数据库链接池，本地线程，上下文管理

时间 2019-12-11

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1、数据库链接池

flask中是没有ORM的，若是在flask里要链接数据库有两种方式python

一：pymysql
二：SQLAlchemy
        是python 操做数据库的一个库。可以进行 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.连接池原理

- DBUtils数据库连接池  
            - 模式一：基于threaing.local实现为每个线程建立一个链接，关闭是伪关闭，当前线程能够重复
            - 模式二：链接池原理
                    - 能够设置链接池中最大链接数    9
                    - 默认启动时，链接池中建立链接  5
                    
                    - 若是有三个线程来数据库中获取链接：
                        - 若是三个同时来的，一人给一个连接
                        - 若是一个一个来，有时间间隔，用一个连接就能够为三个线程提供服务
                            - 说不许
                                有可能:1个连接就能够为三个线程提供服务
                                有可能:2个连接就能够为三个线程提供服务
                                有可能:3个连接就能够为三个线程提供服务
                     PS、：maxshared在使用pymysql中均无用。连接数据库的模块：只有threadsafety>1的时候才有用

2.不使用链接池连接数据库

方式一：每次操做都要连接数据库，连接次数过多

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

app = Flask(__name__)

@app.route('/index')
def index():
    # 连接数据库
    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()  # 关闭连接
    print(result)
    return  "执行成功"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

　　这种方式每次请求，反复建立数据库连接，屡次连接数据库会很是耗时mysql

　　这时，咱们会想到一种解决方法，就是把数据库连接放到全局，即方式二
sql

方式二：不支持并发

#!usr/bin/env python
# -*- 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，若是是单线程，这样就能够，可是若是是多线程，就得加把锁。这样就成串行的了， 不支持并发，也很差。全部咱们选择用数据库链接池
@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)

因为上面两种方案都不完美，因此得把方式一和方式二联合一下（既让减小连接次数，也能支持并发）全部了方式三，须要导入一个DButils模块，基于DButils实现的数据库链接池数据库

3.基于DButils实现的数据库链接池

模式一

　　为每个线程建立一个连接（是基于本地线程来实现的。thread.local），每一个线程独立使用本身的数据库连接，该线程关闭不是真正的关闭，本线程再次调用时，仍是使用的最开始建立的连接，直到线程终止，数据库连接才关闭。flask

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用连接数据库的模块
    maxusage=None,  # 一个连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,
    # 若是为False时， conn.close() 实际上被忽略，供下次使用，再线程关闭时，才会自动关闭连接。若是为True时， conn.close()则关闭连接，那么再次调用pool.connection时就会报错，由于已经真的关闭了链接（pool.steady_connection()能够获取一个新的连接）
    threadlocal=None,  # 本线程独享值得对象，用于保存连接对象，若是连接对象被重置
    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：若是线程比较多，仍是会建立不少链接session

模式二（推荐）

建立一个连接池，为全部线程提供链接，使用时来进行获取，使用完毕后在放回到链接池。多线程

PS：假设最大连接数有10个，其实也就是一个列表，当你pop一个，系统会再append一个，连接池的全部的连接都是按照排队的这样的方式来连接的。连接池里全部的连接都能重复使用，共享的，即实现了并发，又防止了连接次数太多并发

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用连接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 链接池容许的最大链接数，0和None表示不限制链接数
    mincached=2,  # 初始化时，连接池中至少建立的空闲的连接，0表示不建立


    maxcached=5,  # 连接池中最多闲置的连接，0和None不限制
    maxshared=3,  # 连接池中最多共享的连接数量，0和None表示所有共享。PS: 无用，由于pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，全部值不管设置为多少，_maxcached永远为0，因此永远是全部连接都共享。
    blocking=True,  # 链接池中若是没有可用链接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待而后报错
    maxusage=None,  # 一个连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():
    # 检测当前正在运行链接数的是否小于最大连接数，若是不小于则：等待或报raise TooManyConnections异常
    # 不然
    # 则优先去初始化时建立的连接中获取连接 SteadyDBConnection。
    # 而后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 若是最开始建立的连接没有连接，则去建立一个SteadyDBConnection对象，再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 一旦关闭连接后，链接就返回到链接池让后续线程继续使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '连接被拿走了', 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()

2、本地线程

本地线程：保证每一个线程都只有本身的一份数据，在操做时不会影响别人的，即便是多线程，本身的值也是互相隔离的app

没用线程以前ide

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

用了本地线程以后

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建立一个
    # 第二个线程进来，本地线程对象会为他建立一个
    {
        线程1的惟一标识：{name:1},
        线程2的惟一标识：{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中根据本身的惟一标识做为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

3、上下文管理

flask的request和session设置方式比较新颖，若是没有这种方式，那么就只能经过参数的传递。

flask是如何作的呢？

- 本地线程：是Flask本身建立的一个线程（猜测：内部是否是基于本地线程作的？）
           vals = threading.local()
           def task(arg):
                vals.name = num
            - 每一个线程进来都是打印的本身的，只有本身的才能修改，
            - 经过他就能保证每个线程里面有一个数据库连接，经过他就能建立出数据库连接池的第一种模式
        - 上下文原理
            -  相似于本地线程
        - 猜测：内部是否是基于本地线程作的？不是，是一个特殊的字典

1. 上下文原理

#!/usr/bin/env python
# -*- 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__的做用是用tuple定义容许绑定的属性名称 def __init__(self):
        # self.__storage__ = {}　　
        # self.__ident_func__ = get_ident   等价于下面两句，之因此这样，是由于若是直接按这种方式设置，经过.会自动调用__setattr___，而在下面的__setattr__中
　　　　　　又要获取__storage__等方法的值，这样会会造成递归，因此采用这张设置方法

        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):
    def __init__(self):
        self._local = Local()
 
    def __release_local__(self):
        self._local.__release_local__()
 
    def push(self, obj):
        """Pushes a new item to the stack"""
        rv = getattr(self._local, 'stack', None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        return rv
 
    def pop(self):
        """Removes the topmost item from the stack, will return the
        old value or `None` if the stack was already empty.
        """
        stack = getattr(self._local, 'stack', None)
        if stack is None:
            return None
        elif len(stack) == 1:
            release_local(self._local)
            return stack[-1]
        else:
            return stack.pop()
 
    @property
    def top(self):
        """The topmost item on the stack.  If the stack is empty,
        `None` is returned.
        """
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None
 
 
stc = LocalStack()
 
stc.push(123)
v = stc.pop()
 
print(v)