eventlet dbpool for postgresql &mysql

并发编程利器Eventlet

  Eventlet是由第二人生(Secondlife)开源的高度伸缩性的Python网络编程库.


根据官方介绍大致特性如下:
  • 非阻塞I/O模型
  • 协程(Coroutines)使得开发者可以采用阻塞式的开发风格,却能够实现非阻塞I/O的效果
  • 隐式事件调度,使得可以在Python解释器或者应用程序的某一部分去使用Eventlet


关于协程,大致可以理解成允许子程序可以多次暂停和恢复执行,是实现多任务的一种有效手段,具体见这里


在Python的世界里,实现了nonblocking I/O的产品并不算少.比如内置的Asyncore和著名的Twisted.相比之下,Eventlet是更容易上手和使用的。


举个例子

import eventlet
pool = eventlet.GreenPool()
while True:    pool.spawn(func,args)

上面这段代码,几乎就是使用eventlet的范式:
  • GreenPool 用来实现协程,保证并行;
  • Spawn     用来调用相应的函数,完成具体业务.
每个func之间切换,实施“你运行一会、我运行一会”,并且在进行切换时必须指定何时切换以及切换到哪,当出现阻塞时,就显式切换到另一 段没有被阻塞的代码段执行,直到原先的阻塞状况消失以后,再人工切换回原来的代码段继续处理.


Eventlet内置提供了一个基于上述原理实现的数据库连接池,目前仅支持MySQL和PostgreSQL.为了测试其性能如何,我参考了gashero的这篇文章,并简化了测试方案.


测试对象分别是MySQLdb(MySQL驱动的Python封装),Eventlet.db_pool,DBUtils


测试代码如下:
import time
import random
import MySQLdb
import eventlet.db_pool as db_pool
from DBUtils.PooledDB import PooledDB

conn_kwargs={'host':'192.168.8.84','user':'root','passwd':'','db':'logs'}
sql="""SELECT * FROM test WHERE id=%d"""
pooled=db_pool.ConnectionPool(MySQLdb,**conn_kwargs)
pooldb=PooledDB(MySQLdb,**conn_kwargs)

def query(conn):
    cur=conn.cursor()
    cur.execute(sql%(random.randint(1,1000)))
    data=cur.fetchall()
    return cur

def print_now():
    print time.strftime("%H:%M:%S")
    return

def test1(times):
    print_now()
    for i in range(0,times):
        conn=MySQLdb.connect(**conn_kwargs)
        r = query(conn)
        r.close()
        conn.close()
    print_now()
    return

def test2(times):
    print_now()
    for i in range(0,times):
        conn=pooled.get()
        try:
            query(conn)
        finally:
            pooled.put(conn)
    print_now()
    return

def test3(times):
    print_now()
    for i in range(0,times):
        conn=pooldb.connection()
        r=query(conn)
        r.close()
        conn.close()
    print_now()
    return


然后进入Python解释器交互环境
Python -i db-pool-test.py
>>> test1(10000) //MySQLdb
16:04:34
16:11:25
>>> test2(10000) //Event
16:12:35
16:15:22
>>> test3(10000) //DBUtils
16:15:28
16:18:09

总体来看,和传统的MySQLdb相比,性能有了很大的提升,和DBUtils差别并不是很明显.


协程凶猛啊!

2 comments:

s7v7nislands said...

不知道你的mysql服务器有没有开query cache,如果开了感觉这样的结果不是很科学。你有没有考虑过select语句的结果被服务器cache的,所以后面运行时cache命中率较高。

Guang Feng said...

嗯嗯,说的很对,不过我测试的时候 关掉了cache

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