分析解決Python中sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常
數(shù)據(jù)庫相關(guān)錯誤的解決辦法
錯誤一:數(shù)據(jù)庫連接池超過限制
SqlAlchemy QueuePool limit overflow
造成連接數(shù)超過數(shù)據(jù)庫連接池的限制,有兩方面的原因,第一個是由于數(shù)據(jù)庫連接池數(shù)比較小,因此當(dāng)連接數(shù)稍微增加的時候就會超過限制,另一個原因就是在使用完數(shù)據(jù)庫連接后未能即使釋放,最后造成數(shù)據(jù)連接數(shù)持續(xù)增加從而超出數(shù)據(jù)庫連接池的限制,所以我們也可以從這兩個方面來解決這個問題,但是根本上還是得解決后一個原因造成的問題,不然即便是將數(shù)據(jù)庫連接池增大時間長之后也還是會出現(xiàn)相同的問題。
解決辦法
- 方法一
python和java都有finally關(guān)鍵字,在執(zhí)行完所有代碼之后再執(zhí)行finally處的代碼,有這個關(guān)鍵字相助就讓我們能夠很好的解決這個問題,只要在進行完所有的數(shù)據(jù)庫操作之后將數(shù)據(jù)庫連接關(guān)閉即可。
connection = DBSession.connection() try: rescount = connection.execute("select resource_id,count(resource_id) as total FROM resourcestats") #do something finally: connection.close()
- 方法二
學(xué)過python的小可愛們都知道python有個很好用的東西叫做裝飾器,因為方式的解決辦法在針對一個函數(shù)操作數(shù)據(jù)庫的時候還是比較好用的,但是在一個項目中絕對是不止一個操作數(shù)據(jù)的函數(shù)的,如果在每個操作數(shù)據(jù)庫函數(shù)的后方都加上finally關(guān)鍵值的話,會顯得很累贅不說,如果有些函數(shù)忘記加了也會很麻煩,這個時候裝飾器就顯得很有用了,只要在函數(shù)上加上一個關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接的裝飾器,就能夠在所有數(shù)據(jù)庫操作結(jié)束之后關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接
如果有不了解python的裝飾器的可以看一下這個文章:理解Python 裝飾器看這一篇就夠了
def shutdown_session(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): result, msg = func(*args, **kwargs) db.session.close() db.session.rollback() return result, msg return wrapper
在數(shù)據(jù)庫操作函數(shù)前加上上面的裝飾器即可解決對應(yīng)的問題
錯誤二:數(shù)據(jù)庫事務(wù)未回滾
查詢報錯:sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Can't reconnect until invalid transaction is rolled back
原因是:連接斷開后,事務(wù)沒有回滾,殘留的鎖導(dǎo)致后續(xù)的查詢報錯.sqlalchemy對每一個查詢和插入等操作都是一個事務(wù)。
# main.py from models import OrderInfo from sqlalchemy.exc import InvalidRequestError try: order = OrderInfo.query.filter_by(task_id=user_dict.get('task_id')).first() order.status = 'COMPLETE' db.session.commit() except InvalidRequestError: db.session.rollback() except Exception as e: print(e)
解決:在所有的數(shù)據(jù)庫操作的時候捕捉異常進行事務(wù)的回滾。
以上就是分析解決sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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