1. SQLite的并发机制

• 写操作：默认使用串行锁，同一时间仅允许一个写操作（其他写/读需等待）。
• 读操作：支持多并发读取，但受内存、磁盘I/O和配置限制。

2. 关键限制因素

（1）内存资源

• 系统占用：1GB内存中，操作系统和其他程序需占用部分内存，剩余给SQLite的可能不足500MB。
• 缓存与连接开销：
  • 每个连接需占用少量内存（默认约几KB，复杂查询可能更高）。
  • 若使用内存数据库（:memory:），所有数据驻留内存，需预留足够空间。

（2）磁盘I/O（若数据库在磁盘）

• 高并发读可能因磁盘速度成为瓶颈，尤其是机械硬盘。
• SSD可显著提升I/O性能，但仍受限于内存缓存效率。

（3）配置参数

• 缓存大小：通过PRAGMA cache_size调整，增大可提升读性能，但占用更多内存。
• 页面大小：默认4KB，调整可能影响内存使用和I/O效率。
• 同步设置：PRAGMA synchronous=OFF（需权衡数据安全）可减少磁盘写入延迟。

（4）操作系统限制

• 文件句柄数：Linux默认约1024，需通过ulimit -n调整。
• 线程/进程数：过高可能导致上下文切换开销。

3. 并发能力估算

• 读密集型场景：
  • 若查询简单、数据预热到缓存，可能支持数百到上千并发读（依赖磁盘/内存速度）。
  • 内存数据库（:memory:）可进一步提升读并发。
• 写密集型场景：
  • 受串行锁限制，通常仅支持个位数的写并发（如5-10 TPS）。
  • 批量写入可通过事务优化（如BEGIN; ... COMMIT;）提升效率。

4. 优化建议

1. 读写分离：将写操作分离到独立进程，避免阻塞读。
2. 调整配置：
   • 增大cache_size（如-5000页）。
   • 关闭同步（PRAGMA synchronous=OFF，需评估风险）。
3. 使用内存数据库：若数据可全量加载到内存，用:memory:模式。
4. 限制复杂查询：避免大结果集或全表扫描，减少内存占用。
5. 连接池管理：控制最大并发连接数，避免资源耗尽。

总结

在1GB内存环境下：

• 读并发：优化后可能支持数百到低千级别（取决于查询复杂度和磁盘速度）。
• 写并发：受限于串行锁，通常不超过10-20 TPS。

实际需通过基准测试（如sqlite3的.timer和并发工具）验证，并根据具体场景调整配置。