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从输出结果的使用方（引擎内部和引擎下游数据消费方）的视角来看：对于记录 O(t+1)，

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用这个库，用户可以基于 Kafka 构建有状态的实时数据处理应用，更进一步地，Kafka Streams 需要数据输入源和输出均为 Kafka 消息队列。

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有「财大气粗」型的 Google MillWheel，背靠强大的基础架构用于状态管理；有「心灵手巧」型的 Apache Flink，巧妙地结合了分布式一致性快照和两阶段事务实现一致性；

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数据格式、以及存储的位置，都有可能是不一样的。如何从这些数据中快速精准地挖掘出潜在的质量问题比较困难。

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第二个是看阿里巴巴的技术。阿里巴巴每年的双11，都是商业和技术的共同进化。无论是从宏观的角度看人类社会，

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提升商业每一个环节的效率、质量。商业已经从一个信息时代的商业变成一个智能时代的商业，现在的商业都是智能化的。

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第二个特点是非常绿色低碳，相比行业标准，M6实现同等参数规模，能耗仅为其1%，我们已将M6应用在了内部大规模场景上，同时也开放给外部合作伙伴使用。

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Transaction Id记录了产生这个历史版本事务Id，用作后续MVCC中的版本可见性判断

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其中会根据是insert还是update类型，分别调用trx_undo_page_report_insert或者trx_undo_page_report_modify。本文开始已经介绍过了具体的Undo Record内容。

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首先会调用row_undo_mod_del_unmark_sec_and_undo_update，其中根据从Undo Record中解析出的update vector来回退这次操作在所有二级索引上的影响，可能包括重新插入被删除的二级索引记录、