SQLite 本身是一个嵌入式数据库,设计为单机、单线程访问,不直接支持集群模式。但可以通过一些间接方式实现类似集群的功能,例如主从复制、读写分离或分布式存储。以下是几种常见的方法:
1. SQLite 的局限性
- 单文件存储:数据存储在单个文件中,不支持多节点同时写入。
- 无内置网络协议:SQLite 是嵌入式数据库,没有像 MySQL/PostgreSQL 那样的网络通信能力。
- 无原生集群支持:官方未提供集群模式。
2. 实现 SQLite 集群的替代方案
方案 1:使用 sqlite3 的 WAL 模式 + 文件同步
- 启用
WAL(Write-Ahead Logging)模式:PRAGMA journal_mode=WAL; - 通过文件同步工具(如
rsync、lsyncd)将主库的.db-wal和.db-shm文件同步到从库。 - 缺点:
- 延迟较高,不适合实时写入。
- 可能出现数据不一致。
方案 2:使用 litereplica
litereplica是一个基于 SQLite 的主从复制工具:pip install litereplica- 启动主库:
from litereplica import Master master = Master("test.db") master.start() - 启动从库:
from litereplica import Replica replica = Replica("replica.db", master_address="tcp://master_ip:port") replica.start() - 缺点:
- 需要额外维护
litereplica服务。 - 性能不如原生数据库集群。
- 需要额外维护
方案 3:分布式 SQLite(如 dqlite)
dqlite 是一个基于 SQLite 的分布式数据库,提供高可用和一致性:
安装与使用
- 安装
dqlite:sudo apt-get install dqlite - 启动
dqlite集群:dqlite --cluster 10.0.0.1:9001,10.0.0.2:9001,10.0.0.3:9001 - 客户端连接:
import sqlite3 conn = sqlite3.connect("file:mydb?mode=memory&cache=shared")
- 优点:
- 支持 Raft 协议,保证一致性。
- 适合轻量级分布式场景。
- 缺点:
- 生态不如 MySQL/PostgreSQL 成熟。
- 性能有限。
方案 4: 使用 SQLite 作为前端缓存 + 后端数据库
- 将 SQLite 作为本地缓存,定期同步到后端数据库(如 MySQL、PostgreSQL)。
- 适用场景:
- 需要本地高速读写,但数据最终要持久化到中心数据库。
方案 5: 使用 rqlite(基于 Raft 的分布式 SQLite)
rqlite 是一个分布式 SQLite 数据库,支持 Raft 协议:
安装与使用
- 启动
rqlite节点:# 节点1(Leader) rqlited -http-addr 0.0.0.0:4001 -raft-addr 0.0.0.0:4002 ~/node1 # 节点2(Follower) rqlited -http-addr 0.0.0.0:4003 -raft-addr 0.0.0.0:4004 -join http://10.0.0.1:4002 ~/node2 - 客户端连接:
import requests response = requests.post("http://10.0.0.1:4001/db/query", json=["SELECT * FROM users"])
- 优点:
- 支持分布式事务。
- 基于 Raft 协议,保证一致性。
- 缺点:
- 写入性能较低(Raft 协议开销)。
3. 推荐方案
| 方案 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 主从复制 | 读多写少,可接受延迟 | 简单易用 | 数据一致性差 |
| dqlite | 轻量级分布式场景 | 高可用,支持 Raft | 生态不成熟 |
| rqlite | 需要分布式事务 | 强一致性,支持 SQL | 性能较低 |
| SQLite + 后端 DB | 本地缓存 + 中心存储 | 本地高性能 | 架构复杂 |
4. 结论
- SQLite 不适合直接用于集群,但可以通过
dqlite、rqlite等工具实现分布式存储。 - 如果需要高可用和强一致性,建议直接使用分布式数据库(如 TiDB、CockroachDB)。
- 如果只是轻量级需求,
rqlite或dqlite是较好的选择。
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