1. SQLite WAL模式在高并发读写场景下的性能挑战
- WAL文件增长：随着读写操作的增加，WAL文件会持续增长。如果不加以控制，可能会占用大量磁盘空间，导致磁盘I/O性能下降，因为磁盘空间不足可能引发频繁的磁盘清理操作，影响其他读写性能。
- 检查点（Checkpoint）开销：检查点操作会将WAL文件中的修改合并回主数据库文件。在高并发场景下，频繁的检查点操作会增加I/O负担，因为它需要将大量数据从WAL文件写入主数据库文件，可能导致短暂的性能瓶颈。
- 读操作锁竞争：虽然WAL模式允许并发读，但在进行检查点或某些特定操作时，读操作可能会受到影响。例如，在检查点过程中，为了确保数据一致性，可能会短暂阻止新的读操作，造成读操作的延迟。
- 写操作同步延迟：为保证数据持久化，WAL模式下写操作默认会进行一定程度的同步。在高并发写场景中，频繁的同步操作会增加I/O延迟，降低整体写性能。
2. 应对策略
系统架构层面
- 使用高速存储：将数据库文件和WAL文件存储在SSD（固态硬盘）上，SSD的随机读写性能远高于传统机械硬盘，能够有效减少I/O延迟，提升高并发场景下的读写性能。例如，企业级SSD的4K随机读性能可达数万IOPS，能大大提升数据库响应速度。
- 分布式架构：考虑将应用架构进行分布式设计，将数据库负载分散到多个SQLite实例上。可以通过业务逻辑进行数据分区，比如按用户ID的哈希值分配到不同的SQLite实例，从而降低单个实例的并发压力。
配置参数层面
- 调整检查点频率：通过设置
PRAGMA wal_autocheckpoint参数来控制检查点的频率。将其设置为较大的值（如1000或更高），可以减少检查点的执行频率，降低I/O开销。例如，PRAGMA wal_autocheckpoint = 1000;表示WAL文件增长到1000页时触发检查点。
- 优化同步策略：使用
PRAGMA synchronous参数调整同步策略。将其设置为NORMAL或OFF，可以减少写操作的同步次数，提升写性能。但设置为OFF时会降低数据安全性，在系统崩溃时可能导致数据丢失，所以一般推荐设置为NORMAL。例如，PRAGMA synchronous = NORMAL;
应用代码层面
- 批量操作：在进行写操作时，尽量采用批量插入、更新等操作，减少单个事务的数量。这样可以减少WAL文件的频繁写入，降低I/O开销。例如，在Python中使用
executemany方法执行批量插入：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
data = [(1, 'value1'), (2, 'value2'), (3, 'value3')]
c.executemany('INSERT INTO table_name (id, value) VALUES (?,?)', data)
conn.commit()
- 优化事务管理：合理控制事务的大小和持续时间。避免长事务，因为长事务会占用资源并可能导致其他事务等待。例如，将复杂的业务操作拆分成多个小事务，按照业务逻辑顺序依次执行。
- 缓存机制：引入缓存来减轻数据库的读压力。可以使用内存缓存（如Redis），对于频繁读取且不经常变化的数据，先从缓存中获取。如果缓存中没有，则从SQLite数据库读取，并将数据写入缓存，以便下次读取。例如，在Python中使用
redis - py库：
import redis
import sqlite3
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
key = 'data_key'
data = r.get(key)
if data is None:
c.execute('SELECT * FROM table_name WHERE condition')
data = c.fetchone()
r.set(key, data)
