面试题：复杂场景下Android SQLite开发环境与工具深度优化

性能优化

数据库设计优化
- 合理设计表结构：避免冗余字段，减少数据的重复存储，遵循范式原则，如第三范式（3NF），确保数据的一致性和完整性，降低更新、插入和删除操作时的复杂性。
- 建立索引：针对查询中经常使用的WHERE子句条件字段建立索引。例如，如果经常按照用户ID查询用户信息，就对用户表的user_id字段建立索引。但注意索引过多会增加插入、更新和删除操作的开销，因为每次数据变动都需要更新索引。
SQL语句优化
- 避免全表扫描：编写SQL语句时尽量利用索引，通过合理的条件筛选，减少需要扫描的数据量。例如，使用EXPLAIN QUERY PLAN语句分析查询计划，查看是否使用了索引以及扫描的表和行数，据此调整SQL语句。
- 批量操作：将多次小的插入、更新或删除操作合并为一次批量操作。在Android中可以使用SQLiteDatabase的beginTransaction()和setTransactionSuccessful()方法，开启事务后执行多个操作，最后提交事务，这样可以减少磁盘I/O次数，提高效率。例如：

SQLiteDatabase db = getWritableDatabase();
try {
    db.beginTransaction();
    for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
        ContentValues values = new ContentValues();
        // 设置数据
        db.insert(TABLE_NAME, null, values);
    }
    db.setTransactionSuccessful();
} finally {
    db.endTransaction();
}

缓存机制
- 内存缓存：在应用层使用内存缓存（如LruCache）存储经常查询的数据库数据。当需要查询数据时，先从缓存中查找，如果找到则直接返回，避免频繁查询数据库。例如：

LruCache<String, Object> lruCache = new LruCache<>(maxSize) {
    @Override
    protected int sizeOf(String key, Object value) {
        return getSizeInBytes(value);
    }
};
// 获取数据时先从缓存中查找
Object data = lruCache.get(key);
if (data == null) {
    // 从数据库查询
    data = queryFromDatabase();
    lruCache.put(key, data);
}

- **数据库缓存**：SQLite本身有一些缓存机制，如共享缓存池。可以适当调整缓存大小参数（如`PRAGMA cache_size`），根据应用的需求和设备内存情况设置合适的缓存大小，提高查询性能。但过大的缓存可能导致内存占用过高，影响其他应用功能。

资源管理

连接管理
- 复用连接：避免频繁创建和关闭SQLite数据库连接。可以使用单例模式管理数据库连接，在应用启动时创建连接，整个应用生命周期内复用。例如：

public class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
    private static DatabaseHelper instance;
    private static final String DATABASE_NAME = "my_database.db";
    private static final int DATABASE_VERSION = 1;

    private DatabaseHelper(Context context) {
        super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
    }

    public static synchronized DatabaseHelper getInstance(Context context) {
        if (instance == null) {
            instance = new DatabaseHelper(context.getApplicationContext());
        }
        return instance;
    }
}

- **及时关闭连接**：在使用完数据库操作后，确保及时关闭连接，特别是在Activity或Fragment的`onDestroy()`方法中，避免内存泄漏。例如：

@Override
protected void onDestroy() {
    super.onDestroy();
    if (db != null && db.isOpen()) {
        db.close();
    }
}

内存管理
- 限制查询结果集大小：在查询时尽量只获取需要的字段和行数，避免一次性加载大量数据到内存。例如，使用LIMIT关键字限制返回的行数，使用具体的字段名而不是SELECT *。
- 释放资源：及时释放不再使用的数据库游标（Cursor）。在使用完Cursor后，调用close()方法关闭游标，释放内存资源。例如：

Cursor cursor = db.query(TABLE_NAME, columns, selection, selectionArgs, null, null, null);
try {
    if (cursor.moveToFirst()) {
        // 处理数据
    }
} finally {
    if (cursor != null &&!cursor.isClosed()) {
        cursor.close();
    }
}

多线程并发控制

同步机制
- 使用锁机制：在多线程环境下，为了保证数据库操作的线程安全，可以使用synchronized关键字或者ReentrantLock对数据库操作进行同步。例如：

private static final Object lock = new Object();
public void insertData(ContentValues values) {
    synchronized (lock) {
        SQLiteDatabase db = getWritableDatabase();
        db.insert(TABLE_NAME, null, values);
        db.close();
    }
}

- **使用SQLiteOpenHelper的单例模式**：由于`SQLiteOpenHelper`在多线程环境下不是线程安全的，通过单例模式确保在整个应用中只有一个实例，避免多个线程同时创建和操作数据库，减少并发冲突。

2. 线程池 - 合理使用线程池：对于数据库操作相关的任务，可以使用线程池进行管理。例如，使用ThreadPoolExecutor创建线程池，将数据库查询、插入等操作提交到线程池中执行，避免过多线程同时竞争数据库资源。例如：

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>());
executor.submit(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 数据库操作
    }
});

不同优化策略对其他功能模块的潜在影响

性能优化策略
- 索引：过多的索引会增加数据库文件的大小，并且在插入、更新和删除操作时需要额外的时间来更新索引，可能导致这些操作的性能下降。同时，索引占用内存空间，可能影响应用的整体内存使用情况，对其他需要大量内存的功能模块（如图像处理、视频播放等）产生影响。
- 批量操作：批量操作虽然提高了数据库操作的效率，但如果批量数据量过大，可能会导致内存占用过高，特别是在内存有限的设备上，可能影响其他功能模块的正常运行。此外，如果批量操作出现错误，回滚事务可能会花费较长时间，影响应用的响应速度。
- 缓存机制：内存缓存会占用一定的内存空间，如果缓存设置过大，可能导致其他功能模块可用内存减少，影响其性能。而且缓存数据需要定期更新或淘汰，否则可能出现数据不一致问题，影响依赖缓存数据的功能模块。数据库缓存参数调整不当，可能导致内存溢出或者查询性能反而下降。
资源管理策略
- 连接管理：复用连接可能会导致连接长时间占用，如果其他功能模块也需要使用数据库连接但无法获取到，可能会出现等待甚至连接超时的情况。及时关闭连接如果处理不当，例如在不应该关闭连接的时候关闭了，可能导致后续数据库操作失败。
- 内存管理：限制查询结果集大小可能会导致某些功能模块获取的数据不完整，需要进行多次查询，增加了数据库负担和网络开销（如果数据是通过网络获取后存储到数据库的）。及时释放资源如果操作顺序不当，可能会导致空指针异常等问题，影响其他依赖这些资源的功能模块。
多线程并发控制策略
- 同步机制：使用锁机制会导致线程阻塞，降低并发性能。如果锁的粒度设置不当，可能会导致其他线程长时间等待，影响整个应用的响应速度。特别是在高并发场景下，锁竞争可能会成为性能瓶颈。
- 线程池：线程池的参数设置不合理，如线程池大小过小，可能导致任务排队等待时间过长，影响数据库操作的及时性；线程池大小过大，可能会占用过多系统资源，影响其他功能模块的运行，甚至导致系统资源耗尽。

面试题：复杂场景下Android SQLite开发环境与工具深度优化

知识考点

面试题答案

性能优化

资源管理

多线程并发控制

不同优化策略对其他功能模块的潜在影响