Python数据库连接池DBUtils

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。
 1 POOL = PersistentDB(
 2     creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
 3     maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
 4     setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
 5     ping=0,
 6     # 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
 7     closeable=False,
 8     # 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)
 9     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
10     host='127.0.0.1',
11     port=3306,
12     user='root',
13     password='123',
14     database='pooldb',
15     charset='utf8'
16 )
17 
18 def func():
19     conn = POOL.connection(shareable=False)
20     cursor = conn.cursor()
21     cursor.execute('select * from tb1')
22     result = cursor.fetchall()
23     cursor.close()
24     conn.close()
25 
26 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。
 1 import time
 2 import pymysql
 3 import threading
 4 from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
 5 POOL = PooledDB(
 6     creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
 7     maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数
 8     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
 9     maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制
10     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。
11     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
12     maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
13     setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
14     ping=0,
15     # 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
16     host='127.0.0.1',
17     port=3306,
18     user='root',
19     password='123',
20     database='pooldb',
21     charset='utf8'
22 )
23 
24 
25 def func():
26     # 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
27     # 否则
28     # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
29     # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
30     # 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。
31     # 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。
32     conn = POOL.connection()
33 
34     # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
35     # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')
36 
37     cursor = conn.cursor()
38     cursor.execute('select * from tb1')
39     result = cursor.fetchall()
40     conn.close()
41 
42 
43 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。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4 import threading
 5 from threading import RLock
 6 
 7 LOCK = RLock()
 8 CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 9                        port=3306,
10                        user='root',
11                        password='123',
12                        database='pooldb',
13                        charset='utf8')
14 
15 
16 def task(arg):
17     with LOCK:
18         cursor = CONN.cursor()
19         cursor.execute('select * from tb1')
20         result = cursor.fetchall()
21         cursor.close()
22 
23         print(result)
24 
25 
26 for i in range(10):
27     t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
28     t.start()
29 
30 加锁
加锁
 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4 import threading
 5 CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 6                        port=3306,
 7                        user='root',
 8                        password='123',
 9                        database='pooldb',
10                        charset='utf8')
11 
12 
13 def task(arg):
14     cursor = CONN.cursor()
15     cursor.execute('select * from tb1')
16     result = cursor.fetchall()
17     cursor.close()
18 
19     print(result)
20 
21 
22 for i in range(10):
23     t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
24     t.start()
无锁(会报错)

PS: 查看连接 show status like 'Threads%';

 

posted @ 2018-01-11 15:31  Justin067  阅读(158)  评论(0编辑  收藏  举报
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