面试题答案
一键面试1. 引入乐观锁机制
数据库底层原理
传统的锁机制（悲观锁）在操作数据前就先获取锁，以防止其他事务并发修改。而乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，在提交更新操作时才去检查数据是否被其他事务修改。SQLite 本身不直接支持乐观锁，但可以通过应用层逻辑来实现。例如，在表中添加一个版本号字段（如 version）。每次更新数据时，先读取当前版本号，更新时将版本号加 1，并通过 WHERE 子句指定当前读取的版本号。若更新成功，说明在读取和更新之间数据未被其他事务修改；若更新行数为 0，则说明数据已被修改，需要重新读取数据并再次尝试更新。
应用架构层面
在移动应用中，业务逻辑层在进行数据更新操作时，按照上述逻辑处理乐观锁。比如在用户提交订单场景下，订单表中有 version 字段。应用首先查询订单数据及其 version，用户修改订单信息后，提交更新请求，更新语句带上 WHERE version = [原读取的版本号] 并 SET version = [原版本号 + 1]。如果更新失败，应用提示用户数据已被其他操作修改，需重新查看和操作订单。
2. 基于优先级的事务调度
数据库底层原理
在 SQLite 中，通过自定义调度算法来实现基于优先级的事务调度。事务在开始时可以被赋予一个优先级（例如，与业务逻辑相关，如重要的实时数据更新事务优先级高，普通查询事务优先级低）。数据库内核在处理锁请求时，优先满足高优先级事务的锁需求。当检测到死锁时，选择低优先级的事务进行回滚，以解除死锁。这需要对 SQLite 的锁管理模块进行一定程度的扩展和修改，使其能够识别和处理事务优先级。
应用架构层面
在移动应用架构中，业务逻辑层根据业务场景为不同事务分配优先级。比如在实时消息推送场景下，消息更新事务优先级设置为高；而用户查看历史消息的查询事务优先级设置为低。在数据访问层，调用 SQLite 数据库操作时，将事务优先级传递给数据库。应用需要有相应的监控和反馈机制，当低优先级事务频繁被回滚时，适当调整优先级策略，以保证系统整体的性能和稳定性。
3. 锁超时机制优化
数据库底层原理
在 SQLite 原有的锁超时机制基础上进行优化。默认情况下，SQLite 对获取锁有一个超时时间，但这个时间是固定的。可以动态调整锁超时时间，根据当前系统负载和事务执行情况来确定。例如，当系统处于高并发状态，且死锁频繁发生时，适当缩短锁超时时间，使事务更快地发现获取锁失败，从而避免长时间等待导致死锁。同时，记录每次锁超时的相关信息，如事务 ID、等待时间、锁类型等，以便分析死锁发生的规律和原因。
应用架构层面
在移动应用中，应用层与数据库交互时，将系统负载信息传递给数据库（例如，当前活跃事务数量、CPU 使用率等）。数据库根据这些信息动态调整锁超时时间。应用层还需要处理锁超时后的事务重试逻辑。当事务因锁超时失败后，根据业务场景决定是否立即重试、延迟重试或放弃重试。比如在非关键数据更新场景下，可以立即重试一定次数；而在重要数据操作场景下，提示用户稍后重试。