PolarDB PostgreSQL版（以下简称 PolarDB-PG）是一款阿里云自主研发的企业级数据库产品，采用计算存储分离架构，兼容 PostgreSQL 与 Oracle。PolarDB-PG 的存储与计算能力均可横向扩展，具有高可靠、高可用、弹性扩展等企业级数据库特性。同时，PolarDB-PG 具有大规模并行计算能力，可以应对 OLTP 与 OLAP 混合负载；还具有时空、向量、搜索、图谱等多模创新特性，可以满足企业对数据处理日新月异的新需求。
刷脏控制
为避免只读节点读取到“未来页”，PolarDB-PG 引入刷脏控制功能，即在主节点要将数据页写入共享存储时，判断所有只读节点是否均已回放到该数据页最近一次修改对应的 WAL 日志。
主节点 Buffer Pool 中的数据页，根据是否包含“未来数据”（即只读节点的回放位点之后新产生的数据)，可以分为两类：可以写入存储的和不能写入存储的。该判断依赖两个位点：
- Buffer 最近一次修改对应的 LSN，我们称之为 Buffer Latest LSN。
- 最老回放位点，即所有只读节点中最小的回放位点，我们称之为 Oldest Apply LSN。
刷脏控制判断规则如下：
if buffer latest lsn <= oldest apply lsn
flush buffer
else
do not flush buffer
复制一致性位点
为将数据页回放到指定的 LSN 位点，只读节点会维护数据页与该页上的 LSN 的映射关系，这种映射关系保存在 LogIndex 中。LogIndex 可以理解为是一种可以持久化存储的 HashTable。访问数据页时，会从该映射关系中获取数据页需要回放的所有 LSN，依次回放对应的 WAL 日志，最终生成需要使用的数据页。
可见，数据页上的修改越多，其对应的 LSN 也越多，回放所需耗时也越长。为了尽量减少数据页需要回放的 LSN 数量，PolarDB-PG 中引入了一致性位点的概念。
一致性位点表示该位点之前的所有 WAL 日志修改的数据页均已经持久化到存储。主备之间，主节点向备节点发送当前 WAL 日志的写入位点和一致性位点，备节点向主节点发送当前回放的位点。由于一致性位点之前的 WAL 修改都已经写入共享存储，备节点无需再回放该位点之前的 WAL 日志。因此，可以将 LogIndex 中所有小于一致性位点的 LSN 清理掉，既加速回放效率，同时还能减少 LogIndex 占用的空间。
FlushList
为维护一致性位点，PolarDB-PG 为每个 Buffer 引入了一个内存状态，即第一次修改该 Buffer 对应的 LSN，称之为 oldest LSN，所有 Buffer 中最小的 oldest LSN 即为一致性位点。
一种获取一致性位点的方法是遍历 Buffer Pool 中所有 Buffer，找到最小值，但遍历代价较大，CPU 开销和耗时都不能接受。为高效获取一致性位点，PolarDB-PG 引入 FlushList 机制，将 Buffer Pool 中所有脏页按照 oldest LSN 从小到大排序。借助 FlushList，获取一致性位点的时间复杂度可以达到 O(1)。
第一次修改 Buffer 并将其标记为脏时，将该 Buffer 插入到 FlushList 中，并设置其 oldest LSN。Buffer 被写入存储时，将该内存中的标记清除。
为高效推进一致性位点，PolarDB-PG 的后台刷脏进程（bgwriter）采用“先被修改的 Buffer 先落盘”的刷脏策略，即 bgwriter 会从前往后遍历 FlushList，逐个刷脏，一旦有脏页写入存储，一致性位点就可以向前推进。以上图为例，如果 oldest LSN 为 10 的 Buffer 落盘，一致性位点就可以推进到 30。
并行刷脏
为进一步提升一致性位点的推进效率，PolarDB-PG 实现了并行刷脏。每个后台刷脏进程会从 FlushList 中获取一批数据页进行刷脏。
