python - 理解 python 中的数据库连接池

Question

我不确定我是否理解 Python 中数据库连接池(例如:psycopg2.pool 和 mysql.connector.pooling)的用例。在我看来，并行性通常是在 python 中使用多进程而不是多线程方法实现的，因为 GIL，并且在多进程的情况下，这些池不是很有用，因为每个进程都会初始化自己的池并且一次只会运行一个线程。这样对吗？在使用多个进程时是否有任何共享数据库连接池的策略，如果没有，池的用处是否仅限于多线程 python 应用程序，或者是否有其他场景可以使用它们？

Answer 1

基思，

您走在正确的轨道上。如 S.O 帖子“Accessing a MySQL connection pool from Python multiprocessing”中所述，“:

Making a seperate pool for each process is redundant and opens up way
too many connections.

查看其他 S.O 帖子“What is the best solution for database connection pooling in python?”，它包含一个 python 中的示例池解决方案。如果您的应用程序成为多线程，这篇文章还讨论了 db-pooling 的局限性:

Making your own connection pool is a BAD idea if your app ever decides to start using 
multi-threading. Making a connection pool for a multi-threaded application is much 
more complicated than one for a single-threaded application. You can use something 
like PySQLPool in that case.

就在 python 中实现数据库池而言，如“Application vs Database Resident Connection Pool”中所述，如果您的数据库支持它，最好的实现包括:

Let connection pool be maintained and managed by database itself 
(example: Oracle's DRCP) and calling modules just ask connections from the connection 
broker described by Oracle DRCP.

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