python redis之連接池的原理
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什么是連接池
通常情況下, 當我們需要做redis操作時, 會創(chuàng)建一個連接, 并基于這個連接進行redis操作, 操作完成后, 釋放連接,
一般情況下, 這是沒問題的, 但當并發(fā)量比較高的時候, 頻繁的連接創(chuàng)建和釋放對性能會有較高的影響
于是, 連接池就發(fā)揮作用了
連接池的原理是, 通過預先創(chuàng)建多個連接, 當進行redis操作時, 直接獲取已經(jīng)創(chuàng)建的連接進行操作, 而且操作完成后, 不會釋放, 用于后續(xù)的其他redis操作
這樣就達到了避免頻繁的redis連接創(chuàng)建和釋放的目的, 從而提高性能了
?
原理
那么, 在redis-py中, 他是怎么進行連接池管理的呢
連接池使用
首先看下如何進行連接池操作的
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
當redis.ConnectionPool 實例化的時候, 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
這個連接池的實例化其實未做任何真實的redis連接, 僅僅是設置最大連接數(shù), 連接參數(shù)和連接類
StrictRedis 實例化的時候, 又做了什么
def
__init__
(self, ...connection_pool=
None...):
if
not
connection_pool:
...
connection_pool
= ConnectionPool(**
kwargs)
self.connection_pool
= connection_pool
以上僅保留了關鍵部分代碼
可以看出, 使用StrictRedis 即使不創(chuàng)建連接池, 他也會自己創(chuàng)建
到這里, 我們還沒有看到什么redis連接真實發(fā)生
繼續(xù)
下一步就是
set
?操作了, 很明顯, 這個時候一定會發(fā)生redis連接(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)
我們繼續(xù)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
and
isinstance(e, TimeoutError):
raise
connection.send_command(
*
args)
return
self.parse_response(connection, command_name, **
options)
finally
:
pool.release(connection)
終于, 在這我們看到到了連接創(chuàng)建
connection = pool.get_connection(command_name, **options)
這里調(diào)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()
except
IndexError:
connection
=
self.make_connection()
self._in_use_connections.add(connection)
return
connection
如果有可用的連接, 獲取可用的鏈接, 如果沒有, 創(chuàng)建一個
def
make_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)
終于, 我們看到了, 在這里創(chuàng)建了連接
在ConnectionPool的實例中, 有兩個list, 依次是
_available_connections
,?
_in_use_connections
,
分別表示
可用的連接集合
和
正在使用的連接集合
, 在上面的
get_connection
中, 我們可以看到獲取連接的過程是
- 從可用連接集合嘗試獲取連接,
- 如果獲取不到, 重新創(chuàng)建連接
- 將獲取到的連接添加到正在使用的連接集合
上面是往
_in_use_connections
里添加連接的, 這種連接表示正在使用中, 那是什么時候?qū)⒄谑褂玫倪B接放回到可用連接列表中的呢
這個還是在
execute_command
里, 我們可以看到在執(zhí)行redis操作時, 在
finally
部分, 會執(zhí)行一下
pool.release(connection)
連接池對象調(diào)用
release
方法, 將連接從
_in_use_connections
?放回?
_available_connections
, 這樣后續(xù)的連接獲取就能再次使用這個連接了
release
?方法如下
def
release(self, connection):
"
Releases the connection back to the pool
"
self._checkpid()
if
connection.pid !=
self.pid:
return
self._in_use_connections.remove(connection)
self._available_connections.append(connection)
總結(jié)
至此, 我們把連接池的管理流程走了一遍, ConnectionPool通過管理
可用連接列表
(
_available_connections
) 和?
正在使用的連接列表
從而實現(xiàn)連接池管理
?
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