背景介绍
在2010年4月，Google的网页索引更新实现了实时更新，在今年的OSDI大会上，Google首次公布了有关这一技术的论文。
在此之前，Google的索引更新，采用的的批处理的方式(map/reduce)，也就是当增量数据达到一定规模之后，把增量数据和全量索引 库Join，得到最新的索引数据。采用新的索引更新系统之后，数据的生命周期缩短了50%，所谓的数据生命周期是指，数据从网页上爬下来，到展现在搜索结 果中这段时间间隔，但是正如Google所强调的，这一系统仅仅是为增量更新所建立的，并没有取代map/reduce的批量作业处理模式。
架构Overview
Google的新一代增量索引更新 – Percolator，是建立在Bigtable之上，提供的API也尽量接近Bigtable的方式，所以整个架构大致是如下的样子：
事务（Transaction）和锁（Lock）有区别吗？
在关系数据库领域，二者还是有很大区别的，但是对Percolator而言，Transaction = Lock，所以我们这里讨论的分布式锁，也可以说是分布式事务，所以下面提到的锁或者事务，指的都是同一件事。
Percolator利用Bigtable原有的行锁，再加上自己的一些巧妙的做法，实现了分布式锁服务，这就意味着，Google可以实时的 更新PB级别的索引库。最近我们发现Google的搜索结果时效性很好，刚写好的文章，几分钟之后，Google就可以检索到，原因就在Google的 Crawler在抓到新的网页之后，不用再等待一定的时间批量更新索引，而是实时的更新，数据生命周期大大缩短。
Percolator支持跨行，跨表的事务，充分利用了Bigtable本身已经有的行事务、备份机制。
简单的示例
在分析Percolator的细节之前，先看一个简单的例子，对Percolator有一个大概的认识，有利于后面的理解。
下面的这个例子是把UserA的人气分减掉10，加到UserB的人气分上，key表示每一行的key，data，lock，write是列名字，data存储数据，lock存储锁状态，write表示事务提交后的数据位置引用.
初始状态：UserA有100个人气分，UserB有50个人气分
最终状态：UserA有90个人气分，UserB有60个人气分
Step0(初始状态)
| Key | Data | Lock | Write |
| UserA | 100:t1 | ||
| UserB | 50:t2 |
Step1(从UserA中拿出10个人气分)
| Key | Data | Lock | Write |
| UserA | 90:t2100:t1 | Primary Lock:t2 | t2 |
| UserB | 50:t2 |
Step2(把UserB的人气分加10)
| Key | Data | Lock | Write |
| UserA | 90:t2100:t1 | primary_lock:t2 | t2 |
| UserB | 60:t350:t2 | Primary_lock:UserA@data | t3 |
Step3(事务提交)
A：先提交primary(移除锁，写入新的timestamp，在write列写入新数据的位置引用)
| Key | Data | Lock | Write |
| UserA | t390:t2100:t1 | t3:data:t2t2 | |
| UserB | 60:t350:t2 | Primary_lock@UserA.data | t3 |
B：再提交非primary（步骤同上）
| Key | Data | Lock | Write |
| UserA | t390:t2100:t1 | t3:data:t2t2 | |
| UserB | t460:t350:t2 | t4:data:t3t3 |
事务结束了，UserA有90个人气分，timestamp是t3，Userb有60个人气分，timestamp是t4。（至于锁的写法和write列为什么那样写，后面再详细解释）
事务的执行过程
Percolator锁分为两种，primary和non-primary，在事务提交的过程中，先提交primary锁，无论是跨行还是跨表，primary锁都是没有区别的。
事务的提交
事务的提交的过程分两步，以UserA为例：
首先，在write列写入新数据的位置引用，注意不是数据，是引用（理解成指针会更形象），上面step3A 中t3:data:t2表示在t3时刻提交的数据，最新的数据在data列的t2 timestamp
然后，移除lock列的内容。
因为Bigtable支持行锁定，所以上述两步都是在一个Bigtable事务内完成的。
读操作
当一个client在发起读操作之后，首先会向oracle server申请time stamp，接下来Percolator会检查lock列，如果lock列不空，那么读操作试图移除（修复）这个lock或者等待，在后续锁冲突处理详细介绍如何修复。
补充：oracle发放time stamp是严格递增的，而且不是一次发放一个，而是采取批量的方式。
写操作
当一个client发起写操作之后，首先会向oracle server申请time stamp，Percolator会检查write列，如果write列的timestamp大于当前client的timestamp，那么写失败（不 能覆盖新的数据 write-write conflict）；如果lock列有锁存在，说明当前行正在被另外的client锁定，client要么写失败，要么试图修复(lock conflict)！
Notify机制
Percolator定义了一系列的Observer（类似于数据库的trigger），位于Bigtable的tablet server上，Observer会监视某一列或者某几列，当数据发生变化就会触发Observer，Observer执行完之后，又会创建或者通知后续 的Observer，从而形成一个通知的传递。
锁冲突的处理
当一个client在事务提交阶段，crash掉了，那么锁还保留，这样后续的client访问就会被阻止，这种情况叫做锁冲突，Percolator提供了一种简单的机制来解决这个问题。
每个client定期向Chubby Server写入token，表明自己还活着，当某个client发现锁冲突，那么会检查持有锁的client是否还活着，如果client是working状态，那么client等待锁释放。否则client要清除掉当前锁。
Roll forward & roll back：
Client先检查primary lock是否存在，因为事务提交先从primary开始，如果primary不存在，那么说明前面的client已经提交了数据，所以client执行 roll forward操作：把non-primary对应的数据提交，并且清除non-primary lock；如果primary存在，说明前面的client还没有提交数据就crash了，此时client执行roll back操作：把primary和non-primary的数据清除掉，并且清除lock。
小结
Google的分布式锁服务很好了支持了增量索引的实时更新，缩短了数据的生命周期。本文对notify机制介绍的比较简单，感兴趣的请参考论文原文
《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications》