执行一次二分查找，并可以//定位到要插入的位置//CursorPos构造方法的最后一个参数cursorPos表示当前叶子节点的父节点，如果root节点同时也是叶子节点，那么cursorPos为nullreturn new CursorPos<>(page, page.binarySearch(key), cursorPos);}

根据traverseDown()的返回值便可知插入行的叶子节点、插入节点中的位置，以及父节点。

3、构建undo log

接下来要构造undo log了。
在h2中，undo log也是按照B+tree存储的，其key有两部分组成：

long undoKey=transactionId << LOG_ID_BITS) | logId;

transactionId是事务id，事务id唯一定位一个事务，logId表示undo log的id，每生成一个undo log，logId便加一，每个事务的初始logId从0开始。LOG_ID_BITS是一个常量，值为40，从undoKey的组成上可以看出，h2支持同时运行的事务数是有上限要求的，logId的二进制位也不能超过40位，如果一个事务的undo log数过多，h2会报错：The transaction contains too many changes.。

在h2中，多个不同时运行的事务的undo log可能会存储在同一个B树上，比如，在时刻M，同时运行了三个事务T1，T2，T3，那么T1，T2，T3的undo log分别存储在不同的undo log树上，而且它们的undo logId都是从0开始的，时刻M+1上述三个事务都执行完成，在时刻M+2运行了事务T4，那么事务T4的undo log和事务T1的undo log可能会存储在同一个B树上。

下面的代码是undo log的B树上的value值：

     new Record<>(mapId, key, valueToLog)

undo log的value是Record对象，可以看到构造方法有三个入参，mapId可以唯一确认表，也就是根据mapId可以唯一定位一个表，key是插入数据的主键，valueToLog表示被插入的记录替换的数据，如果插入的位置原来没有数据，那么valueToLog为null。
key和value生成好之后，执行下面的逻辑将undo log设置到keysBuffer和valuesBuffer中。

 keysBuffer[appendCounter] = key;if (valuesBuffer != null) {valuesBuffer[appendCounter] = value;}++appendCounter;

当然代码到这里，undo log仅仅是写入了内存中，h2有后台线程会以固定频率将keysBuffer和valuesBuffer写入磁盘中。
另外一点需要注意在写入undo log时，h2会将undo log的B树加锁，当数据写入到keysBuffer和valuesBuffer后，便会解锁。

4、插入B树

undo log处理完毕之后，接下来便是将行记录插入到表对应的树的叶子节点中。代码如下：

        //将key和value插入到页面中@Overridepublic void insertLeaf(int index, K key, V value) {int keyCount = getKeyCount();//keyCount表示当前页存储的key的个数insertKey(index, key);//将key插入叶子节点中，insertKey的执行逻辑和下面if分支里面的代码基本一致if(values != null) {V[] newValues = createValueStorage(keyCount + 1);//创建空的value数组DataUtils.copyWithGap(values, newValues, keyCount, index);//将旧value数组的值复制到newValues中，并将index位置空出来values = newValues;setValueInternal(index, value);//将value插入到指定下标位置if (isPersistent()) {addMemory(MEMORY_POINTER + map.evaluateMemoryForValue(value));}}}

到这里，新插入的行记录数据便完全更新到了内存中，此时数据都在内存的数组中保存着。
如果该表还有辅助索引，或者说二级索引，那么接下来还会将索引值和表的主键值插入到索引页中，同时更新索引也会记录undo log。
上面的内容是将行记录插入到表里面的操作，接下来介绍事务提交的时候，h2都做了哪些动作。

5、提交事务

首先说一下，当事务提交的时候，h2如何判断事务是否更改过数据。判断方式就是依赖上面提到的logId，如果logId不为0，表示记录过undo log，也就意味着该事务更改过数据。如果事务没有更改过数据，那么事务便没有提交动作了，下面介绍的内容便不会执行。
如果logId不为0，首先在undo log里面增加一条记录，表示当前事务进行了提交。该记录的undoKey也是两部分组成，规则同上面，不过logId不同，这里的logId是一个常量值：TransactionStore.LOG_ID_MASK，也就是undoKey的后40个bit位全部都是1，该记录的value也是一个常量值：

    static final Record<?,?> COMMIT_MARKER = new Record<>(-1, null, null);

可以看到提交的时候，undo log的部分数据都是固定值，这也很好理解，因为事务提交，undo log只需要记录哪个事务id提交了即可，其他信息都是不必须的。
记录完undo log后，接下来重新访问要插入记录的表的B树，找到当前记录插入到表中的位置，接下来h2将原来位置的对象由VersionedValueUncommitted更换为DefaultRow，在表里面一般行记录都是使用DefaultRow表示，从对象更换上可以看出来，h2将一个临时对象做了替换。如果该表上有二级索引，那么在二级索引上也会进行同样的操作将临时对象更换下来。
到这里为止，执行insert和commit语句的操作已经完成了。从上面的流程可以看出，这两个操作都是在内存中进行的，数据并没有写入磁盘，因此一旦发生系统掉电，那么数据是无法保存的，为了防止出现问题，h2还提供了一个后台线程，该线程按照固定的频率将更改的页面刷新到磁盘。这部分内容在以后的文章中介绍。

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