python连接池原理_python redis之连接池的原理
python redis之连接池的原理
什么是连接池
通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接,
一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响
于是, 连接池就发挥作用了
连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作
这样就达到了避免频繁的redis连接创建和释放的目的, 从而提高性能了
原理
那么, 在redis-py中, 他是怎么进行连接池管理的呢
连接池使用
首先看下如何进行连接池操作的
rdp = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, password='xxxxx')
rdc= redis.StrictRedis(connection_pool=rdp)
rdc.set('name', 'Yi_Zhi_Yu')
rdc.get('name')
原理解析
当redis.ConnectionPool 实例化的时候, 做了什么
def __init__(self, connection_class=Connection, max_connections=None,**connection_kwargs):
max_connections= max_connections or 2 ** 31
if not isinstance(max_connections, (int, long)) or max_connections <0:raise ValueError('"max_connections" must be a positive integer')
self.connection_class=connection_class
self.connection_kwargs=connection_kwargs
self.max_connections= max_connections
这个连接池的实例化其实未做任何真实的redis连接, 仅仅是设置最大连接数, 连接参数和连接类
StrictRedis 实例化的时候, 又做了什么
def __init__(self, ...connection_pool=None...):if notconnection_pool:
...
connection_pool= ConnectionPool(**kwargs)
self.connection_pool= connection_pool
以上仅保留了关键部分代码
可以看出, 使用StrictRedis 即使不创建连接池, 他也会自己创建
到这里, 我们还没有看到什么redis连接真实发生
继续
下一步就是set 操作了, 很明显, 这个时候一定会发生redis连接(要不然怎么set)
def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False):
...return self.execute_command('SET', *pieces)
我们继续看看execute_command
def execute_command(self, *args, **options):"Execute a command and return a parsed response"pool=self.connection_pool
command_name=args[0]
connection= pool.get_connection(command_name, **options)try:
connection.send_command(*args)return self.parse_response(connection, command_name, **options)except(ConnectionError, TimeoutError) as e:
connection.disconnect()if not connection.retry_on_timeout andisinstance(e, TimeoutError):raiseconnection.send_command(*args)return self.parse_response(connection, command_name, **options)finally:
pool.release(connection)
终于, 在这我们看到到了连接创建
connection = pool.get_connection(command_name, **options)
这里调用的是ConnectionPool的get_connection
def get_connection(self, command_name, *keys, **options):"Get a connection from the pool"self._checkpid()try:
connection=self._available_connections.pop()exceptIndexError:
connection=self.make_connection()
self._in_use_connections.add(connection)return connection
如果有可用的连接, 获取可用的链接, 如果没有, 创建一个
defmake_connection(self):"Create a new connection"
if self._created_connections >=self.max_connections:raise ConnectionError("Too many connections")
self._created_connections+= 1
return self.connection_class(**self.connection_kwargs)
终于, 我们看到了, 在这里创建了连接
在ConnectionPool的实例中, 有两个list, 依次是_available_connections, _in_use_connections,
分别表示可用的连接集合和正在使用的连接集合, 在上面的get_connection中, 我们可以看到获取连接的过程是
从可用连接集合尝试获取连接,
如果获取不到, 重新创建连接
将获取到的连接添加到正在使用的连接集合
上面是往_in_use_connections里添加连接的, 这种连接表示正在使用中, 那是什么时候将正在使用的连接放回到可用连接列表中的呢
这个还是在execute_command里, 我们可以看到在执行redis操作时, 在finally部分, 会执行一下
pool.release(connection)
连接池对象调用release方法, 将连接从_in_use_connections 放回 _available_connections, 这样后续的连接获取就能再次使用这个连接了
release 方法如下
defrelease(self, connection):"Releases the connection back to the pool"self._checkpid()if connection.pid !=self.pid:returnself._in_use_connections.remove(connection)
self._available_connections.append(connection)
总结
至此, 我们把连接池的管理流程走了一遍, ConnectionPool通过管理可用连接列表(_available_connections) 和 正在使用的连接列表从而实现连接池管理
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