SQLite的特点就是零配置、单文件特性，这些特征让SQLite可以在部署轻量级服务器应用或边缘计算服务时成为首选的数据库之一。管它无需独立服务器进程即可运行，但在多线程或高并发服务器环境下，如何合理管理 SQLite 的连接成为一个实际而重要的问题。为了提升性能和并发控制，开发者常使用“连接池”技术来统一管理 SQLite 的访问。但在实际部署中，SQLite 与连接池的结合远没有想象中那么顺利。
坑点一：SQLite 默认并不支持多线程并发写入
SQLite 设计之初面向的是嵌入式设备和桌面程序，它默认的线程模式是 serialized，虽然允许多线程访问，但在写操作上仍然会出现锁竞争。问题表现在使用连接池时，多个线程试图同时写入数据库，经常遇到如下错误：
sqlite3.OperationalError: database is locked这其中缘由激素或SQLite 是单文件数据库，写入时整个数据库文件会被锁住。如果多个线程从连接池中获得连接并同时尝试写入，会发生写冲突。
可避免并发写入，设计队列或单线程写入机制。尝试配置 WAL（Write-Ahead Logging）模式提高并发性能。
conn = sqlite3.connect('db.sqlite')
conn.execute('PRAGMA journal_mode=WAL;')控制连接池中最大并发连接数（写操作）为 1。
坑点二：连接池复用机制容易复用已关闭的连接
在一些轻量框架中（如 Flask + SQLite + 自建连接池），开发者自行维护连接池列表，很容易发生连接被关闭但未从池中清除的问题。比如出现查询过程中突然报错：
sqlite3.ProgrammingError: Cannot operate on a closed database.主要是因为SQLite 连接一旦关闭，对象仍可在池中存活，下一次使用时触发操作就会异常。解决方法是对每次从连接池取出的连接做活性检测：
try:
conn.execute('SELECT 1')
except sqlite3.ProgrammingError:
conn = sqlite3.connect('db.sqlite')使用第三方连接池库如 DBUtils，自动检测并重建连接。
坑点三：多线程使用全局连接对象导致状态错乱
不少开发者为了节省资源，将 SQLite 连接对象设置为全局变量，在服务器中共享使用，这在单线程模型中没问题，但在多线程并发服务器（如使用 ThreadingHTTPServer 或 FastAPI）中会引起混乱。容易出现数据被错误覆盖或查询返回异常数据。SQLite 的连接对象并非线程安全，除非开启 check_same_thread=False，但这也可能导致其他不可控副作用。这种情况为每个线程或请求分配独立连接，并在请求结束后关闭。
conn = sqlite3.connect('db.sqlite', check_same_thread=False)或使用线程本地存储 threading.local() 实现隔离连接。
坑点四：连接未正确关闭导致句柄泄漏
在高并发服务器中，连接池需要控制连接数量。但若使用不当或异常未捕获，连接对象不会关闭，从而积压系统资源，最终造成“Too many open files”或“不能再建立连接”。
sqlite3.OperationalError: unable to open database file每次打开一个连接都会占用系统一个文件句柄，若未关闭或池中无限制复用，会耗尽资源。推荐使用 Python 的上下文管理器：
with sqlite3.connect('db.sqlite') as conn:
# 使用完自动关闭
conn.execute('SELECT * FROM test')若使用连接池封装，需添加 try-finally 或自动清理机制。
坑点五：连接池策略未区分读写操作
大多数 SQLite 使用场景中，读操作频繁、写操作少，但很多连接池实现并未针对读写进行策略划分，造成写操作被频繁阻塞。某些查询响应缓慢，数据写入失败。所有操作使用统一的连接池，没有优化资源分配。需要明确区分读连接与写连接，甚至可建立两个池：
read_conn = sqlite3.connect('db.sqlite', uri=True)
write_conn = sqlite3.connect('db.sqlite', uri=True)或根据实际应用采用只读复制策略，通过文件系统层面定期将写库同步为只读库，供查询服务使用。
推荐的连接池实践
在服务器部署 SQLite 时，连接池的设置要遵循“轻量”、“可控”、“隔离”三大原则。下方为一个可部署级别的 SQLite 连接池封装模板：
import sqlite3
from queue import Queue
class SQLitePool:
def __init__(self, db_path, pool_size=5):
self.db_path = db_path
self.pool = Queue(maxsize=pool_size)
for _ in range(pool_size):
conn = sqlite3.connect(db_path, check_same_thread=False)
conn.execute('PRAGMA journal_mode=WAL;')
self.pool.put(conn)
def get_conn(self):
return self.pool.get()
def return_conn(self, conn):
self.pool.put(conn)
def close_all(self):
while not self.pool.empty():
conn = self.pool.get()
conn.close()在服务器业务代码中使用：
pool = SQLitePool('db.sqlite')
conn = pool.get_conn()
try:
conn.execute('INSERT INTO user VALUES (?, ?)', (1, 'admin'))
conn.commit()
finally:
pool.return_conn(conn)SQLite 在轻量级服务器架构中的表现虽然稳定，但它不是为高并发连接池设计的数据库。在连接池实现中，开发者更要关注资源释放、连接状态判断和线程隔离。
