尊重原著：http://www.keakon.net/2011/10/25/SQLite%E5%9C%A8%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8
这几天研究了一下SQLite这个嵌入式数据库在多线程环境下的应用，感觉里面的学问还挺多，于是就在此分享一下。
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 - iPhone OS 4.1 / 4.2
3.7.2 - iPhone OS 4.3
3.7.7 - iPhone OS 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。但如果操作系统或 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，改写操是附加（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操作时，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操作。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 -*-
import sqlite3
import threading
def f():
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('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操作。
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，写操作必须进入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。进行第一次读操作时获取SHARED锁，进行第一次写操作时获取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1：INSERT ... （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：BEGIN （UNLOCKED）
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）
连接1：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放）
连接2：SELECT ... （SHARED）
连接2：INSERT ... （RESERVED）
连接2：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放）
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 <sqlite3.h>
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条测试数据：
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);
}
}
然后创建一个串行队列：
static dispatch_queue_t queue;
- (void)viewDidLoad {
// ...
queue = dispatch_queue_create("net.keakon.db", NULL);
}
再设置一个计数器，每秒执行一次：
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];
}
这样就可以开始测试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);
}
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(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：
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;
}
再配置成多线程模式：
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：
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);
});
}
这里就无需递归调用了，直接在子线程中循环即可。
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：
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);
});
}
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：
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));
}
});
}
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。