Python 使用DBUtils 创建连接池解决多线程中连接丢失的问题

转自：Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池，提升性能 和 python多线程操作数据库问题

python多线程并发操作数据库，会存在链接数据库超时、数据库连接丢失、数据库操作超时等问题。

解决方法：使用数据库连接池，并且每次操作都从数据库连接池获取数据库操作句柄，操作完关闭连接返回数据库连接池。

*连接数据库需要设置charset = 'utf8', use_unicode = True，不然会报中文乱码问题

*网上说解决python多线程并发操作数据库问题，连接时使用self.conn.ping(True)(检查并保持长连接)，但是我这边亲测无法解决，建议还是使用数据库连接池

解决方案：DBUtils

Python 编程中可以使用 PyMysql 进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作，但是每次连接 MySQL 数据库请求时，都是独立的去请求访问，相当浪费资源，而且访问数量达到一定数量时，对 mysql 的性能会产生较大的影响。因此，实际使用中，通常会使用数据库的连接池技术，来访问数据库达到资源复用的目的。
DBUtils 是一套 Python 数据库连接池包，并允许对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。DBUtils 来自 Webware for Python 。

原理：

在程序创建连接的时候，可以从一个空闲的连接中获取，不需要重新初始化连接，提升获取连接的速度
关闭连接的时候，把连接放回连接池，而不是真正的关闭，所以可以减少频繁地打开和关闭连接

python多线程代码：

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, count, exec_object):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.count = count
        self.exec_object = exec_object
        while self.count >= 0:
            count = count - 1
            self.exec_object.execFunc(count)
thread1 = MyThread('MyThread1', 3, ExecObject())
thread2 = MyThread('MyThread2', 5, ExecObject())
thread1.join() # join方法 执行完thread1的方法才继续主线程
thread2.join() # join方法 执行完thread2的方法才继续主线程
# 执行顺序 并发执行thread1 thread2，thread1和thread2执行完成才继续执行主线程
# ExecObject类是自定义数据库操作的业务逻辑类
thread1 = MyThread('MyThread1', 3, ExecObject())
thread2 = MyThread('MyThread2', 5, ExecObject())
thread1.join() # join方法 执行完thread1的方法才继续主线程
thread2.join() # join方法 执行完thread2的方法才继续主线程
# 执行顺序 先执行thread1，执行完thread1再执行thread2，执行完thread2才继续执行主线程

mysql数据库连接池代码：

from DBUtils.PooledDB import PooledDB
    limit_count = 3 # 最低预启动数据库连接数量
        self.pool = PooledDB(MySQLdb, self.limit_count, host = self.host, user = self.user, passwd = self.pasword, db = self.db,
            port = self.port, charset = self.charset, use_unicode = True)
    def select(self, sql):
        conn = self.pool.connection()
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
    def insert(self, table, sql):
        conn = self.pool.connection()
        cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(sql)
            conn.commit()
            return {'result':True, 'id':int(cursor.lastrowid)}
        except Exception as err:
            conn.rollback()
            return {'result':False, 'err':err}
            cursor.close()

精简版的连接池例子

PooledDB 的参数：

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=1, # 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=’’,
database=‘ziji’,
charset=‘utf8’
)

在 uwsgi 中，每个 http 请求都会分发给一个进程，连接池中配置的连接数都是一个进程为单位的(即上面的最大连接数，都是在一个进程中的连接数)，而如果业务中，一个 http 请求中需要的 sql 连接数不是很多的话(其实大多数都只需要创建一个连接)，配置的连接数配置都不需要太大。

连接池对性能的提升表现在：

在程序创建连接的时候，可以从一个空闲的连接中获取，不需要重新初始化连接，提升获取连接的速度
关闭连接的时候，把连接放回连接池，而不是真正的关闭，所以可以减少频繁地打开和关闭连接

默认使用pip 下载的DBUtils是2.0版本的，但是python 3.0版本不能适配DBUtils 2.0 。所以解决方案是先卸载2.0的BUtils，然后pip 低版本的BUtils 。例如我pip install DBUtils==1.3 安装之后就好了。

转自：Python 使用 PyMysql、DBUtils 创建连接池，提升性能 和 python多线程操作数据库问题