Python feature flag 的低成本数据库实现

sqlite做feature flag存储够用，尤其适合中小流量、内部工具和灰度发布初期；它零网络开销、免运维、schema灵活、读写快，但需规避数据库锁、连接泄漏等问题，并配合缓存与规则解析策略。

用 sqlite 做 feature flag 存储够不够用

够用，而且在中小流量、内部工具、灰度发布初期场景下，是性价比最高的选择。它没网络开销、不用维护额外服务、schema 灵活，关键是写入快、读取毫秒级——feature_flags 表查一次 select enabled FROM feature_flags WHERE key = ? 就能拿到开关状态。

常见错误现象：sqlite3.OperationalError: database is locked，多线程/多进程直连同一 DB 文件时高频读写会触发；或者用 sqlite3.connect() 每次都新建连接却不 close，导致 fd 耗尽。

• 只开一个连接 + 连接池（如 sqlite3.Connection 复用），避免频繁 open/close
• 读操作用 PRAGMA journal_mode = WAL，提升并发读性能
• 写操作（比如后台管理界面 toggle 开关）加简单锁：用 threading.Lock 或文件锁 flock，别依赖 SQLite 自带的 busy timeout
• 表结构建议至少包含：key（主键，TEXT）、enabled（Integer CHECK(enabled IN (0,1))）、updated_at（REAL，存 time.time()）

python 里怎么快速读取 flag 状态不拖慢请求

不能每次 http 请求都查一次 DB。得缓存，但又不能缓存太久——灰度开关要能秒级生效。

使用场景：django/flask/fastapi 中间件、Celery task、CLI 工具判断是否启用新逻辑。

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• 用 functools.lru_cache(maxsize=128) 包裹读 DB 函数，但加 typed=True 防止字符串/bytes 键冲突
• 缓存失效靠「时间戳」：每次查 DB 时顺带读 updated_at，如果本地缓存的 updated_at 比 DB 小超过 1 秒，就强制刷新
• 避免用 @lru_cache 直接包 get_feature_flag('pay_v2')，因为参数是 str，无法感知 DB 变更；改用带版本号的封装，比如 get_flag_with_version('pay_v2') 返回 (value, version)
• 如果项目已用 redis，那优先把 flag 同步到 Redis（用 SETNX + 过期时间），Python 层直接 redis_client.get('flag:pay_v2') ——比 SQLite 缓存更可控

SQLite 不支持 json 怎么存复杂规则（比如按用户 ID 百分比放量）

不硬上 JSON，用字段拆解 + 简单解析。SQLite 3.38+ 虽然支持 json_extract，但 Python 里用 sqlite3 模块默认不启用 JSON 扩展，开启麻烦还影响移植性。

参数差异：enabled 字段只管“开/关”，复杂规则全扔进 rules 字段（TEXT），内容是纯 JSON 字符串，Python 层负责 json.loads()。

• 示例值：{"type": "percent", "value": 5.0, "seed": "pay_v2"} 或 {"type": "whitelist", "users": ["u123", "u456"]}
• 读取时统一用 json.loads(row['rules'] or '{}')，加 try/except json.JSONDecodeError 容错，失败则当空规则处理
• 别在 SQL 里做规则计算（比如 WHERE json_extract(rules, '$.value') > 5），这种查询没法走索引，且语义模糊——规则解释权必须收归 Python 层
• 如果规则变多、变重，说明该拆服务了，别死撑 SQLite

上线后发现 flag 切换不生效，先查哪几处

90% 是缓存没清或没刷，不是数据库写错了。

性能影响：缓存层 miss 一次会打 DB，但只要缓存命中的 QPS 在 1k 以内，SQLite 完全扛得住；真正卡住的是应用层反复解析 JSON 或没设超时的 HTTP 调用。

• 检查 Python 进程是否 reload 过——lru_cache 是 per-process 的，gunicorn 多 worker 下每个 worker 缓存独立，切 flag 后要滚动重启或加信号触发清缓存
• 确认 DB 文件路径是不是被不同环境共用（比如 dev/staging 共用 ./flags.db），用绝对路径 + os.path.abspath() 初始化连接
• 查日志里有没有 sqlite3.IntegrityError（比如重复插入同一 key），SQLite 默认不报错，但 insert or replace 要显式写
• 用 sqlite3 CLI 连上去执行 SELECT * FROM feature_flags WHERE key = 'xxx';，看 enabled 和 updated_at 是否真变了

最常被忽略的是：缓存 key 拼写和 DB 里的 key 不一致，比如代码里写 'payment_v2'，DB 里存的是 'pay_v2'，查不到就回退默认值，而默认值往往设成了 False，于是以为“关着”，其实根本没读到。