面试题：SQLite紧凑性设计在不同应用场景的实践挑战与应对

Question

假设要在资源受限的移动设备上，基于SQLite紧凑性设计开发一个处理高并发读写的日志记录应用，可能会遇到哪些与紧凑性相关的挑战，又该如何解决？

Answer 1

可能遇到的与紧凑性相关的挑战

1. 空间占用：移动设备存储资源有限，SQLite数据库日志记录不断增加，可能快速耗尽存储空间。同时，为保证紧凑性采用的一些压缩算法或数据结构优化，可能在读写时增加额外开销，影响高并发性能。
2. 索引维护：为了实现快速查询和高并发读写，通常需要创建索引。但索引会占用额外空间，与紧凑性目标冲突。在高并发场景下，索引更新频繁，可能导致数据库文件碎片化，进一步影响紧凑性和性能。
3. 数据结构调整：SQLite为保持紧凑性，可能采用一些复杂数据结构。在高并发读写时，对这些数据结构的修改和维护变得复杂，容易出现数据不一致或性能瓶颈。

解决方法

1. 空间管理
   • 定期清理：根据日志记录的重要性和时效性，定期删除过期或不再需要的日志。可以通过设置一个清理任务，在系统空闲时执行，避免影响高并发读写操作。
   • 数据压缩：对日志内容采用高效压缩算法，如zlib，在写入数据库前对日志进行压缩存储，读取时再解压。这样可以有效减少存储空间占用，同时对高并发性能影响相对较小。
2. 索引优化
   • 部分索引：只对经常查询的字段或查询条件创建索引，而不是对所有字段都创建索引。例如，只对日志的时间戳和关键业务字段创建索引，这样既能满足查询需求，又可减少索引空间占用。
   • 索引重建与优化：定期对数据库进行VACUUM操作，整理碎片化的索引和数据，恢复数据库的紧凑性。在高并发读写间隙执行此操作，避免影响业务。
3. 数据结构优化
   • 使用内存缓存：在应用层引入内存缓存（如Redis），对于高并发的写操作，先将日志数据写入缓存，然后批量、有序地写入SQLite数据库。这样可减少对复杂数据结构的频繁直接操作，降低数据不一致风险，同时提高写入性能。
   • 优化事务：合理控制事务粒度，在高并发场景下，尽量将相关操作合并为一个事务，减少事务提交次数，降低对数据结构频繁修改带来的复杂性，保证紧凑性和数据一致性。