SQLite在多線程環境下的應用

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這幾天研究了一下SQLite這個嵌入式數據庫在多線程環境下的應用，感覺裏面的學問還挺多，於是就在此分享一下。

先說下初衷吧，實際上我經常看到有人抱怨SQLite不支持多線程。而在iOS開發時，爲了不阻塞主線程，數據庫訪問必須移到子線程中。爲了解決這個矛盾，很有必要對此一探究竟。

關於這個問題，最權威的解答當然是SQLite官網上的“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版本沒有低於這個版本的：

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 - iPhone OS 4.1 / 4.2
3.7.2 - iPhone OS 4.3
3.7.7 - iPhone OS 5.0

當然，你也可以自己編譯最新版本。~~只是我發現自己編譯出來的3.7.8居然比iOS 4.3.3內置的3.7.2慢了一半，不知道蘋果做了什麼優化。~~發現是我編譯成了debug版本，改成release後性能比內置版本高5%左右，不過構建出來的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?》裏有詳細的解釋。
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，併發使用時會出錯。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=0參數，或者在初始化SQLite前調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SINGLETHREAD)時啓用。
多線程：只要一個數據庫連接不被多個線程同時使用就是安全的。源碼中是啓用bCoreMutex，禁用bFullMutex。實際上就是禁用數據庫連接和prepared statement（準備好的語句）上的鎖，因此不能在多個線程中併發使用同一個數據庫連接或prepared statement。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=2參數時默認啓用。若SQLITE_THREADSAFE不爲0，可以在初始化SQLite前，調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MULTITHREAD)啓用；或者在創建數據庫連接時，設置SQLITE_OPEN_NOMUTEX flag。
串行：啓用所有的鎖，包括bCoreMutex和bFullMutex。因爲數據庫連接和prepared statement都已加鎖，所以多線程使用這些對象時沒法併發，也就變成串行了。當SQLite編譯時加了SQLITE_THREADSAFE=1參數時默認啓用。若SQLITE_THREADSAFE不爲0，可以在初始化SQLite前，調用sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SERIALIZED)啓用；或者在創建數據庫連接時，設置SQLITE_OPEN_FULLMUTEX flag。

而這裏所說的初始化是指調用sqlite3_initialize()函數，這個函數在調用sqlite3_open()時會自動調用，且只有第一次調用是有效的。
另一個要說明的是prepared statement，它是由數據庫連接（的pager）來管理的，使用它也可看成使用這個數據庫連接。因此在多線程模式下，併發對同一個數據庫連接調用sqlite3_prepare_v2()來創建prepared statement，或者對同一個數據庫連接的任何prepared statement併發調用sqlite3_bind_*()和sqlite3_step()等函數都會出錯（在iOS上，該線程會出現EXC_BAD_ACCESS而中止）。這種錯誤無關讀寫，就是隻讀也會出錯。文檔中給出的安全使用規則是：沒有事務正在等待執行，所有prepared statement都被finalized。
順帶一提，調用sqlite3_threadsafe()可以獲得編譯期的SQLITE_THREADSAFE參數。標準發行版是1，也就是串行模式；而iOS上是2，也就是多線程模式；Python的sqlite3模塊也默認使用串行模式，可以用sqlite3.threadsafety來配置。但是默認情況下，一個線程只能使用當前線程打開的數據庫連接，除非在連接時設置了check_same_thread=False參數。

現在3種模式都有所瞭解了，清楚SQLite並不是對多線程無能爲力後，接下來就瞭解下事務吧。
數據庫只有在事務中才能被更改。所有更改數據庫的命令（除SELECT以外的所有SQL命令）都會自動開啓一個新事務，並且當最後一個查詢完成時自動提交。
而BEGIN命令可以手動開始事務，並關閉自動提交。當下一條COMMIT命令執行時，自動提交再次打開，事務中所做的更改也被寫入數據庫。當COMMIT失敗時，自動提交仍然關閉，以便讓用戶嘗試再次提交。若執行的是ROLLBACK命令，則也打開自動提交，但不保存事務中的更改。關閉數據庫或遇到錯誤時，也會自動回滾事務。
經常有人抱怨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。因此在插入大批數據時，可以通過禁用自動提交來提速。

事務在改寫數據庫文件時，會先生成一個rollback journal（回滾日誌），記錄初始狀態（其實就是備份），所有改動都是在數據庫文件上進行的。當事務需要回滾時，可以將備份文件的內容還原到數據庫文件；提交成功時，默認的delete模式下會直接刪除這個日誌。這個日誌也可以幫助解決事務執行過程中斷電，導致數據庫文件損壞的問題。但如果操作系統或文件系統有bug，或是磁盤損壞，則仍有可能無法恢復。
而從3.7.0版本（對應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，併發性更好，讀和寫之間互不阻塞；而其缺點對於iPhone這種嵌入式設備來說可以忽略，只需注意不要以只讀方式打開WAL模式的數據庫即可。
使用WAL模式時，改寫操是附加（append）到WAL文件，而不改動數據庫文件，因此數據庫文件可以被同時讀取。當執行checkpoint操作時，WAL文件的內容會被寫回數據庫文件。當WAL文件達到SQLITE_DEFAULT_WAL_AUTOCHECKPOINT（默認值是1000）頁（默認大小是1KB）時，會自動使用當前COMMIT的線程來執行checkpoint操作。也可以關閉自動checkpoint，改爲手動定期checkpoint。
爲了避免讀取的數據不一致，查詢時也需要讀取WAL文件，並記錄一個結尾標記（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，但是數據庫文件是通用的。這種情況在用戶進行iOS降級時可能會出現，可以把模式改成delete，再改回WAL來修復。
要對一個數據庫連接啓用WAL模式，需要執行“PRAGMA journal_mode=WAL;”這條命令，它的默認值是“journal_mode=DELETE”。執行後會返回新的journal_mode字符串值，即成功時爲"wal"，失敗時爲之前的模式（例如"delete"）。一旦啓用WAL模式後，數據庫會保持這個模式，這樣下次打開數據庫時仍然是WAL模式。
要停止自動checkpoint，可以使用wal_autocheckpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函數。手動執行checkpoint可以使用wal_checkpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函數。

還有一個很重要的知識點需要強調：事務是和數據庫連接相關的，每個數據庫連接（使用pager來）維護自己的事務，且同時只能有一個事務（但是可以用SAVEPOINT來實現內嵌事務）。
也就是說，事務與線程無關，一個線程裏可以同時用多個數據庫連接來完成多個事務，而多個線程也可以同時（非併發）使用一個數據庫連接來共同完成一個事務。
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行rollback，但由於和主線程用的是同一個數據庫連接，所以主線程所做的更改也被回滾了。
而如果是用不同的數據庫連接，每個連接都不能讀取其他連接中未提交的數據，除非使用read-uncommitted模式。

而要實現事務，就不得不用到鎖。
一個SQLite數據庫文件有5種鎖的狀態：

UNLOCKED：表示數據庫此時並未被讀寫。
SHARED：表示數據庫可以被讀取。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行寫操作。
RESERVED：表示準備寫入數據庫。RESERVED鎖最多隻能被一個線程擁有，此後它可以進入PENDING狀態。
PENDING：表示即將寫入數據庫，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鎖後，它就可以進入EXCLUSIVE狀態了。
EXCLUSIVE：表示它可以寫入數據庫了。進入這個狀態後，其他任何線程都不能訪問數據庫文件。因此爲了併發性，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，巧妙地實現了讀寫線程的互斥。同時也可看出，寫操作必須進入EXCLUSIVE狀態，此時併發數被降到1，這也是SQLite被認爲併發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）

現在2個連接都在等待對方釋放鎖，於是就死鎖了。當然，實際情況並沒那麼糟糕，任何一方選擇不繼續等待，回滾事務就行了。

不過要更好地解決這個問題，就必須更深入地瞭解事務了。
實際上BEGIN語句可以有3種起始狀態：

DEFERRED：默認值，開始事務時不獲取任何鎖。進行第一次讀操作時獲取SHARED鎖，進行第一次寫操作時獲取RESERVED鎖。
IMMEDIATE：開始事務時獲取RESERVED鎖。
EXCLUSIVE：開始事務時獲取EXCLUSIVE鎖。

現在考慮2個事務在開始時都使用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，因此事務開始失敗，返回SQLITE_BUSY，等待用戶重試）
連接1：COMMIT （EXCLUSIVE，寫入完成後釋放）
連接2：BEGIN IMMEDIATE （RESERVED）
連接2：SELECT ... （RESERVED）
連接2：INSERT ... （RESERVED）
連接2：COMMIT （EXCLUSIVE，寫入完成後釋放）

這樣死鎖就被避免了。

而EXCLUSIVE方式則更爲嚴苛，即使其他連接以DEFERRED方式開啓事務也不會死鎖：

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，寫入完成後釋放）
連接2：SELECT ... （SHARED）
連接2：INSERT ... （RESERVED）
連接2：COMMIT （EXCLUSIVE，寫入完成後釋放）

不過在並非很高的情況下，直接獲取EXCLUSIVE鎖的難度比較大；而且爲了避免EXCLUSIVE狀態長期阻塞其他請求，最好的方式還是讓所有寫事務都以IMMEDIATE方式開始。
順帶一提，要實現重試的話，可以使用sqlite3_busy_timeout()或sqlite3_busy_handler()函數。

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據庫。
SQLite使用單線程模式，用一個線程隊列來訪問數據庫，隊列一次只允許一個線程執行，隊列裏的線程共用一個數據庫連接。
SQLite使用多線程模式，每個線程創建自己的數據庫連接。
SQLite使用串行模式，所有線程共用全局的數據庫連接。

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。

第一種方式太過麻煩，需要線程間通信，這裏我就忽略了。

第二種方式可以用dispatch_queue_create()來創建一個serial queue，或者用一個maxConcurrentOperationCount爲1的NSOperationQueue來實現。
這種方式的缺點就是事務必須在一個block或operation裏完成，否則會亂序；而耗時較長的事務會阻塞隊列。另外，沒法利用多核CPU的優勢。

先初始化數據庫：

#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條測試數據：

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);
    }
}

然後創建一個串行隊列：

static dispatch_queue_t queue;

- (void)viewDidLoad {
    // ...
    queue = dispatch_queue_create("net.keakon.db", NULL);
}

再設置一個計數器，每秒執行一次：

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);
}

這裏是用dispatch_async()來異步地遞歸調用block。
因爲block是在棧裏生成的，異步執行時已經被銷燬，所以需要copy到堆。因爲需要一直執行，所以我就沒release了。
此外，光copy的話還是無法正常執行，但是把block本身的存儲類型設爲__block後就正常了，原因我也不清楚。

測試結果爲只讀時平均每秒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。

接着試試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

測試結果爲只讀時平均每秒166次，只寫時每秒244次，同時讀寫時每秒各97次。併發性增加了1倍有木有！更誇張的是寫入比讀取還快了。

在自編譯的3.7.8版中，同時讀寫爲每秒各102次，加上SQLITE_THREADSAFE=0參數後爲每秒各104次，性能稍有提升。

第三種方式需要打開和關閉數據庫連接，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，事務也比較容易衝突，但能確保事務正確執行。

首先需要移除全局的database變量，並修改openDb()函數：

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行的：

queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND, 0);

然後是訪問數據庫：

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);
    });
}

這裏就無需遞歸調用了，直接在子線程中循環即可。

測試結果爲只讀時平均每秒164次，只寫時每秒68次，同時讀寫時分別爲每秒14和30次（波動很大）。此外，這種方式因爲最初啓動的幾個線程持續訪問數據庫，後加入的線程會滯後幾秒才啓動，且很難打開數據庫連接或創建prepare statement。調試時發現只會啓用2個線程，但是隨隊列中block數目的增加，讀性能增高，寫性能降低。讀寫各3個block時分別爲每秒35和14次。

WAL模式下甚至連初始時啓動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);
    });
}

結果爲只讀時平均每秒169次，只寫時每秒246次，同時讀寫時每秒分別爲90和57次（波動較大）。併發效率有了顯著提升，但仍不及第二種方式。

第四種方式相當於讓SQLite來維護隊列，只不過SQL的執行是亂序的，因此無法保證事務性。

先恢復全局的database變量，然後配置成串行模式：

sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_SERIALIZED);

再是訪問數據庫：

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));
        }
    });
}

測試結果爲只讀時平均每秒164次，只寫時每秒68次，同時讀寫時每秒分別爲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爲109和85次。

由此可見，要獲得最好的性能的話，WAL模式是必須啓用的，爲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）。
而在測試過的後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，適合無需使用事務的場合；第2種適用範圍更廣，效率也足夠優秀，一般應採用這種方式。
不過要注意的是，第2種方式在測試時的邏輯是完全與數據庫相關的。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據庫的邏輯放入隊列，其餘工作在其他線程裏完成。

剛纔洗澡時我又想到一點，既然第2種方式不能並行，第4種方式不能保證事務性，那麼能否將各自的優點結合起來呢？
於是一個新的實現方案又浮出水面了：使用2個串行隊列，分別負責讀和寫，每個隊列各使用一個數據庫連接，線程模式可以採用多線程或串行模式。
代碼拿方式2稍做修改就行了，這裏就不列出了。測試結果波動比較大（估計是checkpoint的影響），多線程模式下平均約爲89和73次，串行模式下爲91和86次。
但在iPad 2這種雙核的機型上，多線程明顯要比單隊列更具優勢：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），串行模式下爲108和177次（寫波動很大）。
因此極端的優化情況下，可以根據CPU核心數來創建隊列數，然後把數據庫訪問線程隨機分配到某個隊列中。不過考慮到iOS設備這種嵌入式平臺並不需要密集地訪問數據庫，而且除數據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。

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