在python中理解DB连接池

Question

我不确定我是否理解数据库连接池的用例（例如：psycopg2.pool和mysql.connector.pooling)在python中。在我看来，在python中，并行性通常是使用多进程而不是多线程方法来实现的，因为GIL的存在，在多进程的情况下，这些池并不是很有用，因为每个进程都会初始化自己的池，一次只运行一个线程。这是对的吗？当使用多个进程时，是否有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？在

Answer 1

基思

你在正确的轨道上。正如S.O的帖子“Accessing a MySQL connection pool from Python multiprocessing”中提到的：

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

查看另一篇S.O文章，“What is the best solution for database connection pooling in python?”，它包含了一个python中的示例池解决方案。这篇文章还讨论了如果您的应用程序变为多线程的话，数据库池的局限性：

^{pr2}$

关于在python中实现db pooling，如“Application vs Database Resident Connection Pool”中所述，如果您的数据库支持它，最好的实现将包括：

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.

如果你有任何问题，请告诉我！在