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SQLite在多線程環境下的應用

作者：keakon
移動開發 iOS
這幾天研究了一下SQLite這個嵌入式數據庫在多線程環境下的應用，感覺里面的學問還挺多，于是就在此分享一下。

先說下初衷吧，實際上我經常看到有人抱怨SQLite不支持多線程。而在iOS開發時，為了不阻塞主線程，數據庫訪問必須移到子線程中。為了解決這個矛盾，很有必要對此一探究竟。

關于這個問題，最權威的解答當然是SQLite官網上的“Is SQLite threadsafe?”這個問答。

簡單來說，從3.3.1版本開始，它就是線程安全的了。而iOS的SQLite版本沒有低于這個版本的：

3.4.0 - iPhone OS 2.2.1

3.6.12 - iPhone OS 3.0 / 3.1

3.6.22 - iPhone OS 4.0

3.6.23.2 - iOS 4.1 / 4.2

3.7.2 - iOS 4.3

3.7.7 - iOS 5.0

當然，你也可以自己編譯最新版本。只是我發現自己編譯出來的3.7.8居然比iOS 4.3.3內置的3.7.2慢了一半，不知道蘋果做了什么優化。發現是我編譯成了debug版本，改成release后性能比內置版本高5%左右，不過構建出來的app會大420k左右。

不過這個線程安全仍然是有限制的，在這篇《Is SQLite thread-safe?》里有詳細的解釋。

另一篇重要的文檔就是《SQLite And Multiple Threads》。它指出SQLite支持3種線程模式：

單線程：禁用所有的mutex鎖，并發使用時會出錯。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=0參數，或者在初始化SQLite前調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SINGLETHREAD)時啟用。

多線程：只要一個數據庫連接不被多個線程同時使用就是安全的。源碼中是啟用bCoreMutex，禁用bFullMutex。實際上就是禁用數據庫連接和prepared statement(準備好的語句)上的鎖，因此不能在多個線程中并發使用同一個數據庫連接或prepared statement。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=2參數時默認啟用。若SQLITE_THREADSAFE不為0，可以在初始化SQLite前，調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MULTITHREAD)啟用;或者在創建數據庫連接時，設置SQLITE_OPEN_NOMUTEX flag。

串行：啟用所有的鎖，包括bCoreMutex和bFullMutex。因為數據庫連接和prepared statement都已加鎖，所以多線程使用這些對象時沒法并發，也就變成串行了。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=1參數時默認啟用。若SQLITE_THREADSAFE不為0，可以在初始化SQLite前，調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SERIALIZED)啟用;或者在創建數據庫連接時，設置SQLITE_OPEN_FULLMUTEX flag。

而這里所說的初始化是指調用sqlite3_initialize()函數，這個函數在調用sqlite3_open()時會自動調用，且只有第一次調用是有效的。

另一個要說明的是prepared statement，它是由數據庫連接(的pager)來管理的，使用它也可看成使用這個數據庫連接。因此在多線程模式下，并發對同一個數據庫連接調用sqlite3_prepare_v2()來創建prepared statement，或者對同一個數據庫連接的任何prepared statement并發調用sqlite3_bind_*()和sqlite3_step()等函數都會出錯(在iOS上，該線程會出現EXC_BAD_ACCESS而中止)。這種錯誤無關讀寫，就是只讀也會出錯。文檔中給出的安全使用規則是：沒有事務正在等待執行，所有prepared statement都被finalized。

順帶一提，調用sqlite3_threadsafe()可以獲得編譯期的SQLITE_THREADSAFE參數。標準發行版是1，也就是串行模式;而iOS上是2，也就是多線程模式;Python的sqlite3模塊也默認使用串行模式，可以用sqlite3.threadsafety來配置。但是默認情況下，一個線程只能使用當前線程打開的數據庫連接，除非在連接時設置了check_same_thread=False參數。

現在3種模式都有所了解了，清楚SQLite并不是對多線程無能為力后，接下來就了解下事務吧。

數據庫只有在事務中才能被更改。所有更改數據庫的命令(除SELECT以外的所有SQL命令)都會自動開啟一個新事務，并且當最后一個查詢完成時自動提交。

而BEGIN命令可以手動開始事務，并關閉自動提交。當下一條COMMIT命令執行時，自動提交再次打開，事務中所做的更改也被寫入數據庫。當COMMIT失敗時，自動提交仍然關閉，以便讓用戶嘗試再次提交。若執行的是ROLLBACK命令，則也打開自動提交，但不保存事務中的更改。關閉數據庫或遇到錯誤時，也會自動回滾事務。

經常有人抱怨SQLite的插入太慢，實際上它可以做到每秒插入幾萬次，但是每秒只能提交幾十次事務。因此在插入大批數據時，可以通過禁用自動提交來提速。

事務在改寫數據庫文件時，會先生成一個rollback journal(回滾日志)，記錄初始狀態(其實就是備份)，所有改動都是在數據庫文件上進行的。當事務需要回滾時，可以將備份文件的內容還原到數據庫文件;提交成功時，默認的delete模式下會直接刪除這個日志。這個日志也可以幫助解決事務執行過程中斷電，導致數據庫文件損壞的問題。但如果操作系統或文件系統有bug，或是磁盤損壞，則仍有可能無法恢復。

而從3.7.0版本(對應iOS 4.3)開始，SQLite還提供了Write-Ahead Logging模式。與delete模式相比，WAL模式在大部分情況下更快，并發性更好，讀和寫之間互不阻塞;而其缺點對于iPhone這種嵌入式設備來說可以忽略，只需注意不要以只讀方式打開WAL模式的數據庫即可。

使用WAL模式時，改寫操是附加(append)到WAL文件，而不改動數據庫文件，因此數據庫文件可以被同時讀取。當執行checkpoint操作時，WAL文件的內容會被寫回數據庫文件。當WAL文件達到SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT(默認值是1000)頁(默認大小是1KB)時，會自動使用當前COMMIT的線程來執行checkpoint操作。也可以關閉自動checkpoint，改為手動定期checkpoint。

為了避免讀取的數據不一致，查詢時也需要讀取WAL文件，并記錄一個結尾標記(end mark)。這樣的代價就是讀取會變得稍慢，但是寫入會變快很多。要提高查詢性能的話，可以減小WAL文件的大小，但寫入性能也會降低。

需要注意的是，低版本的SQLite不能讀取高版本的SQLite生成的WAL文件，但是數據庫文件是通用的。這種情況在用戶進行iOS降級時可能會出現，可以把模式改成delete，再改回WAL來修復。

要對一個數據庫連接啟用WAL模式，需要執行“PRAGMA journal_mode=WAL;”這條命令，它的默認值是“journal_mode=DELETE”。執行后會返回新的journal_mode字符串值，即成功時為"wal"，失敗時為之前的模式(例如"delete")。一旦啟用WAL模式后，數據庫會保持這個模式，這樣下次打開數據庫時仍然是WAL模式。

要停止自動checkpoint，可以使用wal_autocheckpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函數。手動執行checkpoint可以使用wal_checkpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函數。

還有一個很重要的知識點需要強調：事務是和數據庫連接相關的，每個數據庫連接(使用pager來)維護自己的事務，且同時只能有一個事務(但是可以用SAVEPOINT來實現內嵌事務)。

也就是說，事務與線程無關，一個線程里可以同時用多個數據庫連接來完成多個事務，而多個線程也可以同時(非并發)使用一個數據庫連接來共同完成一個事務。

下面用Python來演示一下：

  1. # -*- coding: utf-8 -*- 
  2.  
  3. import sqlite3 
  4.  
  5. import threading 
  6.  
  7. def f(): 
  8.  
  9. con.rollback() 
  10.  
  11. con = sqlite3.connect('test.db', check_same_thread=False) # 允許在其他線程中使用這個連接 
  12.  
  13. cu = con.cursor() 
  14.  
  15. cu.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY)') 
  16.  
  17. print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 0 
  18.  
  19. cu.execute('INSERT INTO test VALUES (NULL)') 
  20.  
  21. print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 1 
  22.  
  23. thread = threading.Thread(target=f) 
  24.  
  25. thread.start() 
  26.  
  27. thread.join() 
  28.  
  29. print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 0 
  30.  
  31. cu.close() 
  32.  
  33. con.close() 

在這個例子中，雖然是在子線程中執行rollback，但由于和主線程用的是同一個數據庫連接，所以主線程所做的更改也被回滾了。

而如果是用不同的數據庫連接，每個連接都不能讀取其他連接中未提交的數據，除非使用read-uncommitted模式。

而要實現事務，就不得不用到鎖。

一個SQLite數據庫文件有5種鎖的狀態：

UNLOCKED：表示數據庫此時并未被讀寫。

SHARED：表示數據庫可以被讀取。SHARED鎖可以同時被多個線程擁有。一旦某個線程持有SHARED鎖，就沒有任何線程可以進行寫操作。

RESERVED：表示準備寫入數據庫。RESERVED鎖最多只能被一個線程擁有，此后它可以進入PENDING狀態。

PENDING：表示即將寫入數據庫，正在等待其他讀線程釋放SHARED鎖。一旦某個線程持有PENDING鎖，其他線程就不能獲取SHARED鎖。這樣一來，只要等所有讀線程完成，釋放SHARED鎖后，它就可以進入EXCLUSIVE狀態了。

EXCLUSIVE：表示它可以寫入數據庫了。進入這個狀態后，其他任何線程都不能訪問數據庫文件。因此為了并發性，它的持有時間越短越好。

一個線程只有在擁有低級別的鎖的時候，才能獲取更高一級的鎖。SQLite就是靠這5種類型的鎖，巧妙地實現了讀寫線程的互斥。同時也可看出，寫操作必須進入EXCLUSIVE狀態，此時并發數被降到1，這也是SQLite被認為并發插入性能不好的原因。

另外，read-uncommitted和WAL模式會影響這個鎖的機制。在這2種模式下，讀線程不會被寫線程阻塞，即使寫線程持有PENDING或EXCLUSIVE鎖。

提到鎖就不得不說到死鎖的問題，而SQLite也可能出現死鎖。

下面舉個例子：

連接1：BEGIN (UNLOCKED)

連接1：SELECT ... (SHARED)

連接1：INSERT ... (RESERVED)

連接2：BEGIN (UNLOCKED)

連接2：SELECT ... (SHARED)

連接1：COMMIT (PENDING，嘗試獲取EXCLUSIVE鎖，但還有SHARED鎖未釋放，返回SQLITE_BUSY)

連接2：INSERT ... (嘗試獲取RESERVED鎖，但已有PENDING鎖未釋放，返回SQLITE_BUSY)

現在2個連接都在等待對方釋放鎖，于是就死鎖了。當然，實際情況并沒那么糟糕，任何一方選擇不繼續等待，回滾事務就行了。

不過要更好地解決這個問題，就必須更深入地了解事務了。

實際上BEGIN語句可以有3種起始狀態：

DEFERRED：默認值，開始事務時不獲取任何鎖。進行第一次讀操作時獲取SHARED鎖，進行第一次寫操作時獲取RESERVED鎖。

IMMEDIATE：開始事務時獲取RESERVED鎖。

EXCLUSIVE：開始事務時獲取EXCLUSIVE鎖。

現在考慮2個事務在開始時都使用IMMEDIATE方式：

連接1：BEGIN IMMEDIATE (RESERVED)

連接1：SELECT ... (RESERVED)

連接1：INSERT ... (RESERVED)

連接2：BEGIN IMMEDIATE (嘗試獲取RESERVED鎖，但已有RESERVED鎖未釋放，因此事務開始失敗，返回SQLITE_BUSY，等待用戶重試)

連接1：COMMIT (EXCLUSIVE，寫入完成后釋放)

連接2：BEGIN IMMEDIATE (RESERVED)

連接2：SELECT ... (RESERVED)

連接2：INSERT ... (RESERVED)

連接2：COMMIT (EXCLUSIVE，寫入完成后釋放)

這樣死鎖就被避免了。

而EXCLUSIVE方式則更為嚴苛，即使其他連接以DEFERRED方式開啟事務也不會死鎖：

連接1：BEGIN EXCLUSIVE (EXCLUSIVE)

連接1：SELECT ... (EXCLUSIVE)

連接1：INSERT ... (EXCLUSIVE)

連接2：BEGIN (UNLOCKED)

連接2：SELECT ... (嘗試獲取SHARED鎖，但已有EXCLUSIVE鎖未釋放，返回SQLITE_BUSY，等待用戶重試)

連接1：COMMIT (EXCLUSIVE，寫入完成后釋放)

連接2：SELECT ... (SHARED)

連接2：INSERT ... (RESERVED)

連接2：COMMIT (EXCLUSIVE，寫入完成后釋放)

不過在并非很高的情況下，直接獲取EXCLUSIVE鎖的難度比較大;而且為了避免EXCLUSIVE狀態長期阻塞其他請求，最好的方式還是讓所有寫事務都以IMMEDIATE方式開始。

順帶一提，要實現重試的話，可以使用sqlite3_busy_timeout()或sqlite3_busy_handler()函數。

由此可見，要想保證線程安全的話，可以有這4種方式：

SQLite使用單線程模式，用一個專門的線程訪問數據庫。

SQLite使用單線程模式，用一個線程隊列來訪問數據庫，隊列一次只允許一個線程執行，隊列里的線程共用一個數據庫連接。

SQLite使用多線程模式，每個線程創建自己的數據庫連接。

SQLite使用串行模式，所有線程共用全局的數據庫連接。

接下來就一一測試這幾種方式在iPhone 4(iOS 4.3.3，SQLite 3.7.2)上的性能表現。

第一種方式太過麻煩，需要線程間通信，這里我就忽略了。

第二種方式可以用dispatch_queue_create()來創建一個serial queue，或者用一個maxConcurrentOperationCount為1的NSOperationQueue來實現。

這種方式的缺點就是事務必須在一個block或operation里完成，否則會亂序;而耗時較長的事務會阻塞隊列。另外，沒法利用多核CPU的優勢。

先初始化數據庫：

  1. #import 
  2.  
  3. static char dbPath[200]; 
  4.  
  5. static sqlite3 *database; 
  6.  
  7. static sqlite3 *openDb() { 
  8.  
  9. if (sqlite3_open(dbPath, &database) != SQLITE_OK) { 
  10.  
  11. sqlite3_close(database); 
  12.  
  13. NSLog(@"Failed to open database: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  14.  
  15. } 
  16.  
  17. return database; 
  18.  
  19. } 
  20.  
  21. - (void)viewDidLoad { 
  22.  
  23. [super viewDidLoad]; 
  24.  
  25. sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SINGLETHREAD); 
  26.  
  27. NSLog(@"%d", sqlite3_threadsafe()); 
  28.  
  29. NSLog(@"%s", sqlite3_libversion()); 
  30.  
  31. NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES); 
  32.  
  33. NSString *documentsDirectory = [paths objectAtIndex:0]; 
  34.  
  35. strcpy(dbPath, [[documentsDirectory stringByAppendingPathComponent:@"data.sqlite3"] UTF8String]); 
  36.  
  37. database = openDb(); 
  38.  
  39. char *errorMsg; 
  40.  
  41. if (sqlite3_exec(database, "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, value INTEGER);", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) { 
  42.  
  43. NSLog(@"Failed to create table: %s", errorMsg); 
  44.  
  45. } 
  46.  
  47. } 

再插入1000條測試數據：

  1. static void insertData() { 
  2.  
  3. char *errorMsg; 
  4.  
  5. if (sqlite3_exec(database, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) { 
  6.  
  7. NSLog(@"Failed to begin transaction: %s", errorMsg); 
  8.  
  9. } 
  10.  
  11. static const char *insert = "INSERT INTO test VALUES (NULL, ?);"; 
  12.  
  13. sqlite3_stmt *stmt; 
  14.  
  15. if (sqlite3_prepare_v2(database, insert, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  16.  
  17. for (int i = 0; i < 1000; ++i) { 
  18.  
  19. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  20.  
  21. if (sqlite3_step(stmt) != SQLITE_DONE) { 
  22.  
  23. --i; 
  24.  
  25. NSLog(@"Error inserting table: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  26.  
  27. } 
  28.  
  29. sqlite3_reset(stmt); 
  30.  
  31. } 
  32.  
  33. sqlite3_finalize(stmt); 
  34.  
  35. } 
  36.  
  37. if (sqlite3_exec(database, "COMMIT TRANSACTION", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) { 
  38.  
  39. NSLog(@"Failed to commit transaction: %s", errorMsg); 
  40.  
  41. } 
  42.  
  43. static const char *query = "SELECT count(*) FROM test;"; 
  44.  
  45. if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  46.  
  47. if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_ROW) { 
  48.  
  49. NSLog(@"Table size: %d", sqlite3_column_int(stmt, 0)); 
  50.  
  51. } else { 
  52.  
  53. NSLog(@"Failed to read table: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  54.  
  55. } 
  56.  
  57. sqlite3_finalize(stmt); 
  58.  
  59. } 
  60.  
  61. } 

然后創建一個串行隊列：

  1. static dispatch_queue_t queue; 
  2.  
  3. - (void)viewDidLoad { 
  4.  
  5. // ... 
  6.  
  7. queue = dispatch_queue_create("net.keakon.db", NULL); 
  8.  
  9. } 

再設置一個計數器，每秒執行一次：

  1. static int lastReadCount = 0; 
  2.  
  3. static int readCount = 0; 
  4.  
  5. static int lastWriteCount = 0; 
  6.  
  7. static int writeCount = 0; 
  8.  
  9. - (void)count { 
  10.  
  11. int lastRead = lastReadCount; 
  12.  
  13. int lastWrite = lastWriteCount; 
  14.  
  15. lastReadCount = readCount; 
  16.  
  17. lastWriteCount = writeCount; 
  18.  
  19. NSLog(@"%d, %d", lastReadCount - lastRead, lastWriteCount - lastWrite); 
  20.  
  21. } 
  22.  
  23. - (void)viewDidLoad { 
  24.  
  25. // ... 
  26.  
  27. [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:1.0 target:self selector:@selector(count) userInfo:nil repeats:YES]; 
  28.  
  29. } 

這樣就可以開始測試select和update了：

  1. static void readData() { 
  2.  
  3. static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; 
  4.  
  5. void (^ __block readBlock)() = Block_copy(^{ 
  6.  
  7. sqlite3_stmt *stmt; 
  8.  
  9. if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  10.  
  11. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  12.  
  13. int returnCode = sqlite3_step(stmt); 
  14.  
  15. if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) { 
  16.  
  17. ++readCount; 
  18.  
  19. } 
  20.  
  21. sqlite3_finalize(stmt); 
  22.  
  23. } else { 
  24.  
  25. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  26.  
  27. } 
  28.  
  29. dispatch_async(queue, readBlock); 
  30.  
  31. }); 
  32.  
  33. dispatch_async(queue, readBlock); 
  34.  
  35. } 
  36.  
  37. static void writeData() { 
  38.  
  39. static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; 
  40.  
  41. void (^ __block writeBlock)() = Block_copy(^{ 
  42.  
  43. sqlite3_stmt *stmt; 
  44.  
  45. if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  46.  
  47. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  48.  
  49. sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1); 
  50.  
  51. if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) { 
  52.  
  53. ++writeCount; 
  54.  
  55. } 
  56.  
  57. sqlite3_finalize(stmt); 
  58.  
  59. } else { 
  60.  
  61. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  62.  
  63. } 
  64.  
  65. dispatch_async(queue, writeBlock); 
  66.  
  67. }); 
  68.  
  69. dispatch_async(queue, writeBlock); 
  70.  
  71. } 

這里是用dispatch_async()來異步地遞歸調用block。

因為block是在棧里生成的，異步執行時已經被銷毀，所以需要copy到堆。因為需要一直執行，所以我就沒release了。

此外，光copy的話還是無法正常執行，但是把block本身的存儲類型設為__block后就正常了，原因我也不清楚。

測試結果為只讀時平均每秒165次，只寫時每秒68次，同時讀寫時每秒各47次。換成多線程或串行模式時，效率也差不多。

接著試試WAL模式：

  1. if (sqlite3_exec(database, "PRAGMA journal_mode=WAL;", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) { 
  2.  
  3. NSLog(@"Failed to set WAL mode: %s", errorMsg); 
  4.  
  5. } 

sqlite3_wal_checkpoint(database, NULL); // 每次測試前先checkpoint，避免WAL文件過大而影響性能

測試結果為只讀時平均每秒166次，只寫時每秒244次，同時讀寫時每秒各97次。并發性增加了1倍有木有!更夸張的是寫入比讀取還快了。

在自編譯的3.7.8版中，同時讀寫為每秒各102次，加上SQLITE_THREADSAFE=0參數后為每秒各104次，性能稍有提升。

第三種方式需要打開和關閉數據庫連接，所以會額外消耗一些時間。此外還要維持各個連接間的互斥，事務也比較容易沖突，但能確保事務正確執行。

首先需要移除全局的database變量，并修改openDb()函數：

  1. static sqlite3 *openDb() { 
  2.  
  3. sqlite3 *database = NULL; 
  4.  
  5. if (sqlite3_open(dbPath, &database) != SQLITE_OK) { 
  6.  
  7. sqlite3_close(database); 
  8.  
  9. NSLog(@"Failed to open database: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  10.  
  11. } 
  12.  
  13. return database; 
  14.  
  15. } 

再配置成多線程模式：

  1. sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MULTITHREAD); 

隊列改成可以亂序執行的：

  1. queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0); 

然后是訪問數據庫：

  1. static void readData() { 
  2.  
  3. static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; 
  4.  
  5. dispatch_async(queue, ^{ 
  6.  
  7. sqlite3 *database = openDb(); 
  8.  
  9. sqlite3_stmt *stmt; 
  10.  
  11. if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  12.  
  13. while (YES) { 
  14.  
  15. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  16.  
  17. int returnCode = sqlite3_step(stmt); 
  18.  
  19. if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) { 
  20.  
  21. ++readCount; 
  22.  
  23. } 
  24.  
  25. sqlite3_reset(stmt); 
  26.  
  27. } 
  28.  
  29. sqlite3_finalize(stmt); 
  30.  
  31. } else { 
  32.  
  33. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  34.  
  35. } 
  36.  
  37. sqlite3_close(database); 
  38.  
  39. }); 
  40.  
  41. } 
  42.  
  43. static void writeData() { 
  44.  
  45. static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; 
  46.  
  47. dispatch_async(queue, ^{ 
  48.  
  49. sqlite3 *database = openDb(); 
  50.  
  51. sqlite3_stmt *stmt; 
  52.  
  53. if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, nil) == SQLITE_OK) { 
  54.  
  55. while (YES) { 
  56.  
  57. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  58.  
  59. sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1); 
  60.  
  61. if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) { 
  62.  
  63. ++writeCount; 
  64.  
  65. } 
  66.  
  67. sqlite3_reset(stmt); 
  68.  
  69. } 
  70.  
  71. sqlite3_finalize(stmt); 
  72.  
  73. } else { 
  74.  
  75. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  76.  
  77. } 
  78.  
  79. sqlite3_close(database); 
  80.  
  81. }); 
  82.  
  83. } 

這里就無需遞歸調用了，直接在子線程中循環即可。

測試結果為只讀時平均每秒164次，只寫時每秒68次，同時讀寫時分別為每秒14和30次(波動很大)。此外，這種方式因為最初啟動的幾個線程持續訪問數據庫，后加入的線程會滯后幾秒才啟動，且很難打開數據庫連接或創建prepare statement。調試時發現只會啟用2個線程，但是隨隊列中block數目的增加，讀性能增高，寫性能降低。讀寫各3個block時分別為每秒35和14次。

WAL模式下甚至連初始時啟動2個線程都會被lock，因此只能改成不斷重試：

  1. static void readData() { 
  2.  
  3. static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; 
  4.  
  5. dispatch_async(queue, ^{ 
  6.  
  7. sqlite3 *database = openDb(); 
  8.  
  9. sqlite3_stmt *stmt; 
  10.  
  11. while (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) != SQLITE_OK); 
  12.  
  13. while (YES) { 
  14.  
  15. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  16.  
  17. int returnCode = sqlite3_step(stmt); 
  18.  
  19. if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) { 
  20.  
  21. ++readCount; 
  22.  
  23. } 
  24.  
  25. sqlite3_reset(stmt); 
  26.  
  27. } 
  28.  
  29. sqlite3_finalize(stmt); 
  30.  
  31. sqlite3_close(database); 
  32.  
  33. }); 
  34.  
  35. } 
  36.  
  37. static void writeData() { 
  38.  
  39. static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; 
  40.  
  41. dispatch_async(queue, ^{ 
  42.  
  43. sqlite3 *database = openDb(); 
  44.  
  45. sqlite3_stmt *stmt; 
  46.  
  47. while (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, nil) != SQLITE_OK); 
  48.  
  49. while (YES) { 
  50.  
  51. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  52.  
  53. sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1); 
  54.  
  55. if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) { 
  56.  
  57. ++writeCount; 
  58.  
  59. } 
  60.  
  61. sqlite3_reset(stmt); 
  62.  
  63. } 
  64.  
  65. sqlite3_finalize(stmt); 
  66.  
  67. sqlite3_close(database); 
  68.  
  69. }); 
  70.  
  71. } 

結果為只讀時平均每秒169次，只寫時每秒246次，同時讀寫時每秒分別為90和57次(波動較大)。并發效率有了顯著提升，但仍不及第二種方式。

第四種方式相當于讓SQLite來維護隊列，只不過SQL的執行是亂序的，因此無法保證事務性。

先恢復全局的database變量，然后配置成串行模式：

sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SERIALIZED);

再是訪問數據庫：

  1. static void readData() { 
  2.  
  3. static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; 
  4.  
  5. dispatch_async(queue, ^{ 
  6.  
  7. sqlite3_stmt *stmt; 
  8.  
  9. if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  10.  
  11. while (YES) { 
  12.  
  13. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  14.  
  15. int returnCode = sqlite3_step(stmt); 
  16.  
  17. if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) { 
  18.  
  19. ++readCount; 
  20.  
  21. } 
  22.  
  23. sqlite3_reset(stmt); 
  24.  
  25. } 
  26.  
  27. sqlite3_finalize(stmt); 
  28.  
  29. } else { 
  30.  
  31. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  32.  
  33. } 
  34.  
  35. }); 
  36.  
  37. } 
  38.  
  39. static void writeData() { 
  40.  
  41. static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; 
  42.  
  43. dispatch_async(queue, ^{ 
  44.  
  45. sqlite3_stmt *stmt; 
  46.  
  47. if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) { 
  48.  
  49. while (YES) { 
  50.  
  51. sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random()); 
  52.  
  53. sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1); 
  54.  
  55. if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) { 
  56.  
  57. ++writeCount; 
  58.  
  59. } 
  60.  
  61. sqlite3_reset(stmt); 
  62.  
  63. } 
  64.  
  65. sqlite3_finalize(stmt); 
  66.  
  67. } else { 
  68.  
  69. NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database)); 
  70.  
  71. } 
  72.  
  73. }); 
  74.  
  75. } 

測試結果為只讀時平均每秒164次，只寫時每秒68次，同時讀寫時每秒分別為57和43次。讀線程比寫線程的速率更高，而且新線程的加入不需要等待。

WAL模式下，只讀時平均每秒176次，只寫時每秒254次，同時讀寫時每秒分別為109和85次。

由此可見，要獲得最好的性能的話，WAL模式是必須啟用的，為此也有必要自己編譯SQLite 3.7.0以上的版本(除非不支持iOS 4.2及以下版本)。

而在測試過的后3種方式中：第3種是效率最低的，不建議使用;第4種讀取性能更高，適合無需使用事務的場合;第2種適用范圍更廣，效率也足夠優秀，一般應采用這種方式。

不過要注意的是，第2種方式在測試時的邏輯是完全與數據庫相關的。實際中可能要做計算或IO訪問等工作，在此期間其他線程都是被阻塞的，這樣就會大大降低效率了。因此只建議把訪問數據庫的邏輯放入隊列，其余工作在其他線程里完成。

剛才洗澡時我又想到一點，既然第2種方式不能并行，第4種方式不能保證事務性，那么能否將各自的優點結合起來呢?

于是一個新的實現方案又浮出水面了：使用2個串行隊列，分別負責讀和寫，每個隊列各使用一個數據庫連接，線程模式可以采用多線程或串行模式。

代碼拿方式2稍做修改就行了，這里就不列出了。測試結果波動比較大(估計是checkpoint的影響)，多線程模式下平均約為89和73次，串行模式下為91和86次。

但在iPad 2這種雙核的機型上，多線程明顯要比單隊列更具優勢：方式2的成績是每秒各85次，方式3是94和124次(寫波動較大)，方式4是95和72次，而新方案在多線程模式下是104和168次(寫波動很大，40～280之間)，串行模式下為108和177次(寫波動很大)。

因此極端的優化情況下，可以根據CPU核心數來創建隊列數，然后把數據庫訪問線程隨機分配到某個隊列中。不過考慮到iOS設備這種嵌入式平臺并不需要密集地訪問數據庫，而且除數據庫線程以外還有其他事要做，如果沒遇到瓶頸的話，簡單的方案2其實也夠用了。

責任編輯：佚名 來源： keakon的Blog
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