一、为什么要用线程池
1.多线程比单线程运行要快很多，比如在我工作中，每台服务器至少8个库以上，用单线程备份太慢了。
2.不是越多线程就会越好，而是根据服务器的资源来合理定义worker线程，否则会造成服务器严重负载，影响到线上业务。
3.备份数据库都是消耗IO操作，用多线程比多进程稍微会更有优势。
从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。
相比 threading 等模块，该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象，它是一个未来可期的对象，通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值：
主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。
当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。
让多线程和多进程的编码接口一致。
二、线程池练习
演示例子1:使用submit方法
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def test_thread(sec):
time.sleep(sec)
print(f"sleep {sec} done")
return sec
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as t: # 创建一个最大容纳数量为4的线程池
task1 = t.submit(test_thread, 1)
task2 = t.submit(test_thread, 2) # 通过submit提交执行的函数到线程池中
task3 = t.submit(test_thread, 3)
print(f"task1: {task1.done()}") # 通过done来判断线程是否完成
print(f"task2: {task2.done()}")
print(f"task3: {task3.done()}")
time.sleep(2.5)
print(f"task1: {task1.done()}")
print(f"task2: {task2.done()}")
print(f"task3: {task3.done()}")
print(task1.result()) # 通过result来获取返回值
结果输出:
task1: False task2: False task3: False sleep 1 done sleep 2 done task1: True task2: True task3: False 1 sleep 3 done
使用 with 语句 ，通过 ThreadPoolExecutor 构造实例，同时传入 max_workers 参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。
使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意 submit() 不是阻塞的，而是立即返回。
通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，提交任务后立即判断任务状态，显示3个任务都未完成。在延时2.5后，task1 和 task2 执行完毕，task3 仍在执行中。
演示例子2:使用map方法
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def spider(page):
time.sleep(page)
return page
start = time.time()
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
i = 1
for result in executor.map(spider, [2, 3, 1, 4]):
print("task{}:{}".format(i, result))
i += 1
结果输出:
task1:2 task2:3 task3:1 task4:4
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor有两种方式，一种是submit()函数，另一种是map()函数，两者的主要区别在于：
1.map可以保证输出的顺序, submit输出的顺序是乱的
2.如果你要提交的任务的函数是一样的，就可以简化成map。但是假如提交的任务函数是不一样的，或者执行的过程之可能出现异常（使用map执行过程中发现问题会直接抛出错误）就要用到submit()
3.submit和map的参数是不同的，submit每次都需要提交一个目标函数和对应的参数，map只需要提交一次目标函数，目标函数的参数放在一个迭代器（列表，字典）里就可以。
三、线上数据库测试
环境:centos6，数据库版本5.7，数据备份2个1.7G、一个800M、一个200M
第一种:shell脚本for的方式备份4个数据库
#!/bin/bash
backup_path="/data/backup/"
myuser="root"
mypwd="123456"
db_name="test_1000"
current_time=$(date +%Y%m%d%H%M%S)
for i in $(seq 4);do
/usr/local/mysql/bin/mysqldump -u${myuser} -p${mypwd} --single-transaction --master-data=2 --set-gtid-purged=off "${db_name}${i}" | gzip > ${backup_path}/"${db_name}${i}"_${current_t
ime}.sql.gz
done
查看执行时间
mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. real 4m28.421s user 3m50.360s sys 0m5.962s
第二种方式:多线程备份
可以明显看到优势
总结:
在服务器上有需要备份多个数据库时，使用python多线程的方式比传统的shell脚本循环备份会更有优势，可以充分利用服务器上的资源，有效提升效率。
以上就是python使用多线程备份数据库的步骤的详细内容，更多关于python 多线程备份数据库的资料请关注脚本之家其它相关文章！