在boltdb中，核心的数据结构当属B+树了。B+树是数据库或文件系统中常见的数据结构，它的特点是能够保证数据稳定有序，因为每个叶子节点的深度都相同，因此其插入和修改操作拥有较稳定的时间复杂度。

那么boltdb中B+树的节点是如何表示的呢？答案是node
。node
对应page
在内存中的数据结构，node
序列化之后便是page
，page
反序列化之后是node
。因为node
在内存中，且node
对应B+树的一个节点

在概念上，boltdb中的一个Bucket
对应一棵B+树。如下图所示

node

node
分为两种，branch node和leaf node。

branch node如下所示，需要注意的是，boltdb中的branch node与通常的B+树略有不同，通常B+树中branch node的key数量比子节点数量多1， 而boltdb中key和子节点是一一对应的，这里应该是出于简化设计的考虑。因此在boltdb的branch node中，子节点i
子树中的key应当介于key(i)
和key(i+1)
之间，左闭右开。

leaf node如下所示。我们注意到叶子节点的数据除了key
和value
之外，还有一个flags
，它的作用是为了区分普通数据和子Bucket
数据。当flags != 0
时，key为当前Bucket下的子Bucket名，value可反序列化为bucket
结构，其中记录着子Bucket对应B+树的根节点所在的page id。稍后在Bucket
一节中我们将会深入探讨。

node
代码如下：

type nodes []*node

// inode represents an internal node inside of a node.
// It can be used to point to elements in a page or point
// to an element which hasn't been added to a page yet.
type inode struct {
 flags uint32
 pgid  pgid
 key   []byte
 value []byte
}

type inodes []inode

// node represents an in-memory, deserialized page.
type node struct {
 bucket     *Bucket
 isLeaf     bool
 unbalanced bool
 spilled    bool
 key        []byte
 pgid       pgid
 parent     *node
 children   nodes
 inodes     inodes
}

node中的成员变量：

• bucket
  : 当前节点所属的Bucket(直属bucket, 不包含祖先)
• isLeaf
  : 当前节点是否为叶子节点
• unbalanced
  : 表示该节点是否有可能被合并。如果从node
  中去掉了某对kv数据, 则unbalance从false变成true。合并策略见
• spilled
  : 表示该节点是否已经被拆分。在一个写事务中，已拆分的节点不会再被拆分。当node
  中插入数据，导致node
  中数据大小超过一定阈值时，便会触发node
  的拆分,
• pgid
  : 该node对应page的page id
• parent
  : 当前节点的父节点
• inodes
  : 本节点内的key/value数据对。对于叶子节点来说，key和value都存在。对于非叶子节点来说，只有key存在。
• key
  : inodes
  中所有key/value数据中小的key
• children
  : 当前节点的所有子节点。如果当前节点是非叶子节点，则len(inodes) = len(children)
  ; 如果当前节点是叶子节点，则children为空

node
中的成员函数：

• minKeys
  : node允许存在的少key数量(leaf node情况下为1。branch node情况下为2)
• size
  : 返回node序列化成page之后的字节数，boltdb中以此判断当前节点是否需要分裂或合并
• sizeLessThan
  : 判断node序列化之后大小是否小于给定大小。出于性能考虑，实现中做了提前返回，比直接调用node.size
  并判断是否小于给定大小要快
• pageElementSize
  : 当前节点为leaf node时，返回leafPageElementSize
  , 即一个leafPageElement
  对象的长度；当前节点为branch node时，返回branchPageElementSize
  , 即branchPageElement
  对象的长度。
• childAt
  : 返回第index
  个子节点。实现上，首先从inodes
  中拿到子节点的page id, 然后从bucket
  中根据page id进行索引，终返回子节点对应的node
  对象
• childIndex
  : 输入child node, 从inodes
  数组中二分查找该child node的位置。注意这里之所以能使用二分查找是因为inodes
  中所有元素都是按照key进行升序排列的
• numChildren
  : 返回当前节点的子节点数量
• nextSibling
  : 当前节点的右兄弟节点，如果没有返回nil。实现上，首先调用node.childIndex
  判断当前节点在其父节点中的位置index
  ，然后返回父节点index+1
  位置的子节点
• prevSibling
  : 当前节点的左兄弟节点，如果没有返回nil。实现上类似nextSibling
  。

node的序列化: node -> page

node.write
: 将node对象序列化到page中

序列化步骤：

• 根据node.isLeaf
  设置page.flags
  
• 检查inodes
  数组长度是否超过上限0xFFFF
  ，超过则panic(因为B+树的分裂策略，这种情况不可能发生，除非有脏数据)
• 将inodes
  中的数据复制到page.ptr
  所指向的缓冲区中。如果node是leaf node, 则page缓冲区中写入的是[]leafPageElement
  和所有key/value对。如果node是branch node, 则page缓冲区中写入的是[]branchPageElement
  和所有的key值。

 for i, item := range n.inodes {
  _assert(len(item.key) > , "write: zero-length inode key")

  // Write the page element.
  if n.isLeaf {
   elem := p.leafPageElement(uint16(i))
   elem.pos = uint32(uintptr(unsafe.Pointer(&b[])) - uintptr(unsafe.Pointer(elem)))
   elem.flags = item.flags
   elem.ksize = uint32(len(item.key))
   elem.vsize = uint32(len(item.value))
  } else {
   elem := p.branchPageElement(uint16(i))
   elem.pos = uint32(uintptr(unsafe.Pointer(&b[])) - uintptr(unsafe.Pointer(elem)))
   elem.ksize = uint32(len(item.key))
   elem.pgid = item.pgid
   _assert(elem.pgid != p.id, "write: circular dependency occurred")
  }

        // If the length of key+value is larger than the max allocation size
  // then we need to reallocate the byte array pointer.
  //
  // See: https://github.com/boltdb/bolt/pull/335
  klen, vlen := len(item.key), len(item.value)
  if len(b) < klen+vlen {
   b = (*[maxAllocSize]byte)(unsafe.Pointer(&b[]))[:]
  }

  // Write data for the element to the end of the page.
  copy(b[:], item.key)
  b = b[klen:]
  copy(b[:], item.value)
  b = b[vlen:]
 }

node的反序列化：page -> node

node.read
: 从page对象初始化node，即page反序列化成node 反序列化步骤如下：

• 复制page id到node中
• 根据page.flags
  确定node.isLeaf
  
• 将page缓冲区中的数据复制到node.inodes
  中。branch page还是leaf page两种情况下数据格式略有不同。

// read initializes the node from a page.
func (n *node) read(p *page) {
 n.pgid = p.id
 n.isLeaf = ((p.flags & leafPageFlag) != )
 n.inodes = make(inodes, int(p.count))

 for i := ; i < int(p.count); i++ {
  inode := &n.inodes[i]
  if n.isLeaf {
   elem := p.leafPageElement(uint16(i))
   inode.flags = elem.flags
   inode.key = elem.key()
   inode.value = elem.value()
  } else {
   elem := p.branchPageElement(uint16(i))
   inode.pgid = elem.pgid
   inode.key = elem.key()
  }
  _assert(len(inode.key) > , "read: zero-length inode key")
 }

 // Save first key so we can find the node in the parent when we spill.
 if len(n.inodes) >  {
  n.key = n.inodes[].key
  _assert(len(n.key) > , "read: zero-length node key")
 } else {
  n.key = nil
 }
}

插入数据

node.put
: 向当前节点中插入key/value
。pageid
和flags
这两个输入参数是相关的，当flags不为零时，表示这对kv是Bucket数据，此时pageid
是其bucket的root page
。当flags为零时，pageid
没有意义，此时这对kv就是普通数据。

实现上：

• 首先从当前节点的inodes
  二分搜索 -key/value
  对插入位置index
  。
• 如果inodes
  中存在等值的key
  , 则覆盖其value
  
• 如果inodes
  中不存在等值key
  , 则在index位置处插入一个inode
  

// put inserts a key/value.
func (n *node) put(oldKey, newKey, value []byte, pgid pgid, flags uint32) {
    ...

 // Find insertion index.
 index := sort.Search(len(n.inodes), func(i int) bool { return bytes.Compare(n.inodes[i].key, oldKey) != -1 })

 // Add capacity and shift nodes if we don't have an exact match and need to insert.
 exact := (len(n.inodes) >  && index < len(n.inodes) && bytes.Equal(n.inodes[index].key, oldKey))
 if !exact {
  n.inodes = append(n.inodes, inode{})
  copy(n.inodes[index+1:], n.inodes[index:])
 }

 inode := &n.inodes[index]
 inode.flags = flags
 inode.key = newKey
 inode.value = value
 inode.pgid = pgid
 _assert(len(inode.key) > , "put: zero-length inode key")
}

删除数据

node.del
: 从当期节点中删除一对kv数据。后设置unbalanced为true, 表示本节点有可能触发合并

实现上：

• 首先从inodes
  中二分查找key
  ，对应位置为index
  
• 从inodes
  中删除index
  位置的inode
  对象

// del removes a key from the node.
func (n *node) del(key []byte) {
 // Find index of key.
 index := sort.Search(len(n.inodes), func(i int) bool { return bytes.Compare(n.inodes[i].key, key) != -1 })

 // Exit if the key isn't found.
 if index >= len(n.inodes) || !bytes.Equal(n.inodes[index].key, key) {
  return
 }

 // Delete inode from the node.
 n.inodes = append(n.inodes[:index], n.inodes[index+1:]...)

 // Mark the node as needing rebalancing.
 n.unbalanced = true
}

解引用

node.dereference
: 将所有inodes
数据复制到Heap
上，避免对DB
中mmap
缓冲区的引用，避免因为boltdb重新mmap
造成原有mmap
缓冲区失效。这个方法是递归的，对当前节点执行dereference
会递归对所有子节点调用dereference

释放

node.free
: 将当前节点对应的page
从freelist
中释放。

Bucket

在Boltdb学习笔记之〇--概述中我们提到，Bucket类似于关系型数据库中的表，区别在于Bucket支持嵌套，一个Bucket中可以包含很多子Bucket。而不管是父Bucket还是子Bucket，每个Bucket都对应一个B+树，B+树中存储着该Bucket的所有数据和children Bucket。因为Bucket与B+树一一对应，boltdb中所有B+树操作都能在Bucket中找到对应接口。因此接下来我们以Bucket为载体总结B+树相关操作。

以下代码定义了bucket
和Bucket
两种类型。在bucket
中，root
表示该Bucket对应的B+树的根节点page id，sequence
是一个单调递增的id, 对应一个Bucket。bucket
可序列化为[]byte
类型，作为leaf page中的value值。同样的，在leaf page中，如果某条leafPageElement
数据中flags != 0
, 我们也可读取其value值并将其反序列成bucket
对象。

// bucket represents the on-file representation of a bucket.
// This is stored as the "value" of a bucket key. If the bucket is small enough,
// then its root page can be stored inline in the "value", after the bucket
// header. In the case of inline buckets, the "root" will be 0.
type bucket struct {
    root     pgid   // page id of the bucket's root-level page
    sequence uint64 // monotonically incrementing, used by NextSequence()
}

Bucket
由bucket
组成，除此之外还有其他一些成员，注意这些字段仅存在于内存中，无法序列化到db文件中。

// Bucket represents a collection of key/value pairs inside the database.
type Bucket struct {
    *bucket
    tx       *Tx                // the associated transaction
    buckets  map[string]*Bucket // subbucket cache
    page     *page              // inline page reference
    rootNode *node              // materialized node for the root page.
    nodes    map[pgid]*node     // node cache

    // Sets the threshold for filling nodes when they split. By default,
    // the bucket will fill to 50% but it can be useful to increase this
    // amount if you know that your write workloads are mostly append-only.
    //
    // This is non-persisted across transactions so it must be set in every Tx.
    FillPercent float64
}

• tx
  : Bucket
  所关联的事务id
• buckets
  : 缓存当前Bucket
  下的子Bucket
  
• page
  : 仅当Bucket
  为inline
  时有效，即本Bucket
  下的所有数据都可容纳于一个page中。
• rootNode
  : 缓存当前Bucket对应的B+树根节点
• nodes
  : 缓存Bucket中B+树的节点。
• FillPercent
  : 设置Bucket对应的B+树中的分裂阈值。默认值为50%。

B+树相关操作

查询数据

Bucket.Get
会在当前Bucket
中搜索- key
对应的value, 如果B+树中找不到key, 或者key对应的value是子Bucket数据，则返回nil值。否则返回key对应的value值。

// Get retrieves the value for a key in the bucket.
// Returns a nil value if the key does not exist or if the key is a nested bucket.
// The returned value is only valid for the life of the transaction.
func (b *Bucket) Get(key []byte) []byte {
 k, v, flags := b.Cursor().seek(key)

 // Return nil if this is a bucket.
 if (flags & bucketLeafFlag) !=  {
  return nil
 }

 // If our target node isn't the same key as what's passed in then return nil.
 if !bytes.Equal(key, k) {
  return nil
 }
 return v
}

以上b.Curosr().seek(key)
即完成了B+树中key的查找, Curosr.seek
代码如下

// seek moves the cursor to a given key and returns it.
// If the key does not exist then the next key is used.
func (c *Cursor) seek(seek []byte) (key []byte, value []byte, flags uint32) {
 _assert(c.bucket.tx.db != nil, "tx closed")

 // Start from root page/node and traverse to correct page.
 c.stack = c.stack[:]
 c.search(seek, c.bucket.root)
 ref := &c.stack[len(c.stack)-1]

 // If the cursor is pointing to the end of page/node then return nil.
 if ref.index >= ref.count() {
  return nil, nil, 
 }

 // If this is a bucket then return a nil value.
 return c.keyValue()
}

Cursor.seek
中调用了Cursor.search
, 该函数会从B+树根节点开始递归搜索- key = seek
的数据。如下所示，Cursor.search
中

• 首先根据page id获取B+树根节点对应的page
  和node
  对象(如果Bucket中已经缓存了该page, 则node
  对象有效，否则为空)
• 然后对page类型进行校验，必须是branch page或leaf page类型。换言之，page类型不能是meta page或freelist page
• 接着进行递归搜索：如果n
  有效(对应节点已被Bucket缓存)，则执行Cursor.searchNode
  ；否则执行Cursor.searchPage
  
• 递归搜索的边界条件是到达B+树叶子节点，此时调用Cursor.nsearch
  在叶子节点中查找key, 记录下个大于等于目标key的位置。

// search recursively performs a binary search against a given page/node until it finds a given key.
func (c *Cursor) search(key []byte, pgid pgid) {
 p, n := c.bucket.pageNode(pgid)
 if p != nil && (p.flags&(branchPageFlag|leafPageFlag)) ==  {
  panic(fmt.Sprintf("invalid page type: %d: %x", p.id, p.flags))
 }
 e := elemRef{page: p, node: n}
 c.stack = append(c.stack, e)

 // If we're on a leaf page/node then find the specific node.
 if e.isLeaf() {
  c.nsearch(key)
  return
 }

 if n != nil {
  c.searchNode(key, n)
  return
 }
 c.searchPage(key, p)
}

Cursor.searchNode
里，在节点n
的inodes
数组中二分查找key
，找到后一个小于等于key
值的inode
的位置，接着在该位置对应的子节点中继续查找key

func (c *Cursor) searchNode(key []byte, n *node) {
 var exact bool
 index := sort.Search(len(n.inodes), func(i int) bool {
  // TODO(benbjohnson): Optimize this range search. It's a bit hacky right now.
  // sort.Search() finds the lowest index where f() != -1 but we need the highest index.
  ret := bytes.Compare(n.inodes[i].key, key)
  if ret ==  {
   exact = true
  }
  return ret != -1
 })
 if !exact && index >  {
  index--
 }
 c.stack[len(c.stack)-1].index = index

 // Recursively search to the next page.
 c.search(key, n.inodes[index].pgid)
}

插入数据

接口Bucket.Put
用于在当前Bucket
对应的B+树中插入一对key/value数据。如果key已存在，则用新value覆盖老value值，如果key不存在，则新增key/value对。

在查询数据
这一节我们已经见到了Cursor.seek
这个接口，它的功能从Bucket
中搜索目标key。如果目标key存在，返回对应的key, value和flags(用于区分value是普通数据还是子Bucket数据)。如果目标key不存在，则返回大于目标key的小key, 及其对应的value、flags

// Put sets the value for a key in the bucket.
// If the key exist then its previous value will be overwritten.
// Supplied value must remain valid for the life of the transaction.
// Returns an error if the bucket was created from a read-only transaction, if the key is blank, if the key is too large, or if the value is too large.
func (b *Bucket) Put(key []byte, value []byte) error {
 if b.tx.db == nil {
  return ErrTxClosed
 } else if !b.Writable() {
  return ErrTxNotWritable
 } else if len(key) ==  {
  return ErrKeyRequired
 } else if len(key) > MaxKeySize {
  return ErrKeyTooLarge
 } else if int64(len(value)) > MaxValueSize {
  return ErrValueTooLarge
 }

 // Move cursor to correct position.
 c := b.Cursor()
 k, _, flags := c.seek(key)

 // Return an error if there is an existing key with a bucket value.
 if bytes.Equal(key, k) && (flags&bucketLeafFlag) !=  {
  return ErrIncompatibleValue
 }

 // Insert into node.
 key = cloneBytes(key)
 c.node().put(key, key, value, , )

 return nil
}

所以以上代码中，当Cursor.seek
返回之后，首先校验flags
, 如果为子Bucket数据返回ErrIncompatibleValue
错误。然后将key/value数据插入到Cursor
对象c
当前所在的节点上。

删除数据

Bucket.Delete
从当前Bucket对应的B+树中删除目标key的数据。如果目标key不存在则什么也不做

实现上：

• 校验：事务中db是否为空，当前Bucket是否可写
• 调用Cursor.seek
  寻找目标key在B+树上的位置。
• 在B+树叶子节点上删除目标key

// Delete removes a key from the bucket.
// If the key does not exist then nothing is done and a nil error is returned.
// Returns an error if the bucket was created from a read-only transaction.
func (b *Bucket) Delete(key []byte) error {
 if b.tx.db == nil {
  return ErrTxClosed
 } else if !b.Writable() {
  return ErrTxNotWritable
 }

 // Move cursor to correct position.
 c := b.Cursor()
 _, _, flags := c.seek(key)

 // Return an error if there is already existing bucket value.
 if (flags & bucketLeafFlag) !=  {
  return ErrIncompatibleValue
 }

 // Delete the node if we have a matching key.
 c.node().del(key)

 return nil
}

节点分裂

随着用户不断向Bucket
中插入新数据，B+树的某些叶子节点可能会超过分裂阈值，从而触发分裂。

Bucket.spill
实现了当前Bucket
对应的B+树的分裂，以及所有子Bucket
对应的B+树的分裂(递归的)。其实现如下：

• 首先遍历缓存中的所有子Bucket，对于每个子Bucket
• 如果子Bucket小到可以inlineable
  , 则将子Bucket对应B+树中所有page释放，并将该子Bucket序列化到value中
• 否则对子Bucket递归调用Bucket.spill
  ，并将更新后的Bucket header序列化到value中.
• 在当前Bucket对应的B+树中更新子Bucket的value, key为子Bucket名
• 然后对当前Bucket对应的B+树调用node.spill
  ，执行节点分裂
• 更新当前Bucket对应的B+树的根节点(B+树节点分裂可能会生成新的根节点)

// spill writes all the nodes for this bucket to dirty pages.
func (b *Bucket) spill() error {
 // Spill all child buckets first.
 for name, child := range b.buckets {
  // If the child bucket is small enough and it has no child buckets then
  // write it inline into the parent bucket's page. Otherwise spill it
  // like a normal bucket and make the parent value a pointer to the page.
  var value []byte
  if child.inlineable() {
   child.free()
   value = child.write()
  } else {
   if err := child.spill(); err != nil {
    return err
   }

   // Update the child bucket header in this bucket.
   value = make([]byte, unsafe.Sizeof(bucket{}))
   var bucket = (*bucket)(unsafe.Pointer(&value[]))
   *bucket = *child.bucket
  }

  // Skip writing the bucket if there are no materialized nodes.
  if child.rootNode == nil {
   continue
  }

  // Update parent node.
  var c = b.Cursor()
  k, _, flags := c.seek([]byte(name))
  if !bytes.Equal([]byte(name), k) {
   panic(fmt.Sprintf("misplaced bucket header: %x -> %x", []byte(name), k))
  }
  if flags&bucketLeafFlag ==  {
   panic(fmt.Sprintf("unexpected bucket header flag: %x", flags))
  }
  c.node().put([]byte(name), []byte(name), value, , bucketLeafFlag)
 }

 // Ignore if there's not a materialized root node.
 if b.rootNode == nil {
  return nil
 }

 // Spill nodes.
 if err := b.rootNode.spill(); err != nil {
  return err
 }
 b.rootNode = b.rootNode.root()

 // Update the root node for this bucket.
 if b.rootNode.pgid >= b.tx.meta.pgid {
  panic(fmt.Sprintf("pgid (%d) above high water mark (%d)", b.rootNode.pgid, b.tx.meta.pgid))
 }
 b.root = b.rootNode.pgid

 return nil
}

从上面的分析可以看到B+树分裂的核心逻辑其实在node.spill
中，代码略长这里就不列出了，感兴趣的同学可查看源码。这里仅总结基本思路：

在对一个B+树节点执行分裂操作时：

• 首先将当前节点的所有子节点按照node.key
  升序排序
• 然后当前节点的所有子节点递归调用node.spill
  , 执行可能触发的分裂操作
• 接着对当前节点调用node.split
  ，返回一组分裂后的新节点, 放置于当前节点的父节点下，用于替换当前节点
• 后处理边界条件：如果当前节点是B+树根节点，判断node.spill
  中是否生成了新的根节点，如果是则对新根节点执行node.spill
  

在node.split
中, 将当前节点根据一定的策略分裂成一组新节点, 策略如下：

1. 如果当前节点中len(n.inodes) <= minKeysPerPage * 2
   (分裂后每个page中key的数量不超过minKeysPerPage
   )，则不必分裂
2. 如果当前节点序列化之后的大小小于pageSize
   (该节点可被一个page容纳), 则不必分裂
3. 根据fillPercent
   计算出node分裂的大小阈值threshold
   : fillPercent * pageSize
   
4. 根据threshold
   ，找到当前node的分裂点(超过阈值的临界inode的位置)
5. 如果当前node没有parent，即自身就是B+树根节点, 则创建一个新节点作为当前节点的父节点
6. 在当前节点分裂点处一分为二，生成两个新节点left
   和right
   , 接着对right
   节点重复执行1-6步

节点合并

当boltdb中的B+树不断删除数据之后，导致一些节点中的数据越来越小，此时需要对低于一定阈值的节点进行递归合并。代码中由Bucket.reblance
实现.

在该函数中，首先对所有缓存的node调用node.rebalance
执行合并操作，然后对所有的子Bucket递归调用Bucket.rebalance

// rebalance attempts to balance all nodes.
func (b *Bucket) rebalance() {
 for _, n := range b.nodes {
  n.rebalance()
 }
 for _, child := range b.buckets {
  child.rebalance()
 }
}

从上面的分析看到，节点合并的核心逻辑在node.rebalance
中, 代码较长，这里仅总结其合并策略：

1. 如果当前节点的unbalanced
   为false, 说明该节点从在本次事务中未删除任何数据，那么无需对其合并
2. 如果当前节点大小大于pageSize
   的1/4, 且其中key的数量大于node.minKeys()
   , 那么无需对其合并
3. 除了1和2两种情况下，说明当前节点需要合并，合并步骤如下：
4. 如果当前节点是B+树的根节点。按照以下两种情况细分
• 如果当前节点非leaf node且子节点个数为1，将子节点的所有子节点放置于当前节点下，并去除子节点。
• 如果当前节点是leaf node，直接返回
5. 如果当前节点的子节点个数为零，则将其从父节点的inodes
   和children
   中删除，然后对父节点重新执行rebalance
   
6. 如果当前节点是其父节点的个子节点，则将右兄弟节点合并到当前节点中, 并对父节点执行rebalance
   
7. 如果当前节点不是其父节点的个子节点，则将当前节点合并到其左兄弟节点中, 并对父节点执行rebalance
   

Bucket相关操作

创建子Bucket

Bucket.CreateBucket
: 在当前Bucket下创建子Bucket.

• 首先进行校验：db是否有效，当前Bucket是否可写，待新建Bucket的name是否为空
• 如果同名的子Bucket已存在，返回ErrBucketExists
  错误
• 如果同名的key/value数据已存在，返回ErrIncompatibleValue
  错误
• 在对应的B+树叶子节点中插入子Bucket数据，并返回子Bucket

注意：CreateBucket
会产生一个dirty node和一个new Bucket对象，都是在内存中，在事务提交之前不会flush到磁盘，不会影响其他只读事务。

// CreateBucket creates a new bucket at the given key and returns the new bucket.
// Returns an error if the key already exists, if the bucket name is blank, or if the bucket name is too long.
// The bucket instance is only valid for the lifetime of the transaction.
func (b *Bucket) CreateBucket(key []byte) (*Bucket, error) {
 if b.tx.db == nil {
  return nil, ErrTxClosed
 } else if !b.tx.writable {
  return nil, ErrTxNotWritable
 } else if len(key) ==  {
  return nil, ErrBucketNameRequired
 }

 // Move cursor to correct position.
 c := b.Cursor()
 k, _, flags := c.seek(key)

 // Return an error if there is an existing key.
 if bytes.Equal(key, k) {
  if (flags & bucketLeafFlag) !=  {
   return nil, ErrBucketExists
  }
  return nil, ErrIncompatibleValue
 }

 // Create empty, inline bucket.
 var bucket = Bucket{
  bucket:      &bucket{},
  rootNode:    &node{isLeaf: true},
  FillPercent: DefaultFillPercent,
 }
 var value = bucket.write()

 // Insert into node.
 key = cloneBytes(key)
 c.node().put(key, key, value, , bucketLeafFlag)

 // Since subbuckets are not allowed on inline buckets, we need to
 // dereference the inline page, if it exists. This will cause the bucket
 // to be treated as a regular, non-inline bucket for the rest of the tx.
 b.page = nil

 return b.Bucket(key), nil
}

获取子Bucket

Bucket.Bucket
实现了从当前Bucket中获取名为name
的子Bucket。首先从缓存Bucket.buckets
中查找子Bucket, 有则直接返回。否则从当前Bucket对应的B+树中查找该子Bucket, 如果存在则将子Bucket加入到缓存中，并返回；否则返回nil

// Bucket retrieves a nested bucket by name.
// Returns nil if the bucket does not exist.
// The bucket instance is only valid for the lifetime of the transaction.
func (b *Bucket) Bucket(name []byte) *Bucket {
 if b.buckets != nil {
  if child := b.buckets[string(name)]; child != nil {
   return child
  }
 }

 // Move cursor to key.
 c := b.Cursor()
 k, v, flags := c.seek(name)

 // Return nil if the key doesn't exist or it is not a bucket.
 if !bytes.Equal(name, k) || (flags&bucketLeafFlag) ==  {
  return nil
 }

 // Otherwise create a bucket and cache it.
 var child = b.openBucket(v)
 if b.buckets != nil {
  b.buckets[string(name)] = child
 }

 return child
}

删除子Bucket

Bucket.DeleteBucket
实现了在当前Bucket中删除指定name
的子Bucket. 由于子Bucket可能还嵌套包含自己的子Bucket, 因此在从当前Bucket对应的B+树中删除该子Bucket时，还需递归调用Bucket.DeleteBucket
将子Bucket中的子Bucket删除。