面试题：SQLite页面缓存与等待锁策略的协同优化

Question

在复杂的业务场景下，SQLite的页面缓存机制与等待锁策略相互影响。请详细论述如何根据具体业务需求，对这两者进行协同优化，以达到最佳的数据库性能和稳定性。同时举例说明在不同业务场景下的具体优化方案。

Answer 1

1. 理解SQLite的页面缓存机制与等待锁策略

• 页面缓存机制：SQLite使用页面缓存（Pager）来管理数据库文件的页面。缓存大小决定了可以同时保存在内存中的页面数量。较大的缓存可以减少磁盘I/O，提高查询性能，但会占用更多内存。
• 等待锁策略：SQLite使用锁来保证数据的一致性和并发访问的正确性。不同的操作（如读取、写入）会获取不同类型的锁（如共享锁、排他锁）。等待锁策略决定了事务等待锁的方式和时间。

2. 协同优化原则

• 分析业务读写模式：
  • 读多写少场景：增大页面缓存大小，使更多数据常驻内存，减少磁盘I/O。同时，优化锁策略，减少读操作等待写锁的时间。例如，采用乐观并发控制，在读操作时不获取锁，只在写操作时检查数据是否被修改。
  • 写多读少场景：适当调整缓存大小，避免因缓存过大导致频繁的页面置换影响写性能。优化锁策略，减少写操作之间的锁竞争。可以采用批量写入，减少锁的获取次数。
• 考虑事务特性：
  • 长事务：长事务可能长时间持有锁，影响其他事务的执行。对于长事务，尽量将其拆分为多个短事务，减少锁的持有时间。同时，根据事务的读写需求，合理调整缓存大小。
  • 短事务：短事务执行速度快，但频繁的锁获取和释放也会带来开销。可以通过优化缓存，减少短事务的磁盘I/O，提高整体性能。

3. 不同业务场景下的具体优化方案

• 场景一：报表生成（读多写少）
  • 页面缓存优化：增大页面缓存大小，例如将缓存大小设置为物理内存的20% - 30%。可以通过PRAGMA cache_size指令来设置，如PRAGMA cache_size = 10000;（单位为页面数，具体数值需根据数据库大小和系统内存调整）。
  • 等待锁策略优化：启用PRAGMA read_uncommitted，允许读操作不等待写操作完成，提高读性能。但要注意这种方式可能会读到未提交的数据，适用于对数据一致性要求不高的报表场景。
• 场景二：订单处理（写多读少）
  • 页面缓存优化：根据订单数据的平均大小和事务频率，适当设置缓存大小。例如，若订单数据较小且事务频繁，可以将缓存大小设置为物理内存的10% - 20%。
  • 等待锁策略优化：采用批量插入订单数据的方式，减少锁的获取次数。同时，通过PRAGMA locking_mode = EXCLUSIVE;设置为独占锁模式，减少写操作之间的竞争。在业务允许的情况下，将订单处理事务拆分为多个子事务，如订单创建、订单支付等，缩短单个事务的执行时间。