面试题：Python与SQLite结合时如何处理高并发及数据完整性问题

1. 使用锁机制确保数据完整性

在多线程或多进程环境下，为了避免多个线程/进程同时对SQLite数据库进行读写操作导致的数据竞争和不一致问题，可以使用锁机制。

多线程场景

在Python的threading模块中，可以使用Lock类来实现线程锁。

import threading
import sqlite3

lock = threading.Lock()

def write_to_db():
    with lock:
        conn = sqlite3.connect('test.db')
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO table_name (column1) VALUES (?)', ('data',))
        conn.commit()
        conn.close()

多进程场景

在multiprocessing模块中，可以使用Lock类来实现进程锁。

import multiprocessing
import sqlite3

def write_to_db():
    lock = multiprocessing.Lock()
    with lock:
        conn = sqlite3.connect('test.db')
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO table_name (column1) VALUES (?)', ('data',))
        conn.commit()
        conn.close()


if __name__ == '__main__':
    p = multiprocessing.Process(target=write_to_db)
    p.start()
    p.join()

2. 使用连接池

连接池可以管理多个数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销，同时也有助于控制并发访问。

可以使用sqlite3模块结合queue模块来实现简单的连接池。

import sqlite3
import queue


class SQLiteConnectionPool:
    def __init__(self, db_path, max_connections=5):
        self.db_path = db_path
        self.pool = queue.Queue(maxsize=max_connections)
        for _ in range(max_connections):
            self.pool.put(sqlite3.connect(db_path))

    def get_connection(self):
        return self.pool.get()

    def return_connection(self, conn):
        self.pool.put(conn)


# 使用示例
pool = SQLiteConnectionPool('test.db')
conn = pool.get_connection()
try:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM table_name')
    results = cursor.fetchall()
finally:
    pool.return_connection(conn)

3. SQLite在高并发场景下的局限性

锁机制：SQLite使用文件级锁，在写入操作时会锁定整个数据库文件，这意味着在高并发写入场景下，其他读写操作都需要等待锁的释放，性能会受到严重影响。
事务处理：虽然SQLite支持事务，但高并发事务提交可能导致频繁的锁竞争，增加事务回滚的概率。

4. 可能的解决方案

读写分离：将读操作和写操作分开，读操作可以使用多个连接并行执行，写操作则通过锁机制进行顺序处理。
使用其他数据库：对于高并发读写场景，可以考虑使用像PostgreSQL、MySQL等支持更高级并发控制的数据库。
缓存：引入缓存机制（如Redis），对于频繁读取的数据先从缓存中获取，减少对SQLite数据库的读取压力。

通过上述手段，可以在一定程度上缓解SQLite在高并发场景下的问题，确保数据的完整性和一致性。

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