SQLite 并发访问

在本文中，我们将介绍SQLite数据库中的并发访问。并发访问是指多个进程或线程同时对数据库进行读写操作的能力。SQLite支持并发访问，但是要注意处理好并发操作可能引发的问题。

并发性控制

SQLite中使用锁机制来控制并发访问。当一个进程开始对数据库进行写操作时，SQLite会自动获取一个互斥锁。在写操作完成之前，其他进程无法对数据库进行写操作或读取操作。这种方式确保了数据库的一致性和完整性。

然而，并发操作可能会引发以下问题：

1. 丢失更新

当多个进程同时对数据库的同一行进行更新时，可能会发生丢失更新的情况。丢失更新指的是一个进程的写操作覆盖了另一个进程的写操作，导致后者的更新丢失。为了避免丢失更新，可以使用事务（Transaction）和锁（Lock）来控制并发访问。

例如，假设有两个进程同时对数据库中的同一行进行更新。进程A首先读取了该行的数据，然后进行修改并提交事务。在此期间，进程B也读取了同一行的数据，并进行了修改操作并提交事务。由于进程B的操作在进程A之后提交，因此进程B的修改会覆盖进程A的修改，导致进程A的更新丢失。

为了避免这种情况，可以将进程A和进程B的操作包装在事务中，并使用锁来确保只有一个进程能够对数据进行修改。在SQLite中可以使用BEGIN TRANSACTION、COMMIT和ROLLBACK语句来操作事务。

2. 死锁

死锁指的是多个进程相互等待对方释放资源的情况，导致所有进程都无法继续执行下去。在SQLite中，死锁可能会发生在以下情况下：

进程A获取了一个锁，并尝试获取另一个锁时被阻塞；
进程B获取了另一个锁，并尝试获取进程A持有的锁时被阻塞；
进程A和进程B相互等待对方释放锁的情况下，进程A和进程B都无法继续执行下去。

为了避免死锁，SQLite使用了超时机制和死锁检测。当一个进程被阻塞时，SQLite会自动释放该进程获取的锁，并等待一段时间后再次尝试获取锁。如果经过多次尝试后仍然无法获取锁，SQLite会放弃该进程的操作，并抛出异常。

并发读取和写入

在SQLite中，多个进程可以同时对数据库进行读取操作，不会相互影响。这是因为读取操作不会修改数据库的内容，不存在丢失更新的问题。

然而，并发写入操作需要特别处理。在SQLite中，如果多个进程同时对同一张表进行写入操作，可能会导致数据的不一致性或完整性破坏。

为了规避这个问题，SQLite提供了多种并发性模式，包括：

串行化（SERIALIZABLE）：在这种模式下，SQLite会阻塞其他进程的读写操作，直到当前进程的事务完成。
读写互斥（READ COMMITTED）：在这种模式下，SQLite允许其他进程进行读操作，但会阻塞写入操作。只有在没有其他进程对表进行写操作时，才会进行写入。
共享读取（READ UNCOMMITTED）：在这种模式下，SQLite允许其他进程同时进行读取和写入操作。这种模式下，可能会出现丢失更新的问题。

开发者可以根据应用的需求选择合适的并发性模式。如果应用对数据的完整性要求较高，可以选择串行化模式来确保数据的一致性。如果应用对并发性要求较高，可以选择共享读取模式，但需要注意处理好并发操作可能引发的问题。

示例

下面是一个示例，演示了如何在SQLite中处理并发访问：

import sqlite3
import threading

def update_data():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('UPDATE users SET name = "Alice" WHERE id = 1')
    conn.commit()
    conn.close()

def read_data():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM users')
    print(cursor.fetchall())
    conn.close()

# 创建数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')
cursor.execute('INSERT INTO users VALUES (1, "John")')
conn.commit()
conn.close()

# 并发访问
threads = []
for i in range(10):
    thread = threading.Thread(target=update_data)
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

# 查看数据
read_data()