2.7 KiB
Sonnet Review: SQLite для Flask-миграции
Дата: 2026-07-15 Вердикт: Жизнеспособно. Один реальный баг, остальное — конфигурация.
⛔ Критичный баг: inode split-brain
Симптом: ThreadPoolExecutor переиспользует потоки. После classify 4 воркера остаются с открытыми соединениями. cleanup() делает os.remove() → новый connect() создаёт новый файл (новый inode). Но старые воркеры продолжают писать в старый inode (Linux не удаляет файл пока открыт fd). Воркеры пишут в призрак, Flask читает из нового пустого файла.
Решение: глобальный ключ сессии в get_conn():
_local = threading.local()
_db_inode = None
def get_conn():
conn = getattr(_local, 'conn', None)
if conn is None or getattr(_local, 'inode', None) != _db_inode:
if conn: conn.close()
conn = sqlite3.connect(DB_PATH, check_same_thread=False)
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
conn.execute("PRAGMA busy_timeout=5000")
_local.conn = conn
_local.inode = _db_inode
return conn
⚠️ Важные нюансы
WAL-сателлиты
os.remove("contracts.db") не удаляет .db-wal и .db-shm. SQLite следующего connect'а может применить старый WAL к новому файлу. Удалять все три.
Инициализация схемы после cleanup
После os.remove() → connect() создаёт пустую БД. Нужен немедленный CREATE TABLE IF NOT EXISTS.
busy_timeout
4 воркера могут финишировать одновременно → параллельная запись. WAL сериализует, но default timeout = 0 (сразу SQLITE_BUSY). PRAGMA busy_timeout=5000.
Gunicorn workers = 1
Если workers > 1 — несколько процессов поделят один /tmp/contracts.db. cleanup() одного убьёт файл другого. Зафиксировать --workers 1.
✅ Что не проблема
- WAL + несколько потоков — штатный сценарий, readers не блокируют writers
- Большие base64 в SQLite — работает
- stdlib sqlite3 — ноль зависимостей
- /tmp при перезапуске контейнера — файл исчезает, что и нужно