SQLite学习(五) - 异步I/O的实现 sqlite3async.c

本文介绍了SQLite异步I/O的工作原理及其实现细节。包括如何通过后台线程提高I/O效率,解决性能瓶颈问题,以及异步I/O对数据库ACID特性的影响等。

一般情况下,当我们的程序有I/O 操作需要写磁盘时,程序会等待I/O完成后才把程序控制还给用户。由于I/O是相对比较慢的,所以这有可能会成为性能瓶颈。 SQLite的异步I/O使用一个单独的线程完成I/O 虽然这样没有减少系统资源的使用,但是控制权立刻返回给用户,更好的用户体验。


1. 数据库ACID中的D
使用异步
I/O带来的一个问题就是失去了数据库的持久性(Durable) 特性。 由于I/O在后台进行,你不知道什么时候I/O会完成。如果在I/O完成之前系统出现错误,后面的用户将看不到之前的改动。

2. SQLIte的异步IO怎么工作的?
(1) 创建一个VFS_Object
(2) sqlite3_vfs_register()注册这个Object
(3) SQLitevfs_xwrite() 进行I/O操作时,不是直接写到磁盘,而是写到write-queue,等待后台进程来完成I/O
(4) SQLite执行读取操作时,用vfx_xread(), 会同时从磁盘和write-queue读取,这样看上去就好像write-queue已经写到磁盘上了
(5) asynchronous I/O VFS is registered by calls sqlite3async_initialize() and sqlite3async_shutdown().

SQLite异步I/O限制
SQLite异步I/O实现较简单。 比如如果有大量的数据写入write-queue, 超出了后台write线程的处理能力,write-queue将无限制的长大,这样可能导致系统out-of-memory

3. 锁和并发
文件锁默认是打开的,当一个数据库连接开始一个transaction, 会立即获得文件锁,transaction结束(commitRollback)也不会释放锁,只有当“write-queue”为空时才释放锁。

可以用sqlite3async_control() disable文件锁,这样I/O时就不需要额外的去获得文件锁,以得到更好的性能。

4.编译和使用Asynchronous IO extension
异步I/O的代码在C源文件sqlite3async.c , sqlite3async.h (目录/ext/anysnc)中。

The asynchronous IO VFS API is described in detail in comments in sqlite3async.h. Using the API usually consists of the following steps:

1. Register the asynchronous IO VFS with SQLite by calling the sqlite3async_initialize() function.
2.  Create a background thread to perform write operations and call sqlite3async_run().
3.  Use the normal SQLite API to read and write to databases via the asynchronous IO VFS.

Refer to comments in the sqlite3async.h header file for details.

 

5.移植
现在Asynchronous IO extension支持平台有win32系统,支持pthreads interface的系统Mac OS X, Linux, and other varieties of Unix 要移植Asynchronous IO extension到其他平台,需要实现mutex and condition variable primitives.

Currently there is no externally available interface to allow this, but modifying the code within sqlite3async.c to include the new platforms concurrency primitives is relatively easy. Search within sqlite3async.c for the comment string "PORTING FUNCTIONS" for details. Then implement new versions of each of the following:

static void async_mutex_enter(int eMutex);
static void async_mutex_leave(int eMutex);
static void async_cond_

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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