面试题：SQLite锁机制优化与高并发场景处理

优化方案

采用 WAL 模式：
- SQLite 支持 WAL（Write - Ahead Logging）模式，与传统的回滚日志模式不同。在 WAL 模式下，写操作不会直接修改数据库文件，而是将修改写入到 WAL 文件中。读操作可以直接读取数据库文件，而无需等待写操作完成。这使得读写操作可以并发进行，大大提高了高并发场景下的性能。
- 启用 WAL 模式可以通过在连接字符串中指定 PRAGMA journal_mode = WAL 来实现。例如，在 Python 中使用 sqlite3 库连接数据库时，可以这样设置：

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('your_database.db')
conn.execute('PRAGMA journal_mode = WAL')

合理控制事务粒度：
- 尽量将事务范围缩小，减少事务持有锁的时间。例如，如果有多个独立的写操作，可以将它们拆分成多个小事务，而不是放在一个大事务中。对于读操作，如果不需要读取到最新的写入数据，可以在无事务状态下执行，因为 WAL 模式下读操作不依赖锁。
- 比如在 Java 中使用 SQLite JDBC 驱动：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Statement;

public class SQLiteExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:your_database.db");
            Statement stmt = conn.createStatement();
            // 小事务示例
            conn.setAutoCommit(false);
            stmt.executeUpdate("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')");
            conn.commit();
            conn.setAutoCommit(true);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

使用缓存：
- 对于频繁读取的数据，可以在应用层设置缓存。例如，使用 Redis 作为缓存。当有读请求时，先从缓存中查找数据，如果命中则直接返回，减少对 SQLite 数据库的读压力。当有写操作时，除了更新数据库，也需要更新缓存，以保证数据一致性。
- 以 Python 为例，结合 redis - py 库和 sqlite3 库：

import sqlite3
import redis

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
def get_data_from_db(key):
    conn = sqlite3.connect('your_database.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT data FROM your_table WHERE key =?', (key,))
    result = cursor.fetchone()
    conn.close()
    return result[0] if result else None

def get_data(key):
    data = redis_client.get(key)
    if data is None:
        data = get_data_from_db(key)
        if data:
            redis_client.set(key, data)
    return data

不同事务隔离级别下的兼容性

未提交读（Read Uncommitted）：
- WAL 模式与之兼容。在 WAL 模式下，读操作可以读取到 WAL 文件中的未提交数据（因为读操作不会被写操作阻塞）。但这种隔离级别可能会导致脏读问题，即读取到其他事务未提交的数据，在后续该事务回滚时，可能造成数据不一致。
提交读（Read Committed）：
- WAL 模式同样兼容。在提交读隔离级别下，读操作只会读取到已经提交的数据。在 WAL 模式中，这意味着读操作会跳过 WAL 文件中未提交的部分，只读取数据库文件中已提交的内容，保证了读取数据的一致性。
可重复读（Repeatable Read）：
- WAL 模式也能很好地支持。在可重复读隔离级别下，一个事务内多次读取相同数据时，返回的结果是一致的。在 WAL 模式中，事务开始时会记录 WAL 文件的当前位置，后续读操作只会读取到该位置之前已提交的数据，从而保证了可重复读。
串行化（Serializable）：
- WAL 模式不完全符合串行化隔离级别严格的要求。虽然 WAL 模式提高了并发性能，但在某些情况下可能会出现幻读现象。因为串行化隔离级别要求事务完全串行执行，而 WAL 模式下读写操作可以并发。要实现完全的串行化，可能需要额外的同步机制，如在应用层使用互斥锁等，但这会降低并发性能。

可能面临的风险

数据一致性风险：
- 在使用缓存时，如果缓存更新和数据库更新的顺序不当，可能会导致数据不一致。例如，先更新了缓存，然后数据库更新失败，此时缓存中的数据就是错误的。可以通过采用先更新数据库，再更新缓存的策略，并且在更新缓存失败时进行重试或记录日志以便后续修复。
- 在 WAL 模式下，如果应用程序异常崩溃，可能会导致 WAL 文件未正确处理，需要 SQLite 在下次启动时进行恢复操作。虽然 SQLite 自身有一定的恢复机制，但在极端情况下可能会丢失部分未提交的数据。
性能风险：
- 虽然 WAL 模式提高了并发读写性能，但 WAL 文件会随着写操作不断增长。如果不及时清理（可以通过设置 PRAGMA wal_autocheckpoint 来控制 WAL 文件的清理），可能会占用大量磁盘空间，并且 WAL 文件过大可能会影响性能。
- 频繁的小事务也会带来一定的性能开销，因为每个事务都需要进行一些额外的操作，如日志记录等。所以需要在事务粒度和性能之间进行权衡。
兼容性风险：
- 并非所有使用 SQLite 的环境都支持 WAL 模式，一些旧版本或者特定的编译配置可能不支持。在使用 WAL 模式之前，需要确认目标环境是否支持。同时，不同的 SQLite 版本对 WAL 模式的实现细节可能略有不同，在升级 SQLite 版本时需要注意兼容性问题。

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面试题：SQLite锁机制优化与高并发场景处理

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面试题答案

优化方案

不同事务隔离级别下的兼容性

可能面临的风险