SQLite 的并发限制：写锁与数据库锁
很多人在项目中引入 SQLite 后，发现并发写入时性能急剧下降，甚至出现「数据库被锁定」的异常。
java
try {
// 抛出了这个异常
// "SQLITE_BUSY: database is locked"
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}这背后，是 SQLite 经典的「写锁」问题。
SQLite 的锁模型：五层锁机制
SQLite 的并发控制基于五层锁模型，从低到高：
| 锁级别 | 状态 | 允许的操作 |
|---|---|---|
| UNLOCKED | 无连接访问 | 任意连接读取 |
| SHARED | 读取中 | 多个读取，不允许写入 |
| RESERVED | 写入准备 | 保留写入权限，其他可继续读取 |
| PENDING | 即将写入 | 等待所有读取完成，之后不允许新读取 |
| EXCLUSIVE | 写入中 | 完全独占，不允许任何读写 |
时间线 →
连接A: SHARED ─────── RESERVED ──────────── EXCLUSIVE ─────── SHARED
连接B: SHARED ────── (等待) ────────────────── (等待) ──
连接C: SHARED (等待) ────────────────────── (等待) ──关键点：只有 EXCLUSIVE 锁状态下，写操作才能真正执行。
为什么写锁是「全局」的？
这是 SQLite 和 MySQL 最大的设计差异。
MySQL（InnoDB）的锁粒度：
- 行锁：只锁定某一行的数据
- 页锁：锁定某个数据页
- 表锁：锁定整张表
SQLite 的锁粒度：
- 数据库锁：锁定整个数据库文件
这意味着：SQLite 的写操作必须独占整个数据库，而 MySQL 可以在锁定某一行数据的同时，让其他连接继续操作同一张表的其他行。
java
// MySQL：可以同时执行（锁不同行）
Connection conn1 = getConnection();
Connection conn2 = getConnection();
Connection conn3 = getConnection();
// conn1 更新 id=1 的行
// conn2 更新 id=2 的行 <-- 完全并行，无冲突
// conn3 读取 id=3 的行 <-- 读不阻塞写
// SQLite：不能同时执行（锁整个数据库）
Connection conn1 = getConnection();
Connection conn2 = getConnection();
// conn1 开始写入 -> 获取 EXCLUSIVE 锁
// conn2 想读取 -> 必须等待 conn1 释放锁（如果是 WAL 模式则可以）WAL 模式下的并发改善
开启 WAL 模式后，读写可以分离：
sql
PRAGMA journal_mode = WAL;| 操作类型 | 默认模式 | WAL 模式 |
|---|---|---|
| 读 + 读 | ✅ 并行 | ✅ 并行 |
| 读 + 写 | ❌ 互斥 | ✅ 并行 |
| 写 + 写 | ❌ 互斥 | ❌ 仍互斥 |
WAL 模式的限制：
- 写操作之间仍然是串行的（只有一个写事务能执行）
- Checkpoint 操作可能短暂阻塞
- WAL 文件可能增长，需要定期维护
超时与重试：优雅处理锁冲突
当数据库被锁定时，SQLite 会抛出 SQLITE_BUSY 错误。你可以选择：
1. 设置超时
java
// Java 中设置超时
String url = "jdbc:sqlite:./myapp.db";
ConnectionProperties props = new ConnectionProperties(url);
props.setBusyTimeout(5000); // 等待 5 秒，期间不断重试sql
-- SQLite 中设置超时
PRAGMA busy_timeout = 5000; -- 5 秒2. 应用层重试
java
public void executeWithRetry(Connection conn, String sql, int maxRetries) {
int attempts = 0;
while (attempts < maxRetries) {
try {
conn.createStatement().execute(sql);
return; // 成功退出
} catch (SQLException e) {
if (e.getErrorCode() == SQLITE_BUSY && attempts < maxRetries - 1) {
attempts++;
try {
Thread.sleep(100 * attempts); // 指数退避
} catch (InterruptedException ie) {
Thread.currentThread().interrupt();
throw new RuntimeException(ie);
}
} else {
throw e; // 重试次数用完，抛出异常
}
}
}
}3. 使用独占事务（谨慎）
sql
-- 开始独占事务
BEGIN EXCLUSIVE;
-- 执行操作
COMMIT;这会立即获取 EXCLUSIVE 锁，如果获取失败立即报错。适合批量导入等场景。
并发写入的替代方案
如果你的应用确实需要高并发写入，SQLite 可能不是最佳选择。但在此之前，可以考虑：
方案一：连接池 + 队列化
把所有写操作放入队列，由单一连接串行执行：
java
public class SerializedWriter {
private final BlockingQueue<WriteTask> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
public SerializedWriter(Connection conn) {
// 单一写线程
Thread writer = new Thread(() -> {
while (true) {
try {
WriteTask task = queue.take();
task.execute(conn);
task.getFuture().complete(null);
} catch (Exception e) {
task.getFuture().completeExceptionally(e);
}
}
});
writer.start();
}
public <T> Future<T> enqueue(WriteTask<T> task) {
queue.offer(task);
return task.getFuture();
}
}方案二：分库分表
多个 SQLite 文件，按业务键分片：
java
public class ShardedSQLite {
private final SQLite[] shards;
private final int shardCount;
public ShardedSQLite(int shardCount) {
this.shards = new SQLite[shardCount];
for (int i = 0; i < shardCount; i++) {
shards[i] = new SQLite("shard_" + i + ".db");
}
this.shardCount = shardCount;
}
public SQLite getShard(String key) {
int hash = key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE;
return shards[hash % shardCount];
}
public void write(String key, String sql) {
getShard(key).exec(sql);
}
}面试追问方向
- SQLite 有没有行锁？（提示：没有，它是文件级锁）
- WAL 模式下，如果 Checkpoint 和写入同时发生会怎样？（提示：Checkpoint 会被延迟）
下一节，我们来聊聊 SQLite 在 Android 开发中的应用。