Python+SQLite数据库实现服务端高并发写入

在Python中，可以使用SQLite数据库的内存模式(Memory Mode)来实现高并发写入。具体实现步骤如下：

1. 创建一个内存数据库连接

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:', check_same_thread=False)

1. 创建一个表格

conn.execute('CREATE TABLE data (id INTEGER PRIMARY KEY, value INTEGER)')

1. 启动多个线程并发写入数据

import threading

def write_data():
    for i in range(100000):
        conn.execute('INSERT INTO data (value) VALUES (?)', (i,))

threads = []
for i in range(10):
    thread = threading.Thread(target=write_data)
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

在上述代码中，我们启动了10个线程同时执行写入操作，每个线程写入10万条数据，总共写入100万条数据。由于SQLite数据库的内存模式是基于锁的，因此多个线程在写入时会自动进行串行化，从而避免了数据竞争问题。

值得注意的是，由于SQLite数据库的内存模式是基于锁的，因此在高并发场景下可能会出现性能瓶颈。如果需要更高的并发性能，可以考虑使用其他数据库，如MySQL或PostgreSQL。