数据库连接池

Posted wangyao2317072926

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据库连接池相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

DBUtils是Python的一个用于实现数据库连接池的模块。

此连接池有两种连接模式:

  • 模式一:为每个线程创建一个连接,线程即使调用了close方法,也不会关闭,只是把连接重新放到连接池,供自己线程再次使用。当线程终止时,连接自动关闭。
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    POOL = PersistentDB(
        creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
        maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
        setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
        ping=0,
        # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
        closeable=False,
        # 如果为False时, conn.close() 实际上被忽略,供下次使用,再线程关闭时,才会自动关闭链接。如果为True时, conn.close()则关闭链接,那么再次调用pool.connection时就会报错,因为已经真的关闭了连接(pool.steady_connection()可以获取一个新的链接)
        threadlocal=None,  # 本线程独享值得对象,用于保存链接对象,如果链接对象被重置
        host=‘127.0.0.1‘,
        port=3306,
        user=‘root‘,
        password=‘123‘,
        database=‘pooldb‘,
        charset=‘utf8‘
    )
    
    def func():
        conn = POOL.connection(shareable=False)
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(‘select * from tb1‘)
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        conn.close()
    
    func()
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  • 模式二:创建一批连接到连接池,供所有线程共享使用。
    PS:由于pymysql、MySQLdb等threadsafety值为1,所以该模式连接池中的线程会被所有线程共享。
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    import time
    import pymysql
    import threading
    from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
    POOL = PooledDB(
        creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
        maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数
        mincached=2,  # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建
        maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制
        maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。
        blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错
        maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
        setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
        ping=0,
        # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
        host=‘127.0.0.1‘,
        port=3306,
        user=‘root‘,
        password=‘123‘,
        database=‘pooldb‘,
        charset=‘utf8‘
    )
    
    
    def func():
        # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常
        # 否则
        # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
        # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
        # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
        # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。
        conn = POOL.connection()
    
        # print(th, ‘链接被拿走了‘, conn1._con)
        # print(th, ‘池子里目前有‘, pool._idle_cache, ‘
    ‘)
    
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(‘select * from tb1‘)
        result = cursor.fetchall()
        conn.close()
    
    
    func()
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 如果没有连接池,使用pymysql来连接数据库时,单线程应用完全没有问题,但如果涉及到多线程应用那么就需要加锁,一旦加锁那么连接势必就会排队等待,当请求比较多时,性能就会降低了。

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
import threading
from threading import RLock

LOCK = RLock()
CONN = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘,
                       port=3306,
                       user=‘root‘,
                       password=‘123‘,
                       database=‘pooldb‘,
                       charset=‘utf8‘)


def task(arg):
    with LOCK:
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute(‘select * from tb1‘)
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()

        print(result)


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
import threading
CONN = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘,
                       port=3306,
                       user=‘root‘,
                       password=‘123‘,
                       database=‘pooldb‘,
                       charset=‘utf8‘)


def task(arg):
    cursor = CONN.cursor()
    cursor.execute(‘select * from tb1‘)
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()

    print(result)


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()
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以上是关于数据库连接池的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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