一、数据库连接池flask 中是没有 ORM 的,如果在 flask 里要连接数据库有两种方式 一:pymysql 二:SQLAlchemy 是python 操作数据库的一个库。能够进行 orm 映射官方文档 sqlchemy SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是,SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。
1. 链接池原理 - DBUtils数据库链接池 - 模式一:基于threaing.local实现为每一个线程创建一个连接,关闭是伪关闭,当前线程可以重复 - 模式二:连接池原理 - 可以设置连接池中最大连接数 9 - 默认启动时,连接池中创建连接 5 - 如果有三个线程来数据库中获取连接: - 如果三个同时来的,一人给一个链接 - 如果一个一个来,有时间间隔,用一个链接就可以为三个线程提供服务 - 说不准 有可能:1个链接就可以为三个线程提供服务 有可能:2个链接就可以为三个线程提供服务 有可能:3个链接就可以为三个线程提供服务 PS、:maxshared在使用pymysql中均无用。链接数据库的模块:只有threadsafety>1的时候才有用
2. 不使用连接池链接数据库 方式一:每次操作都要链接数据库,链接次数过多 #!usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/index') def index(): # 链接数据库 conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8') cursor = conn.cursor() cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ]) result = cursor.fetchall() # 获取数据 cursor.close() conn.close() # 关闭链接 print(result) return "执行成功"
if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
这种方式每次请求,反复创建数据库链接,多次链接数据库会非常耗时 这时,我们会想到一种解决方法,就是把数据库链接放到全局,即方式二 方式二:不支持并发 #!usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql from flask import Flask from threading import RLock
app = Flask(__name__) CONN = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8') # 方式二:放在全局,如果是单线程,这样就可以,但是如果是多线程,就得加把锁。这样就成串行的了, 不支持并发,也不好。所有我们选择用数据库连接池 @app.route('/index') def index(): with RLock: cursor = CONN.cursor() cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ]) result = cursor.fetchall() # 获取数据 cursor.close() print(result) return "执行成功" if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
由于上面两种方案都不完美,所以得把方式一和方式二联合一下(既让减少链接次数,也能支持并发)所有了方式三,需要导入一个 DButils 模块,基于 DButils 实现的数据库连接池 3. 基于 DButils 实现的数据库连接池 模式一 为每一个线程创建一个链接(是基于本地线程来实现的。thread.local),每个线程独立使用自己的数据库链接,该线程关闭不是真正的关闭,本线程再次调用时,还是使用的最开始创建的链接,直到线程终止,数据库链接才关闭。 #!usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB import pymysql
app = Flask(__name__)
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' )
@app.route('/func') def func(): conn = POOL.connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() # 不是真的关闭,而是假的关闭。 conn = pymysql.connect() conn.close()
conn = POOL.connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() cursor.close() conn.close() if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
缺点:如果线程比较多,还是会创建很多连接 模式二(推荐) 创建一个链接池,为所有线程提供连接,使用时来进行获取,使用完毕后在放回到连接池。 PS:假设最大链接数有 10 个,其实也就是一个列表,当你 pop 一个,系统会再 append 一个,链接池的所有的链接都是按照排队的这样的方式来链接的。链接池里所有的链接都能重复使用,共享的, 即实现了并发,又防止了链接次数太多 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。
# PooledDedicatedDBConnection conn = POOL.connection()
# print(th, '链接被拿走了', conn1._con) # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')
cursor = conn.cursor() cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() conn.close()
func()
二、本地线程本地线程:保证每个线程都只有自己的一份数据,在操作时不会影响别人的,即使是多线程,自己的值也是互相隔离的 没用线程之前 import threading import time
class Foo(object): def __init__(self): self.name = None local_values = Foo()
def func(num): time.sleep(2) local_values.name = num print(local_values.name,threading.current_thread().name)
for i in range(5): th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i) th.start()
打印结果: 1 线程1 0 线程0 2 线程2 3 线程3 4 线程4
用了本地线程之后 import threading import time # 本地线程对象 local_values = threading.local() def func(num):
""" # 第一个线程进来,本地线程对象会为他创建一个 # 第二个线程进来,本地线程对象会为他创建一个 { 线程1的唯一标识:{name:1}, 线程2的唯一标识:{name:2}, } :param num: :return: """ local_values.name = num # 4 # 线程停下来了 time.sleep(2) # 第二个线程: local_values.name,去local_values中根据自己的唯一标识作为key,获取value中name对应的值 print(local_values.name, threading.current_thread().name)
for i in range(5): th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i) th.start()
打印结果: 1 线程1 2 线程2 0 线程0 4 线程4 3 线程3
三、上下文管理flask 的 request 和 session 设置方式比较新颖,如果没有这种方式,那么就只能通过参数的传递。 flask 是如何做的呢? - 本地线程:是Flask自己创建的一个线程(猜想:内部是不是基于本地线程做的?) vals = threading.local() def task(arg): vals.name = num - 每个线程进来都是打印的自己的,只有自己的才能修改, - 通过他就能保证每一个线程里面有一个数据库链接,通过他就能创建出数据库链接池的第一种模式 - 上下文原理 - 类似于本地线程 - 猜想:内部是不是基于本地线程做的?不是,是一个特殊的字典
1. 上下文原理 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*-
from functools import partial from flask.globals import LocalStack, LocalProxy ls = LocalStack() class RequestContext(object): def __init__(self, environ): self.request = environ def _lookup_req_object(name): top = ls.top if top is None: raise RuntimeError(ls) return getattr(top, name) session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request')) ls.push(RequestContext('c1')) # 当请求进来时,放入 print(session) # 视图函数使用 print(session) # 视图函数使用 ls.pop() # 请求结束pop ls.push(RequestContext('c2')) print(session) ls.push(RequestContext('c3')) print(session)
2. Flask 内部实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from greenlet import getcurrent as get_ident def release_local(local): local.__release_local__() class Local(object): __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__') # __slots__的作用是用tuple定义允许绑定的属性名称 def __init__(self): # self.__storage__ = {} # self.__ident_func__ = get_ident 等价于下面两句,之所以这样,是因为如果直接按这种方式设置,通过.会自动调用__setattr___,而在下面的__setattr__中 又要获取__storage__等方法的值,这样会会形成递归,所以采用这张设置方法
object.__setattr__(self, '__storage__', {}) object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident) def __release_local__(self): self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None) def __getattr__(self, name): try: return self.__storage__[self.__ident_func__()][name] except KeyError: raise AttributeError(name) def __setattr__(self, name, value): ident = self.__ident_func__() storage = self.__storage__ try: storage[ident][name] = value except KeyError: storage[ident] = {name: value} def __delattr__(self, name): try: del self.__storage__[self.__ident_func__()][name] except KeyError: raise AttributeError(name) class LocalStack(object): |