SQLite在多線程環(huán)境下的應(yīng)用
先說下初衷吧，實際上我經(jīng)常看到有人抱怨SQLite不支持多線程。而在iOS開發(fā)時，為了不阻塞主線程，數(shù)據(jù)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(guān)于這個問題，最權(quán)威的解答當(dāng)然是SQLite官網(wǎng)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(dāng)然，你也可以自己編譯最新版本。只是我發(fā)現(xiàn)自己編譯出來的3.7.8居然比iOS 4.3.3內(nèi)置的3.7.2慢了一半，不知道蘋果做了什么優(yōu)化。發(fā)現(xiàn)是我編譯成了debug版本，改成release后性能比內(nèi)置版本高5%左右，不過構(gòu)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(xì)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(fā)使用時會出錯。當(dāng)SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=0參數(shù)，或者在初始化SQLite前調(diào)用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SINGLETHREAD)時啟用。
多線程：只要一個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫連接和prepared statement(準(zhǔn)備好的語句)上的鎖，因此不能在多個線程中并發(fā)使用同一個數(shù)據(jù)庫連接或prepared statement。當(dāng)SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=2參數(shù)時默認(rèn)啟用。若SQLITE_THREADSAFE不為0，可以在初始化SQLite前，調(diào)用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MULTITHREAD)啟用;或者在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接時，設(shè)置SQLITE_OPEN_NOMUTEX flag。
串行：啟用所有的鎖，包括bCoreMutex和bFullMutex。因為數(shù)據(jù)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(fā)，也就變成串行了。當(dāng)SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=1參數(shù)時默認(rèn)啟用。若SQLITE_THREADSAFE不為0，可以在初始化SQLite前，調(diào)用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SERIALIZED)啟用;或者在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接時，設(shè)置SQLITE_OPEN_FULLMUTEX flag。
而這里所說的初始化是指調(diào)用sqlite3_initialize()函數(shù)，這個函數(shù)在調(diào)用sqlite3_open()時會自動調(diào)用，且只有第一次調(diào)用是有效的。
另一個要說明的是prepared statement，它是由數(shù)據(jù)庫連接(的pager)來管理的，使用它也可看成使用這個數(shù)據(jù)庫連接。因此在多線程模式下，并發(fā)對同一個數(shù)據(jù)庫連接調(diào)用sqlite3_prepare_v2()來創(chuàng)建prepared statement，或者對同一個數(shù)據(jù)庫連接的任何prepared statement并發(fā)調(diào)用sqlite3_bind_*()和sqlite3_step()等函數(shù)都會出錯(在iOS上，該線程會出現(xiàn)EXC_BAD_ACCESS而中止)。這種錯誤無關(guān)讀寫，就是只讀也會出錯。文檔中給出的安全使用規(guī)則是：沒有事務(wù)正在等待執(zhí)行，所有prepared statement都被finalized。
順帶一提，調(diào)用sqlite3_threadsafe()可以獲得編譯期的SQLITE_THREADSAFE參數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)發(fā)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(rèn)使用串行模式，可以用sqlite3.threadsafety來配置。但是默認(rèn)情況下，一個線程只能使用當(dāng)前線程打開的數(shù)據(jù)庫連接，除非在連接時設(shè)置了check_same_thread=False參數(shù)。
現(xiàn)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(wù)吧。
數(shù)據(jù)庫只有在事務(wù)中才能被更改。所有更改數(shù)據(jù)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(wù)，并且當(dāng)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(wù)，并關(guān)閉自動提交。當(dāng)下一條COMMIT命令執(zhí)行時，自動提交再次打開，事務(wù)中所做的更改也被寫入數(shù)據(jù)庫。當(dāng)COMMIT失敗時，自動提交仍然關(guān)閉，以便讓用戶嘗試再次提交。若執(zhí)行的是ROLLBACK命令，則也打開自動提交，但不保存事務(wù)中的更改。關(guān)閉數(shù)據(jù)庫或遇到錯誤時，也會自動回滾事務(wù)。
經(jīng)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(wù)。因此在插入大批數(shù)據(jù)時，可以通過禁用自動提交來提速。
事務(wù)在改寫數(shù)據(jù)庫文件時，會先生成一個rollback journal(回滾日志)，記錄初始狀態(tài)(其實就是備份)，所有改動都是在數(shù)據(jù)庫文件上進(jìn)行的。當(dāng)事務(wù)需要回滾時，可以將備份文件的內(nèi)容還原到數(shù)據(jù)庫文件;提交成功時，默認(rèn)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(wù)執(zhí)行過程中斷電，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫文件損壞的問題。但如果操作系統(tǒng)或文件系統(tǒng)有bug，或是磁盤損壞，則仍有可能無法恢復(fù)。
而從3.7.0版本(對應(yīng)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(fā)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(shè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫文件，因此數(shù)據(jù)庫文件可以被同時讀取。當(dāng)執(zhí)行checkpoint操作時，WAL文件的內(nèi)容會被寫回數(shù)據(jù)庫文件。當(dāng)WAL文件達(dá)到SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT(默認(rèn)值是1000)頁(默認(rèn)大小是1KB)時，會自動使用當(dāng)前COMMIT的線程來執(zhí)行checkpoint操作。也可以關(guān)閉自動checkpoint，改為手動定期checkpoint。
為了避免讀取的數(shù)據(jù)不一致，查詢時也需要讀取WAL文件，并記錄一個結(jié)尾標(biāo)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(shù)據(jù)庫文件是通用的。這種情況在用戶進(jìn)行iOS降級時可能會出現(xiàn)，可以把模式改成delete，再改回WAL來修復(fù)。
要對一個數(shù)據(jù)庫連接啟用WAL模式，需要執(zhí)行“PRAGMA journal_mode=WAL;”這條命令，它的默認(rèn)值是“journal_mode=DELETE”。執(zhí)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(shù)據(jù)庫會保持這個模式，這樣下次打開數(shù)據(jù)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(shù)。手動執(zhí)行checkpoint可以使用wal_checkpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函數(shù)。
還有一個很重要的知識點需要強(qiáng)調(diào)：事務(wù)是和數(shù)據(jù)庫連接相關(guān)的，每個數(shù)據(jù)庫連接(使用pager來)維護(hù)自己的事務(wù)，且同時只能有一個事務(wù)(但是可以用SAVEPOINT來實現(xiàn)內(nèi)嵌事務(wù))。
也就是說，事務(wù)與線程無關(guān)，一個線程里可以同時用多個數(shù)據(jù)庫連接來完成多個事務(wù)，而多個線程也可以同時(非并發(fā))使用一個數(shù)據(jù)庫連接來共同完成一個事務(wù)。
下面用Python來演示一下：
- # -*- coding: utf-8 -*-
- import sqlite3
- import threading
- def f():
- con.rollback()
- con = sqlite3.connect('test.db', check_same_thread=False) # 允許在其他線程中使用這個連接
- cu = con.cursor()
- cu.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY)')
- print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 0
- cu.execute('INSERT INTO test VALUES (NULL)')
- print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 1
- thread = threading.Thread(target=f)
- thread.start()
- thread.join()
- print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 0
- cu.close()
- con.close()
在這個例子中，雖然是在子線程中執(zhí)行rollback，但由于和主線程用的是同一個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫連接，每個連接都不能讀取其他連接中未提交的數(shù)據(jù)，除非使用read-uncommitted模式。
而要實現(xiàn)事務(wù)，就不得不用到鎖。
一個SQLite數(shù)據(jù)庫文件有5種鎖的狀態(tài)：
UNLOCKED：表示數(shù)據(jù)庫此時并未被讀寫。
SHARED：表示數(shù)據(jù)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(jìn)行寫操作。
RESERVED：表示準(zhǔn)備寫入數(shù)據(jù)庫。RESERVED鎖最多只能被一個線程擁有，此后它可以進(jìn)入PENDING狀態(tài)。
PENDING：表示即將寫入數(shù)據(jù)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(jìn)入EXCLUSIVE狀態(tài)了。
EXCLUSIVE：表示它可以寫入數(shù)據(jù)庫了。進(jìn)入這個狀態(tài)后，其他任何線程都不能訪問數(shù)據(jù)庫文件。因此為了并發(fā)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(xiàn)了讀寫線程的互斥。同時也可看出，寫操作必須進(jìn)入EXCLUSIVE狀態(tài)，此時并發(fā)數(shù)被降到1，這也是SQLite被認(rèn)為并發(fā)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(jī)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(xiàn)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(xiàn)在2個連接都在等待對方釋放鎖，于是就死鎖了。當(dāng)然，實際情況并沒那么糟糕，任何一方選擇不繼續(xù)等待，回滾事務(wù)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(wù)了。
實際上BEGIN語句可以有3種起始狀態(tài)：
DEFERRED：默認(rèn)值，開始事務(wù)時不獲取任何鎖。進(jìn)行第一次讀操作時獲取SHARED鎖，進(jìn)行第一次寫操作時獲取RESERVED鎖。
IMMEDIATE：開始事務(wù)時獲取RESERVED鎖。
EXCLUSIVE：開始事務(wù)時獲取EXCLUSIVE鎖。
現(xiàn)在考慮2個事務(wù)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(wù)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(yán)苛，即使其他連接以DEFERRED方式開啟事務(wù)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(tài)長期阻塞其他請求，最好的方式還是讓所有寫事務(wù)都以IMMEDIATE方式開始。
順帶一提，要實現(xiàn)重試的話，可以使用sqlite3_busy_timeout()或sqlite3_busy_handler()函數(shù)。
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(shù)據(jù)庫。
SQLite使用單線程模式，用一個線程隊列來訪問數(shù)據(jù)庫，隊列一次只允許一個線程執(zhí)行，隊列里的線程共用一個數(shù)據(jù)庫連接。
SQLite使用多線程模式，每個線程創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)庫連接。
SQLite使用串行模式，所有線程共用全局的數(shù)據(jù)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(xiàn)。
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(chuàng)建一個serial queue，或者用一個maxConcurrentOperationCount為1的NSOperationQueue來實現(xiàn)。
這種方式的缺點就是事務(wù)必須在一個block或operation里完成，否則會亂序;而耗時較長的事務(wù)會阻塞隊列。另外，沒法利用多核CPU的優(yōu)勢。
先初始化數(shù)據(jù)庫：
- #import
- static char dbPath[200];
- static sqlite3 *database;
- static sqlite3 *openDb() {
- if (sqlite3_open(dbPath, &database) != SQLITE_OK) {
- sqlite3_close(database);
- NSLog(@"Failed to open database: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- return database;
- }
- - (void)viewDidLoad {
- [super viewDidLoad];
- sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SINGLETHREAD);
- NSLog(@"%d", sqlite3_threadsafe());
- NSLog(@"%s", sqlite3_libversion());
- NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);
- NSString *documentsDirectory = [paths objectAtIndex:0];
- strcpy(dbPath, [[documentsDirectory stringByAppendingPathComponent:@"data.sqlite3"] UTF8String]);
- database = openDb();
- char *errorMsg;
- if (sqlite3_exec(database, "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, value INTEGER);", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) {
- NSLog(@"Failed to create table: %s", errorMsg);
- }
- }
再插入1000條測試數(shù)據(jù)：
- static void insertData() {
- char *errorMsg;
- if (sqlite3_exec(database, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) {
- NSLog(@"Failed to begin transaction: %s", errorMsg);
- }
- static const char *insert = "INSERT INTO test VALUES (NULL, ?);";
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, insert, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- if (sqlite3_step(stmt) != SQLITE_DONE) {
- --i;
- NSLog(@"Error inserting table: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- }
- if (sqlite3_exec(database, "COMMIT TRANSACTION", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) {
- NSLog(@"Failed to commit transaction: %s", errorMsg);
- }
- static const char *query = "SELECT count(*) FROM test;";
- if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_ROW) {
- NSLog(@"Table size: %d", sqlite3_column_int(stmt, 0));
- } else {
- NSLog(@"Failed to read table: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- }
- }
然后創(chuàng)建一個串行隊列：
- static dispatch_queue_t queue;
- - (void)viewDidLoad {
- // ...
- queue = dispatch_queue_create("net.keakon.db", NULL);
- }
再設(shè)置一個計數(shù)器，每秒執(zhí)行一次：
- static int lastReadCount = 0;
- static int readCount = 0;
- static int lastWriteCount = 0;
- static int writeCount = 0;
- - (void)count {
- int lastRead = lastReadCount;
- int lastWrite = lastWriteCount;
- lastReadCount = readCount;
- lastWriteCount = writeCount;
- NSLog(@"%d, %d", lastReadCount - lastRead, lastWriteCount - lastWrite);
- }
- - (void)viewDidLoad {
- // ...
- [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:1.0 target:self selector:@selector(count) userInfo:nil repeats:YES];
- }
這樣就可以開始測試select和update了：
- static void readData() {
- static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;";
- void (^ __block readBlock)() = Block_copy(^{
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- int returnCode = sqlite3_step(stmt);
- if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) {
- ++readCount;
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- dispatch_async(queue, readBlock);
- });
- dispatch_async(queue, readBlock);
- }
- static void writeData() {
- static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;";
- void (^ __block writeBlock)() = Block_copy(^{
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1);
- if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) {
- ++writeCount;
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- dispatch_async(queue, writeBlock);
- });
- dispatch_async(queue, writeBlock);
- }
這里是用dispatch_async()來異步地遞歸調(diào)用block。
因為block是在棧里生成的，異步執(zhí)行時已經(jīng)被銷毀，所以需要copy到堆。因為需要一直執(zhí)行，所以我就沒release了。
此外，光copy的話還是無法正常執(zhí)行，但是把block本身的存儲類型設(shè)為__block后就正常了，原因我也不清楚。
測試結(jié)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：
- if (sqlite3_exec(database, "PRAGMA journal_mode=WAL;", NULL, NULL, &errorMsg) != SQLITE_OK) {
- NSLog(@"Failed to set WAL mode: %s", errorMsg);
- }
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(jié)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(fā)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(shù)后為每秒各104次，性能稍有提升。
第三種方式需要打開和關(guān)閉數(shù)據(jù)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(wù)也比較容易沖突，但能確保事務(wù)正確執(zhí)行。
首先需要移除全局的database變量，并修改openDb()函數(shù)：
- static sqlite3 *openDb() {
- sqlite3 *database = NULL;
- if (sqlite3_open(dbPath, &database) != SQLITE_OK) {
- sqlite3_close(database);
- NSLog(@"Failed to open database: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- return database;
- }
再配置成多線程模式：
- sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MULTITHREAD);
隊列改成可以亂序執(zhí)行的：
- queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0);
然后是訪問數(shù)據(jù)庫：
- static void readData() {
- static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3 *database = openDb();
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- int returnCode = sqlite3_step(stmt);
- if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) {
- ++readCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- sqlite3_close(database);
- });
- }
- static void writeData() {
- static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3 *database = openDb();
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, nil) == SQLITE_OK) {
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1);
- if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) {
- ++writeCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- sqlite3_close(database);
- });
- }
這里就無需遞歸調(diào)用了，直接在子線程中循環(huán)即可。
測試結(jié)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(xù)訪問數(shù)據(jù)庫，后加入的線程會滯后幾秒才啟動，且很難打開數(shù)據(jù)庫連接或創(chuàng)建prepare statement。調(diào)試時發(fā)現(xiàn)只會啟用2個線程，但是隨隊列中block數(shù)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：
- static void readData() {
- static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3 *database = openDb();
- sqlite3_stmt *stmt;
- while (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) != SQLITE_OK);
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- int returnCode = sqlite3_step(stmt);
- if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) {
- ++readCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- sqlite3_close(database);
- });
- }
- static void writeData() {
- static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3 *database = openDb();
- sqlite3_stmt *stmt;
- while (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, nil) != SQLITE_OK);
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1);
- if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) {
- ++writeCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- sqlite3_close(database);
- });
- }
結(jié)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(fā)效率有了顯著提升，但仍不及第二種方式。
第四種方式相當(dāng)于讓SQLite來維護(hù)隊列，只不過SQL的執(zhí)行是亂序的，因此無法保證事務(wù)性。
先恢復(fù)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(shù)據(jù)庫：
- static void readData() {
- static const char *query = "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, query, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- int returnCode = sqlite3_step(stmt);
- if (returnCode == SQLITE_ROW || returnCode == SQLITE_DONE) {
- ++readCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- });
- }
- static void writeData() {
- static const char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;";
- dispatch_async(queue, ^{
- sqlite3_stmt *stmt;
- if (sqlite3_prepare_v2(database, update, -1, &stmt, NULL) == SQLITE_OK) {
- while (YES) {
- sqlite3_bind_int(stmt, 1, arc4random());
- sqlite3_bind_int(stmt, 2, arc4random() % 1000 + 1);
- if (sqlite3_step(stmt) == SQLITE_DONE) {
- ++writeCount;
- }
- sqlite3_reset(stmt);
- }
- sqlite3_finalize(stmt);
- } else {
- NSLog(@"Failed to prepare statement: %s", sqlite3_errmsg(database));
- }
- });
- }
測試結(jié)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(wù)的場合;第2種適用范圍更廣，效率也足夠優(yōu)秀，一般應(yīng)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(shù)據(jù)庫相關(guān)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(shù)據(jù)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(wù)性，那么能否將各自的優(yōu)點結(jié)合起來呢?
于是一個新的實現(xiàn)方案又浮出水面了：使用2個串行隊列，分別負(fù)責(zé)讀和寫，每個隊列各使用一個數(shù)據(jù)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(jié)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(jī)型上，多線程明顯要比單隊列更具優(yōu)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(yōu)化情況下，可以根據(jù)CPU核心數(shù)來創(chuàng)建隊列數(shù)，然后把數(shù)據(jù)庫訪問線程隨機(jī)分配到某個隊列中。不過考慮到iOS設(shè)備這種嵌入式平臺并不需要密集地訪問數(shù)據(jù)庫，而且除數(shù)據(jù)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。
