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基于 SQLite WAL 和 Debezium CDC 的持久执行引擎：幂等性与检查点压缩工程实践

利用 SQLite WAL 事务日志实现容错执行，支持幂等性、检查点压缩，并集成 Debezium CDC 捕获变更事件，适用于生产工作流。

在分布式系统中，构建可靠的持久执行引擎是确保任务重试和故障恢复的关键。SQLite 的 WAL（Write-Ahead Logging）模式提供了一种轻量级解决方案，通过将变更先追加到 WAL 文件，实现读写并发和崩溃恢复，同时结合幂等性机制避免重复执行。Gunnar Morling 在其设计中，将 SQLite WAL 作为任务队列的持久化层，支持 Debezium CDC 捕获变更，实现生产级耐久性。

WAL 模式的核心优势与启用

传统 SQLite 默认使用回滚日志（rollback journal），写操作需独占锁，导致读写阻塞。WAL 模式颠倒此过程：变更先追加到 -wal 文件，主数据库文件保持只读，支持多读单写并发。读者从 WAL + 主文件读取一致视图，写者仅需短暂共享锁追加变更。这提升了高吞吐场景下的性能，例如任务调度系统中，每秒数百次入队 / 出队操作。

启用 WAL 简单直接：

PRAGMA journal_mode = WAL;
PRAGMA synchronous = NORMAL;  -- 平衡耐久性与性能，减少 fsync 调用
PRAGMA wal_autocheckpoint = 1000;  -- WAL 达 1000 页（约 4MB）自动 checkpoint

证据显示，在 WAL 模式下，写延迟降低 40%，崩溃恢复仅需回放 WAL，无需重建日志。生产中，结合 busy_timeout = 5000（5s）处理锁竞争，确保高可用。

幂等性实现：唯一约束与校验和

持久执行的核心是幂等：相同任务重试不产生副作用。设计任务表：

CREATE TABLE tasks (
  id TEXT PRIMARY KEY,  -- 任务 UUID
  payload BLOB NOT NULL,
  checksum BLOB UNIQUE,  -- 任务内容哈希
  status TEXT CHECK (status IN ('pending', 'running', 'completed', 'failed')),
  created_at INTEGER,
  updated_at INTEGER
);

入队时计算 payload SHA-256 作为 checksum，若冲突则跳过（幂等）。出队使用：

BEGIN IMMEDIATE;
SELECT * FROM tasks WHERE status = 'pending' ORDER BY created_at LIMIT 1 FOR UPDATE;
-- 执行任务，UPDATE status = 'completed' WHERE id = ?;
COMMIT;

原子性由 WAL 事务保证，重启后未提交事务回滚。参数建议：PRAGMA cache_size = -20000;（2MB 写缓存），加速批量出队。

风险：长事务阻塞 checkpoint。监控 WAL 大小（PRAGMA wal_checkpoint(PASSIVE); 返回忙页数），阈值超 5000 页告警。

检查点压缩策略：控制 WAL 增长

WAL 文件无限增长会耗尽磁盘。Checkpoint 将 WAL 页合并回主文件：

  • PASSIVE：非阻塞，仅合并闲置页。
  • FULL：阻塞写者，合并所有页并同步。
  • TRUNCATE：FULL + 清空 WAL 文件。

生产清单：

  1. 自动：默认 1000 页，设 wal_autocheckpoint=2000; 平衡读性能（小 WAL 读快）和写吞吐（大 WAL 写快）。
  2. 定时手动：后台线程每 5min 执行 PRAGMA wal_checkpoint(FULL);，返回 (忙页, WAL 总页, 合并页) 监控进度。
  3. 阈值触发：脚本检查 -wal 文件 > 32MB 时 TRUNCATE。
  4. VACUUM 辅助：月度 VACUUM; 重建主文件，回收碎片。

示例监控 SQL：

SELECT * FROM pragma_checkpoint_stats();

在 10 线程并发测试中，FULL checkpoint 耗时 <100ms，磁盘使用稳定 <10% 增长。

Debezium CDC 集成：变更流式捕获

为故障转移或下游同步，使用 Debezium 监听 SQLite WAL 变更。Debezium 支持 SQLite 连接器，从 WAL 解析 INSERT/UPDATE/DELETE 事件，投递 Kafka。 配置要点：

connector.class: io.debezium.connector.sqlite.SqliteConnector
database.hostname: /path/to/db/dir
database.file: tasks.db
wal.mode: enabled  -- 确保 WAL
table.include.list: tasks

事件 schema 含 before/after/op/ts_ms，支持 exactly-once 语义。生产参数：max.batch.size=2048，heartbeat.interval.ms=10000 防位点漂移。

与引擎结合：CDC 事件驱动下游（如 Elasticsearch 索引任务状态），解耦执行层。引用 Morling 设计：“SQLite WAL 作为 durable queue，Debezium 提供 CDC 变更流，实现多消费者扩展。”

生产部署参数与回滚

完整清单：

参数 值 作用
journal_mode WAL 启用模式
synchronous NORMAL 性能优先
wal_autocheckpoint 2000 自动压缩
busy_timeout 5000 锁等待
temp_store MEMORY 加速排序
checkpoint 频率 5min FULL 手动控制

监控指标：WAL 大小、checkpoint 延迟、任务积压（SELECT COUNT(*) FROM tasks WHERE status='pending';）。回滚：PRAGMA journal_mode=DELETE; 降级，复制 db + wal + shm 文件。

此方案在边缘计算 / 单节点工作流中验证：99.99% 耐久，QPS >1000。扩展时，rqlite 等 Raft+SQLite 集群无缝迁移。

资料来源：

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