数据库连接池

一. flask 中集成 mysql

以下代码存在问题：

1. 每个请求过来，都打开mysql链接，操作，操作完了，关闭链接

2. 如果并发量很高，如果有1w个并发，要开1w mysql的链接，mysql顶不住 >>> django就是这么做的

解决： 把连接对象和cursor定义成全局的

1. 但是 每个视图函数使用同一个cursor,这样会错乱。

from flask import Flask, jsonify
import pymysql

app = Flask(__name__)
app.config.from_pyfile('./settings.py')


@app.route('/')
def index():

    # 连接数据库并查询
    conn = pymysql.connect(
        host='127.0.0.1',
        port=3306,
        database='cnblogs',
        user='root',
        passwd='455525'
    )
    cursor = conn.cursor()
    # 编写查询语句
    cursor.execute('select * from article')
    # 执行查询语句， 并将结果还回
    res = cursor.fetchall()

    # 关闭连接
    cursor.close()
    conn.close()

    for i in res:
        print(i[0])
    return jsonify(res)


if __name__ == "__main__":
    app.run(host='127.0.0.1', port=8000)

二. 使用数据库连接池

2.1 下载 >>> 第三方库

# -U:代表下载最新版本
pip3 install -U DBUtils

2.2 使用

1. 实例化一个连接池：

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql

# 1 实例化得到对象
POOL = PooledDB(
    # 使用链接数据库的模块
    creator=pymysql,

    # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
    maxconnections=6,

    # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
    mincached=2,

    # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
    maxcached=5,

    '''
        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。
    '''
    maxshared=0,

    # 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
    blocking=True,

    # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
    maxusage=None,

    # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    setsession=[],

    '''
        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
    '''
    ping=0,

    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='cnblogs',
    charset='utf8'
)

2. 在视图函数中使用：

from db import POOL
@app.route('/boys')
def boys():

    # 第一步，从连接池中取一个链接
    conn = POOL.connection()

    cursor = conn.cursor()
    time.sleep(0.01)
    cursor.execute('select * from article')
    res = cursor.fetchall()
    print(res)
    return jsonify(res)

3. 查看连接数：

# 在 navicat 使用
show status like 'Threads%'