这是一篇关于 Convex 后端平台工作原理的介绍文章，主要内容如下：

• 引言：Convex 已发展为繁荣的后端平台，本文将介绍其工作原理，从系统概述开始，逐步引入系统的核心状态和运动状态。
• 概述：以部署 James 的swaghaus应用为例，介绍 Convex 的部署和服务架构，包括 Web 应用和后端端点，Convex 部署的核心是运行在云端的数据库，直接运行convex/文件夹中的应用代码作为事务，并提供端到端类型系统和一致性保证。

• Convex at rest：

  • Functions：公共流量通过query、mutation和action注册的公共函数流向 Convex 应用的后端，函数运行器使用 V8 执行 JavaScript，并对convex/目录中的代码进行打包和编译，创建更小且执行更快的代码单元和源映射。
  • Tables and schema：应用可以在schema.ts文件中指定表和数据验证器，Convex 支持稍扩展的 JSON，包含 64 位有符号整数和二进制数据，每个文档都有唯一的文档 ID，Convex 设计为既支持无模式文档数据库，也支持模式驱动的关系模型。
  • The transaction log：Convex 数据库将表存储在事务日志中，这是一个只支持在末尾追加条目和查询指定时间戳条目的数据结构，每个文档版本都有一个单调递增的时间戳，事务日志包含所有表的文档混合在一起，每个时间戳定义一个数据库快照，通过应用事务日志中的增量可以创建指定时间戳的数据库快照，为了提高查询效率，还可以在事务日志之上构建索引。

• Starting it up: The sync engine：

  • Concurrency and race conditions：为实现 Web 规模，后端需要同时执行多个请求，引入并发会带来竞态条件问题，如两个用户同时添加最后一件商品到购物车，可能导致数据不一致。
  • Transactions：事务是数据库读写的原子组，封装了应用逻辑，Convex 确保所有事务是可序列化的，开发者无需担心竞态条件，在 Convex 中，可序列化的事务可以并行运行并独立提交，不会相互干扰。
  • Read and write sets：Convex 使用乐观并发控制实现可序列化，事务有开始时间戳、读取集和写入集，通过检查写入集与读取集是否有重叠来确定事务是否可序列化。
  • Commit protocol：提交者是事务日志的唯一写入者，它接收最终的事务，决定是否可以提交，并将其写入事务日志，如果事务与其他事务的写入集有重叠，则会中止事务并返回错误，函数运行器会重试事务。
  • Subscriptions：可以使用读取集实现查询的实时更新，客户端订阅查询结果的变化，订阅管理器维护所有活动订阅的读取集，高效地检测查询结果是否改变。
  • Functions: Sandboxing and determinism：JavaScript 运行时具有沙盒化和确定性，确保突变的可重试性和查询订阅的精确性，通过控制 V8 运行时和暴露的环境来实现这些保证。
• Putting it all together: Walking through a request：以加载 Swaghaus 应用为例，介绍客户端请求到 Convex 后端再返回的过程，包括执行查询、执行突变和更新订阅等步骤。
• 结论：文章介绍了 Convex 的主要工作原理，但还有很多内容未涵盖，如 actions、auth 等，Convex 是一个集成了多种功能的后端平台，方便开发者构建全栈 AI 项目。