
先说下初衷吧,实际上我经常看到有人抱怨sqlite不支持多线程。而在iOS开发时,为了不阻塞主线程,数据库访问必须移到子线程中。为了解决这个矛盾,很有必要对此一探究竟。
关于这个问题,最权威的解答当然是sqlite官网上的“Is sqlite threadsafe?”这个问答。
简单来说,从3.3.1版本开始,它就是线程安全的了。而iOS的sqlite版本没有低于这个版本的:
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
当然,你也可以自己编译最新版本。只是我发现自己编译出来的3.7.8居然比iOS 4.3.3内置的3.7.2慢了一半,不知道苹果做了什么优化。发现是我编译成了deBUG版本,改成release后性能比内置版本高5%左右,不过构建出来的app会大420k左右。
不过这个线程安全仍然是有限制的,在这篇《Is sqlite thread-safe?》里有详细的解释。
另一篇重要的文档就是《sqlite And Multiple Threads》。它指出sqlite支持3种线程模式:
单线程:禁用所有的mutex锁,并发使用时会出错。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=0参数,或者在初始化sqlite前调用sqlite3_config(sqlITE_CONfig_SINGLETHREAD)时启用。
多线程:只要一个数据库连接不被多个线程同时使用就是安全的。源码中是启用bCoreMutex,禁用bFullMutex。实际上就是禁用数据库连接和prepared statement(准备好的语句)上的锁,因此不能在多个线程中并发使用同一个数据库连接或prepared statement。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=2参数时默认启用。若sqlITE_THREADSAFE不为0,可以在初始化sqlite前,调用sqlite3_config(sqlITE_CONfig_MulTITHREAD)启用;或者在创建数据库连接时,设置sqlITE_OPEN_NOMUTEX flag。
串行:启用所有的锁,包括bCoreMutex和bFullMutex。因为数据库连接和prepared statement都已加锁,所以多线程使用这些对象时没法并发,也就变成串行了。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=1参数时默认启用。若sqlITE_THREADSAFE不为0,可以在初始化sqlite前,调用sqlite3_config(sqlITE_CONfig_SERIAliZED)启用;或者在创建数据库连接时,设置sqlITE_OPEN_FulLMUTEX flag。
而这里所说的初始化是指调用sqlite3_initialize()函数,这个函数在调用sqlite3_open()时会自动调用,且只有第一次调用是有效的。
另一个要说明的是prepared statement,它是由数据库连接(的pager)来管理的,使用它也可看成使用这个数据库连接。因此在多线程模式下,并发对同一个数据库连接调用sqlite3_prepare_v2()来创建prepared statement,或者对同一个数据库连接的任何prepared statement并发调用sqlite3_bind_*()和sqlite3_step()等函数都会出错(在iOS上,该线程会出现EXC_BAD_ACCESS而中止)。这种错误无关读写,就是只读也会出错。文档中给出的安全使用规则是:没有事务正在等待执行,所有prepared statement都被finalized。
顺带一提,调用sqlite3_threadsafe()可以获得编译期的sqlITE_THREADSAFE参数。标准发行版是1,也就是串行模式;而iOS上是2,也就是多线程模式;Python的sqlite3模块也默认使用串行模式,可以用sqlite3.threadsafety来配置。但是默认情况下,一个线程只能使用当前线程打开的数据库连接,除非在连接时设置了check_same_thread=False参数。
现在3种模式都有所了解了,清楚sqlite并不是对多线程无能为力后,接下来就了解下事务吧。
数据库只有在事务中才能被更改。所有更改数据库的命令(除SELECT以外的所有sql命令)都会自动开启一个新事务,并且当最后一个查询完成时自动提交。
而BEGIN命令可以手动开始事务,并关闭自动提交。当下一条COMMIT命令执行时,自动提交再次打开,事务中所做的更改也被写入数据库。当COMMIT失败时,自动提交仍然关闭,以便让用户尝试再次提交。若执行的是RolLBACK命令,则也打开自动提交,但不保存事务中的更改。关闭数据库或遇到错误时,也会自动回滚事务。
经常有人抱怨sqlite的插入太慢,实际上它可以做到每秒插入几万次,但是每秒只能提交几十次事务。因此在插入大批数据时,可以通过禁用自动提交来提速。
事务在改写数据库文件时,会先生成一个rollback journal(回滚日志),记录初始状态(其实就是备份),所有改动都是在数据库文件上进行的。当事务需要回滚时,可以将备份文件的内容还原到数据库文件;提交成功时,默认的delete模式下会直接删除这个日志。这个日志也可以帮助解决事务执行过程中断电,导致数据库文件损坏的问题。但如果 *** 作系统或文件系统有BUG,或是磁盘损坏,则仍有可能无法恢复。
而从3.7.0版本(对应iOS 4.3)开始,sqlite还提供了Write-Ahead Logging模式。与delete模式相比,WAL模式在大部分情况下更快,并发性更好,读和写之间互不阻塞;而其缺点对于iPhone这种嵌入式设备来说可以忽略,只需注意不要以只读方式打开WAL模式的数据库即可。
使用WAL模式时,改写 *** 是附加(append)到WAL文件,而不改动数据库文件,因此数据库文件可以被同时读取。当执行checkpoint *** 作时,WAL文件的内容会被写回数据库文件。当WAL文件达到sqlITE_DEFAulT_WAL_AUtochECKPOINT(默认值是1000)页(默认大小是1KB)时,会自动使用当前COMMIT的线程来执行checkpoint *** 作。也可以关闭自动checkpoint,改为手动定期checkpoint。
为了避免读取的数据不一致,查询时也需要读取WAL文件,并记录一个结尾标记(end mark)。这样的代价就是读取会变得稍慢,但是写入会变快很多。要提高查询性能的话,可以减小WAL文件的大小,但写入性能也会降低。
需要注意的是,低版本的sqlite不能读取高版本的sqlite生成的WAL文件,但是数据库文件是通用的。这种情况在用户进行iOS降级时可能会出现,可以把模式改成delete,再改回WAL来修复。
要对一个数据库连接启用WAL模式,需要执行“PRAGMA journal_mode=WAL;”这条命令,它的默认值是“journal_mode=DELETE”。执行后会返回新的journal_mode字符串值,即成功时为"wal",失败时为之前的模式(例如"delete")。一旦启用WAL模式后,数据库会保持这个模式,这样下次打开数据库时仍然是WAL模式。
要停止自动checkpoint,可以使用wal_autocheckpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函数。手动执行checkpoint可以使用wal_checkpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函数。
还有一个很重要的知识点需要强调:事务是和数据库连接相关的,每个数据库连接(使用pager来)维护自己的事务,且同时只能有一个事务(但是可以用SAVEPOINT来实现内嵌事务)。
也就是说,事务与线程无关,一个线程里可以同时用多个数据库连接来完成多个事务,而多个线程也可以同时(非并发)使用一个数据库连接来共同完成一个事务。
下面用Python来演示一下:
#-*-Coding:utf-8-*- importsqlite3 importthreading deff(): con.rollback() con=sqlite3.connect('test.db',check_same_thread=False)#允许在其他线程中使用这个连接 cu=con.cursor() cu.execute('CREATEtableIFNOTEXISTStest(IDINTEGERPRIMARYKEY)') printcu.execute('SELECTcount(*)FROMtest').fetchone()[0]#0 cu.execute('INSERTINTOtestVALUES(NulL)') #1 thread=threading.Thread(target=f) thread.start() thread.join() cu.close() con.close()
在这个例子中,虽然是在子线程中执行rollback,但由于和主线程用的是同一个数据库连接,所以主线程所做的更改也被回滚了。
而如果是用不同的数据库连接,每个连接都不能读取其他连接中未提交的数据,除非使用read-uncommitted模式。
而要实现事务,就不得不用到锁。
一个sqlite数据库文件有5种锁的状态:
UNLOCKED:表示数据库此时并未被读写。
SHARED:表示数据库可以被读取。SHARED锁可以同时被多个线程拥有。一旦某个线程持有SHARED锁,就没有任何线程可以进行写 *** 作。
RESERVED:表示准备写入数据库。RESERVED锁最多只能被一个线程拥有,此后它可以进入PENDING状态。
PENDING:表示即将写入数据库,正在等待其他读线程释放SHARED锁。一旦某个线程持有PENDING锁,其他线程就不能获取SHARED锁。这样一来,只要等所有读线程完成,释放SHARED锁后,它就可以进入EXCLUSIVE状态了。
EXCLUSIVE:表示它可以写入数据库了。进入这个状态后,其他任何线程都不能访问数据库文件。因此为了并发性,它的持有时间越短越好。
一个线程只有在拥有低级别的锁的时候,才能获取更高一级的锁。sqlite就是靠这5种类型的锁,巧妙地实现了读写线程的互斥。同时也可看出,写 *** 作必须进入EXCLUSIVE状态,此时并发数被降到1,这也是sqlite被认为并发插入性能不好的原因。
另外,read-uncommitted和WAL模式会影响这个锁的机制。在这2种模式下,读线程不会被写线程阻塞,即使写线程持有PENDING或EXCLUSIVE锁。
提到锁就不得不说到死锁的问题,而sqlite也可能出现死锁。
下面举个例子:
连接1:BEGIN (UNLOCKED)
连接1:SELECT ... (SHARED)
连接1:INSERT ... (RESERVED)
连接2:BEGIN (UNLOCKED)
连接2:SELECT ... (SHARED)
连接1:COMMIT (PENDING,尝试获取EXCLUSIVE锁,但还有SHARED锁未释放,返回sqlITE_BUSY)
连接2:INSERT ... (尝试获取RESERVED锁,但已有PENDING锁未释放,返回sqlITE_BUSY)
现在2个连接都在等待对方释放锁,于是就死锁了。当然,实际情况并没那么糟糕,任何一方选择不继续等待,回滚事务就行了。
不过要更好地解决这个问题,就必须更深入地了解事务了。
实际上BEGIN语句可以有3种起始状态:
DEFERRED:默认值,开始事务时不获取任何锁。进行第一次读 *** 作时获取SHARED锁,进行第一次写 *** 作时获取RESERVED锁。
IMMEDIATE:开始事务时获取RESERVED锁。
EXCLUSIVE:开始事务时获取EXCLUSIVE锁。
现在考虑2个事务在开始时都使用IMMEDIATE方式:
连接1:BEGIN IMMEDIATE (RESERVED)
连接1:SELECT ... (RESERVED)
连接2:BEGIN IMMEDIATE (尝试获取RESERVED锁,但已有RESERVED锁未释放,因此事务开始失败,返回sqlITE_BUSY,等待用户重试)
连接1:COMMIT (EXCLUSIVE,写入完成后释放)
连接2:BEGIN IMMEDIATE (RESERVED)
连接2:SELECT ... (RESERVED)
连接2:INSERT ... (RESERVED)
连接2:COMMIT (EXCLUSIVE,写入完成后释放)
这样死锁就被避免了。
而EXCLUSIVE方式则更为严苛,即使其他连接以DEFERRED方式开启事务也不会死锁:
连接1:BEGIN EXCLUSIVE (EXCLUSIVE)
连接1:SELECT ... (EXCLUSIVE)
连接1:INSERT ... (EXCLUSIVE)
连接2:SELECT ... (尝试获取SHARED锁,但已有EXCLUSIVE锁未释放,返回sqlITE_BUSY,等待用户重试)
不过在并非很高的情况下,直接获取EXCLUSIVE锁的难度比较大;而且为了避免EXCLUSIVE状态长期阻塞其他请求,最好的方式还是让所有写事务都以IMMEDIATE方式开始。
顺带一提,要实现重试的话,可以使用sqlite3_busy_timeout()或sqlite3_busy_handler()函数。
由此可见,要想保证线程安全的话,可以有这4种方式:
sqlite使用单线程模式,用一个专门的线程访问数据库。
sqlite使用单线程模式,用一个线程队列来访问数据库,队列一次只允许一个线程执行,队列里的线程共用一个数据库连接。
sqlite使用多线程模式,每个线程创建自己的数据库连接。
sqlite使用串行模式,所有线程共用全局的数据库连接。
接下来就一一测试这几种方式在iPhone 4(iOS 4.3.3,sqlite 3.7.2)上的性能表现。
第一种方式太过麻烦,需要线程间通信,这里我就忽略了。
第二种方式可以用dispatch_queue_create()来创建一个serial queue,或者用一个maxConcurrentoperationCount为1的NSOperationQueue来实现。
这种方式的缺点就是事务必须在一个block或operation里完成,否则会乱序;而耗时较长的事务会阻塞队列。另外,没法利用多核cpu的优势。
先初始化数据库:
#import staticchardbPath[200]; staticsqlite3*database; staticsqlite3*openDb(){ if(sqlite3_open(dbPath,&database)!=sqlITE_OK){ sqlite3_close(database); NSLog(@"@R_404_5138@toopendatabase:%s",sqlite3_errmsg(database)); } return -(voID)vIEwDIDLoad{ [supervIEwDIDLoad]; sqlite3_config(sqlITE_CONfig_SINGLETHREAD); NSLog(@"%d",sqlite3_threadsafe()); NSLog(@"%s",sqlite3_libversion()); NSArray*paths=NSSearchPathForDirectorIEsInDomains(NSdocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES); Nsstring*documentsDirectory=[pathsobjectAtIndex:0]; strcpy(dbPath,[[documentsDirectorystringByAppendingPathComponent:@"data.sqlite3"]UTF8String]); database=openDb(); char*errorMsg; if(sqlite3_exec(database,"CREATEtableIFNOTEXISTStest(IDINTEGERPRIMARYKEYautoINCREMENT,valueINTEGER);",NulL,&errorMsg)!=sqlITE_OK){ NSLog(@"@R_404_5138@tocreatetable:%s",errorMsg); }
再插入1000条测试数据:
staticvoIDinsertData(){ "BEGINTRANSACTION",92); List-style-type:decimal; List-style-position:outsIDe!important; word-wrap:break-word; word-break:normal; border-top-style:none; border-right-style:none; border-bottom-style:none; border-left-style:none; border-wIDth:initial; border-color:initial; background-color:transparent; line-height:18px"> NSLog(@"@R_404_5138@tobegintransaction:%s",153); background-color:inherit; Font-weight:bold">staticconstchar*insert="INSERTINTOtestVALUES(NulL,?);"; sqlite3_stmt*stmt; if(sqlite3_prepare_v2(insert,-1,&stmt,128); background-color:inherit">NulL)==sqlITE_OK){ for(inti=0;i<1000;++i){ sqlite3_bind_int(stmt,1,arc4random()); if(sqlite3_step(stmt)!=sqlITE_DONE){ --i; NSLog(@"Errorinsertingtable:%s",92); List-style-type:decimal; List-style-position:outsIDe!important; word-wrap:break-word; word-break:normal; border-top-style:none; border-right-style:none; border-bottom-style:none; border-left-style:none; border-wIDth:initial; border-color:initial; background-color:transparent; line-height:18px"> sqlite3_reset(stmt); sqlite3_finalize(stmt); "COMMITTRANSACTION",92); List-style-type:decimal; List-style-position:outsIDe!important; word-wrap:break-word; word-break:normal; border-top-style:none; border-right-style:none; border-bottom-style:none; border-left-style:none; border-wIDth:initial; border-color:initial; background-color:transparent; line-height:18px"> NSLog(@"@R_404_5138@tocommittransaction:%s",153); background-color:inherit; Font-weight:bold">char*query="SELECTcount(*)FROMtest;"; if(sqlite3_step(stmt)==sqlITE_ROW){ NSLog(@"tablesize:%d",sqlite3_column_int(stmt,0)); }else{ NSLog(@"@R_404_5138@toreadtable:%s",51); background-color:transparent; text-indent:28px"> 然后创建一个串行队列:staticdispatch_queue_tqueue; //... queue=dispatch_queue_create("net.keakon.db",128); background-color:inherit">NulL); 再设置一个计数器,每秒执行一次:intlastReadCount=0; intreadCount=0; intlastWriteCount=0; intwriteCount=0; -(voID)count{ intlastRead=lastReadCount; intlastWrite=lastWriteCount; lastReadCount=readCount; lastWriteCount=writeCount; NSLog(@"%d,%d",lastReadCount-lastRead,lastWriteCount-lastWrite); [NSTimerscheduledTimerWithTimeInterval:1.0target:selfselector:@selector(count)userInfo:nilrepeats:YES]; 这样就可以开始测试select和update了:staticvoIDreadData(){ char*query="SELECTvalueFROMtestWHEREvalue<?ORDERBYvalueDESclimIT1;"; voID(^__blockreadBlock)()=Block_copy(^{ intreturnCode=sqlite3_step(stmt); if(returnCode==sqlITE_ROW||returnCode==sqlITE_DONE){ ++readCount; NSLog(@"@R_404_5138@topreparestatement:%s",92); List-style-type:decimal; List-style-position:outsIDe!important; word-wrap:break-word; word-break:normal; border-top-style:none; border-right-style:none; border-bottom-style:none; border-left-style:none; border-wIDth:initial; border-color:initial; background-color:transparent; line-height:18px"> dispatch_async(queue,readBlock); }); staticvoIDwriteData(){ update="UPDATEtestSETvalue=?WHEREID=?;"; voID(^__blockwriteBlock)()=Block_copy(^{ update,2,arc4random()%1000+1); if(sqlite3_step(stmt)==sqlITE_DONE){ ++writeCount; 这里是用dispatch_async()来异步地递归调用block。因为block是在栈里生成的,异步执行时已经被销毁,所以需要copy到堆。因为需要一直执行,所以我就没release了。
此外,光copy的话还是无法正常执行,但是把block本身的存储类型设为__block后就正常了,原因我也不清楚。
测试结果为只读时平均每秒165次,只写时每秒68次,同时读写时每秒各47次。换成多线程或串行模式时,效率也差不多。
接着试试WAL模式:
if(sqlite3_exec("PRAGMAjournal_mode=WAL;",92); List-style-type:decimal; List-style-position:outsIDe!important; word-wrap:break-word; word-break:normal; border-top-style:none; border-right-style:none; border-bottom-style:none; border-left-style:none; border-wIDth:initial; border-color:initial; background-color:transparent; line-height:18px"> NSLog(@"@R_404_5138@tosetWALmode:%s",51); background-color:transparent; text-indent:28px"> sqlite3_wal_checkpoint(database,NulL); // 每次测试前先checkpoint,避免WAL文件过大而影响性能测试结果为只读时平均每秒166次,只写时每秒244次,同时读写时每秒各97次。并发性增加了1倍有木有!更夸张的是写入比读取还快了。
在自编译的3.7.8版中,同时读写为每秒各102次,加上sqlITE_THREADSAFE=0参数后为每秒各104次,性能稍有提升。
第三种方式需要打开和关闭数据库连接,所以会额外消耗一些时间。此外还要维持各个连接间的互斥,事务也比较容易冲突,但能确保事务正确执行。
首先需要移除全局的database变量,并修改openDb()函数:
sqlite3*database=NulL; 再配置成多线程模式:while(YES){ 这里就无需递归调用了,直接在子线程中循环即可。sqlite3_config(sqlITE_CONfig_MulTITHREAD);队列改成可以乱序执行的:
queue=dispatch_get_global_queue(disPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND,0);然后是访问数据库:
测试结果为只读时平均每秒164次,只写时每秒68次,同时读写时分别为每秒14和30次(波动很大)。此外,这种方式因为最初启动的几个线程持续访问数据库,后加入的线程会滞后几秒才启动,且很难打开数据库连接或创建prepare statement。调试时发现只会启用2个线程,但是随队列中block数目的增加,读性能增高,写性能降低。读写各3个block时分别为每秒35和14次。
WAL模式下甚至连初始时启动2个线程都会被lock,因此只能改成不断重试:
while(sqlite3_prepare_v2(NulL)!=sqlITE_OK);结果为只读时平均每秒169次,只写时每秒246次,同时读写时每秒分别为90和57次(波动较大)。并发效率有了显著提升,但仍不及第二种方式。第四种方式相当于让sqlite来维护队列,只不过sql的执行是乱序的,因此无法保证事务性。
先恢复全局的database变量,然后配置成串行模式:
sqlite3_config(sqlITE_CONfig_SERIAliZED);
再是访问数据库:
测试结果为只读时平均每秒164次,只写时每秒68次,同时读写时每秒分别为57和43次。读线程比写线程的速率更高,而且新线程的加入不需要等待。WAL模式下,只读时平均每秒176次,只写时每秒254次,同时读写时每秒分别为109和85次。
由此可见,要获得最好的性能的话,WAL模式是必须启用的,为此也有必要自己编译sqlite 3.7.0以上的版本(除非不支持iOS 4.2及以下版本)。
而在测试过的后3种方式中:第3种是效率最低的,不建议使用;第4种读取性能更高,适合无需使用事务的场合;第2种适用范围更广,效率也足够优秀,一般应采用这种方式。
不过要注意的是,第2种方式在测试时的逻辑是完全与数据库相关的。实际中可能要做计算或IO访问等工作,在此期间其他线程都是被阻塞的,这样就会大大降低效率了。因此只建议把访问数据库的逻辑放入队列,其余工作在其他线程里完成。
刚才洗澡时我又想到一点,既然第2种方式不能并行,第4种方式不能保证事务性,那么能否将各自的优点结合起来呢?
于是一个新的实现方案又浮出水面了:使用2个串行队列,分别负责读和写,每个队列各使用一个数据库连接,线程模式可以采用多线程或串行模式。
代码拿方式2稍做修改就行了,这里就不列出了。测试结果波动比较大(估计是checkpoint的影响),多线程模式下平均约为89和73次,串行模式下为91和86次。
但在iPad 2这种双核的机型上,多线程明显要比单队列更具优势:方式2的成绩是每秒各85次,方式3是94和124次(写波动较大),方式4是95和72次,而新方案在多线程模式下是104和168次(写波动很大,40~280之间),串行模式下为108和177次(写波动很大)。
因此极端的优化情况下,可以根据cpu核心数来创建队列数,然后把数据库访问线程随机分配到某个队列中。不过考虑到iOS设备这种嵌入式平台并不需要密集地访问数据库,而且除数据库线程以外还有其他事要做,如果没遇到瓶颈的话,简单的方案2其实也够用了。
原文地址:http://mobile.51cto.com/iphone-299765.htm
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