Sqlite学习笔记(四)&&SQLite-WAL原理

2024年4月28日 265次阅读来源: sqlite

　　Sqlite学习笔记(三)&&WAL性能测试中列出了几种典型场景下WAL的性能数据，了解到WAL确实有性能优势，这篇文章将会详细分析WAL的原理，做到知其然，更要知其所以然。

WAL是什么

WAL(Write ahead logging)是一种日志模式，它是一种思想，普遍应用于关系型数据库。每个事务执行变更时，修改数据页，同时会产生日志，这样在事务提交后，不需要将修改的脏页刷盘，只需要将事务产生的日志落盘即可返回。WAL保证日志一定先于对应的脏页落盘，就是所谓的WAL。SQLITE在3.7版本以后引入WAL，它的WAL也基本采用这个原理，只不过SQLite实现比较简单，日志记录的是修改后的页，而不是所谓的修改日志。WAL模式下，SQlite中除了db文件，还包含了两个文件，.wal文件和.shm文件，前者是日志文件，后者是日志索引文件。

日志模式

SQLite中日志模式主要有DELETE和WAL两种，其他几种比如TRUNCATE，PERSIST，MEMORY基本原理都与DELETE模式相同，不作详细展开。DELETE模式采用影子分页技术(Shadow paging)，DELETE模式下，日志中记录的变更前数据页内容；WAL模式下，日志中记录的是变更后的数据页内容。事务提交时，DELETE模式将日志刷盘，将DB文件刷盘，成功后，再将日志文件清理；WAL模式则是将日志文件刷盘，即可完成提交过程。那么WAL模式下，数据文件何时更新呢？这里引入了检查点概念，检查点的作用就是定期将日志中的新页覆盖DB文件中的老页，并通过参数wal_autocheckpoint来控制检查点时机，达到权衡读写的目的。

DELETE模式下，写事务直接更新db-page，并将old-page写入日志，读事务则直接读db-page，因为db-page中保存了提交的所有事务的更新。事务提交后，直接将日志文件删除；若事务需要回滚，则将日志中old-page中的内容覆盖db-page，恢复原始内容。WAL模式下，写事务将更新写到日志文件中，不更新db-page，事务提交时，也不影响db-page，只是将日志持久化而已。若事务回滚，则不将日志写入文件即可。由于最新的数据在日志文件中，那么如何读取到最新的数据呢？WAL模式通过end-mark(事务提交位点)达到这一目的。具体而已，事务开始时，会首先扫描日志文件，获取最近一个end-mark，在读取数据时，首先会判断page是否则在wal日志文件中存在，因为同一个page，一定是wal文件中的比db文件中的要新。如果存在，则使用，否则，再从db文件中获取指定的page。从流程上来看，这个过程比较慢，因为极端情况下，每次读都需要扫描wal文件和db文件。为了提高性能，WAL模式中有一个wal-index文件，这个文件记录了页号和该页在WAL文件中的偏移，并且wal-index文件采用共享缓存实现，从文件名也可以看到，后缀是.shm，因此判断page是否在wal文件存在的操作实质是一次内存读。wal-index采用hash表存储，因此查询效率也非常高。

与传统的DBMS不同，SQLite中记录的日志，实质是dirty-page，重做实质是对利用WAL中的日志页覆盖db-page，这种实现方式比较简单，同时也比较浪费空间，因为一个page是1k，即使只更新1byte，也会导致日志记录1k。

WAL的优势与劣势

1) 并发优势

SQLite为什么引入WAL，一定是WAL有很多好的特性。其中最主要的一点是WAL支持读写并发。在DELETE模式下，读写是互斥的。为什么WAL可以并发，而DELETE不行？我这里不打算详细展开WAL模式和DELETE模式的锁机制，后面有机会再单独写这一部分。从上面一节的分析可以知道，WAL模式下，写事务以append方式记录new-page，而读事务只会读取db-page和end-mark之前的wal日志，因此不会发生读写冲突的问题，读写可以并发。而DELETE模式下，写事务写的是db-page，读事务也是读db-page，所以读写不能并发。

2) 写性能优势

从前面的分析可知，WAL模式下，事务提交只需要写入日志文件即可，为了持久化，只需要一次fsync调用。而DELETE模式下，事务提交过程中，首先要确保日志落盘(保存old-page，用来rollback)，这里需要一次fsync调用，然后再执行db文件刷盘，这里还需要一次fsync，并且修改的db-page可能是离散的，也会影响性能。而WAL写日志都是顺序写，相对于离散写又有很大的优势。因此DELETE模式下写性能会比WAL模式要差。测试结果也证明了这一点，这里可以参考测试报告。

3) WAL劣势

开启WAL后，每次读取page，都需要通过wal-index来确认page是否在WAL中，这个会产生一定的性能损耗。另外，会引入WAL文件，这个文件如果使用不当，可能会急剧膨胀，WAL文件变大后，意味着检索wal-index的代价也变高。而且由于SQLite一般用于端设备，空间也比较稀缺，因此要严格控制好WAL文件的大小。此外，WAL的索引文件采用共享内存实现，因此访问SQlite的进程不能跨机器。

开启WAL模式

通过命令pragma journal_mode=wal可以开启wal模式。前面我们提到开启WAL模式后，如果使用不当，可能导致WAL文件空间暴增，但我们有办法避免这种情况发生。这里主要介绍两个参数，wal_autocheckpoint和journal_size_limit。wal_autocheckpoint用来设置触发检查点的时机，默认是1000页，即当日志增长到1000页时，开始做检查点操作。这里要说明一点的是，SQLite中没有单独的检查点线程，如果设置1000，则触发写1000页的事务来进行检查点操作。因此这个事务的响应时间会比较长，而其它事务则不受影响。用来设置日志文件的大小，默认情况为-1，当这个参数设置时，若累计更新页大小超过journal_size_limit，也会导致检查点触发，用以重复利用日志文件，避免日志继续增长。

问题
1. WAL模式下，检查点是否会导致锁等待？
检查点包括自动检查点和手动检查点。通过PRAGMA wal_autocheckpoint=N命令，可以设置自动检查点，当N<=0时，自动检查点关闭，所有自动检查点的类型都是PASSIVE。默认情况下，自动检查点是开启的，N为1000。对于PASSIVE类型的检查点，不会影响读写事务。通过 PRAGMA schema.wal_checkpoint 命令可以手工触发一次检查点，比如PRAGMA schema.wal_checkpoint(PASSIVE)触发一次PASSIVE类型检查点，PRAGMA schema.wal_checkpoint(FULL)触发一次FULL类型检查点。对于FULL类型，由于需要将所有更新合并到DB文件，如果有读写事务没有结束，则需要等待；而且做检查点过程中，会堵塞新的读写事务。所以PASSIVE类型不会导致锁等待，而FULL类型，RESTART和TRUNCATE类型，会导致锁等待。
2. 检查点是否会导致事务响应时间变长？
对于自动检查点，根据wal_autocheckpoint=N设置，当更新page超过N时会触发一次检查点，那么当前的这个事务就需要等检查点执行完毕才返回，所以触发检查点的事务响应时间会变长。

3.WAL隔离级别是什么？
WAL模式下，读写可以并发，事务能否获得新数据的关键点在于wal-index的位点，SQLite中，只会在每个事务开始时获取一次位点，事务中多次读位点都是同一个，因此隔离级别是可重复读。