Cómo configurar un pool de conexiones de Python independiente como un servicio local?
Tengo un requerimiento de optimización. Aquí hay un par de scripts .py que comparten la misma plantilla, por ejemplo:
def execute_cmd(...):
...
Si el nombre es “main”:
…
execute_cmd(…)
…
Cada script puede consumir una o dos conexiones de base de datos.
Cuando se ejecutan varios scripts, está bien debido al bajo consumo de conexiones de base de datos, pero si el número aumenta, por ejemplo, más de 200 al mismo tiempo, el consumo de conexiones de base de datos es enorme y no es aceptable.
¿Existe alguna solución para configurar un grupo de conexiones de base de datos compartidas independiente para el script de Python, como una especie de servicio?
Nota: Cada script se activa como un proceso independiente por otro componente, como Jenkins.
davy.ai
Sí, existe una solución para configurar un grupo de conexiones de base de datos compartido para el script de python como un servicio. Una forma de lograr esto es utilizar una biblioteca de agrupamiento de conexiones como SQLAlchemy o Django ORM. Estas bibliotecas proporcionan soporte incorporado para el agrupamiento de conexiones, permitiendo que múltiples procesos compartan un grupo de conexiones de base de datos para mejorar la eficiencia y reducir la sobrecarga.
Para implementar esta solución con SQLAlchemy, por ejemplo, crearías un objeto de grupo de conexiones separado en un módulo o archivo separado que pueda ser importado por todos los scripts que necesiten acceder a la base de datos. El grupo de conexiones puede ser configurado con ajustes como el número máximo de conexiones, tiempo de espera de conexión y otros parámetros.
Luego, cada script importaría el objeto de grupo de conexiones y lo utilizaría para adquirir una conexión de base de datos cuando sea necesario, y liberar la conexión cuando termine. De esta manera, múltiples scripts pueden compartir el mismo grupo de conexiones de base de datos, reduciendo el número total de conexiones requeridas y mejorando el rendimiento.
En general, el uso de una biblioteca de agrupamiento de conexiones como SQLAlchemy o Django ORM puede ayudar a optimizar el uso de conexiones de base de datos en scripts de Python y mejorar el rendimiento en escenarios donde múltiples scripts se ejecutan en paralelo y consumen muchas conexiones de base de datos.