MySQL 数据库连接池组件

pymysqlpool 是数据库工具包中新成员，目的是能提供一个实用的数据库连接池中间件，从而避免在应用中频繁地创建和释放数据库连接资源。

功能

1. 连接池本身是线程安全的，可在多线程环境下使用，不必担心连接资源被多个线程共享的问题；
2. 提供尽可能紧凑的接口用于数据库操作；
3. 连接池的管理位于包内完成，客户端可以通过接口获取池中的连接资源（返回 pymysql.Connection）；
4. 将最大程度地与 dataobj 等兼容，便于使用；
5. 连接池本身具备动态增加连接数的功能，即 max_pool_size 和 step_size 会用于控制每次增加的连接数和最大连接数；
6. 连接池最大连接数亦动态增加，需要开启 enable_auto_resize 开关，此后当任何一次连接获取超时发生，均记为一次惩罚，并且将 max_pool_size 扩大一定倍数。

基本工作流程

注意，当多线程同时请求时，若池中没有可用的连接对象，则需要排队等待

1. 初始化后优先创建一个连接对象，放在连接池中；
2. 客户端请求连接对象，连接池会从中挑选最近没使用的连接对象返回（同时会检查连接是否正常）；
3. 客户端使用连接对象，执行相应操作后，调用接口返回连接对象；
4. 连接池回收连接对象，并将其加入池中的队列，供其它请求使用。

|--------|                                |--------------|
|        | <==borrow connection object==  | Pool manager |
| Client |                                |              |
|        | ==return connection object==>  |  FIFO queue  |
|--------|                                |--------------|

参数配置

• pool_name: 连接池的名称，多种连接参数对应多个不同的连接池对象，多单例模式；
• host: 数据库地址
• user: 数据库服务器用户名
• password: 用户密码
• database: 默认选择的数据库
• port: 数据库服务器的端口
• charset: 字符集，默认为 'utf8'
• use_dict_cursor: 使用字典格式或者元组返回数据；
• max_pool_size: 连接池优先最大连接数；
• enable_auto_resize: 是否动态扩展连接池，即当超过 max_pool_size 时，自动扩展 max_pool_size；
• pool_resize_boundary: 该配置为连接池最终可以增加的上上限大小，即时扩展也不可超过该值；
• auto_resize_scale: 自动扩展 max_pool_size 的增益，默认为 1.5 倍扩展；
• defer_connect_pool: 是否延迟连接到连接池，当该值为 True 时，需要显示调用 pool.connect 进行连接；
• kwargs: 其他配置参数将会在创建连接对象时传递给 pymysql.Connection。

使用示例

1. 使用 cursor 上下文管理器（快捷方式，但每次获取都会申请连接对象，多次调用效率不高）：

   from pymysqlpool import ConnectionPool
   
   config = {
       'pool_name': 'test',
       'host': 'localhost',
       'port': 3306,
       'user': 'root',
       'password': 'root',
       'database': 'test'
   }
   
   def connection_pool():
       # Return a connection pool instance
       pool = ConnectionPool(**config)
       return pool
   
   # 直接访问并获取一个 cursor 对象，自动 commit 模式会在这种方式下启用
   with connection_pool().cursor() as cursor:
       print('Truncate table user')
       cursor.execute('TRUNCATE user')
   
       print('Insert one record')
       result = cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', ('Jerry', 20))
       print(result, cursor.lastrowid)
   
       print('Insert multiple records')
       users = [(name, age) for name in ['Jacky', 'Mary', 'Micheal'] for age in range(10, 15)]
       result = cursor.executemany('INSERT INTO user (name, age) VALUES (%s, %s)', users)
       print(result)
   
       print('View items in table user')
       cursor.execute('SELECT * FROM user')
       for user in cursor:
           print(user)
   
       print('Update the name of one user in the table')
       cursor.execute('UPDATE user SET name="Chris", age=29 WHERE id = 16')
       cursor.execute('SELECT * FROM user ORDER BY id DESC LIMIT 1')
       print(cursor.fetchone())
   
       print('Delete the last record')
       cursor.execute('DELETE FROM user WHERE id = 16')

2. 使用 connection 上下文管理器：

   import pandas as pd
   from pymysqlpool import ConnectionPool
   
   config = {
       'pool_name': 'test',
       'host': 'localhost',
       'port': 3306,
       'user': 'root',
       'password': 'root',
       'database': 'test'
   }
   
   
   with connection_pool().connection() as conn:
       pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
   
   
   # 或者
   connection = connection_pool().borrow_connection()
   pd.read_sql('SELECT * FROM user', conn)
   connection_pool().return_connection(connection)

依赖

1. pymysql：将依赖该工具包完成数据库的连接等操作；
2. pandas：测试时使用了 pandas。

安装

下载源码后，使用 pip 安装即可：pip3 setup.py install，注意需要使用 Python3 环境。

日志

2017.06.22 周四

1. 更新使用文档和部分问题修复。

2017.06.19 周一

1. 重构连接池动态扩展部分。

2017.06.18 周日

1. 移除多余的cursor模块，充分利用 pymysql.cursor；
2. 重构部分模块，同时添加新的测试。

2017.06.17 周六

1. 更新连接池工厂函数，替换不正确的命名方式；
2. 添加新的测试和示例。

2017.06.16 周五

1. 完成一个池管理器，使用 FIFO 队列模式管理池中的资源；
2. 提供第一个可供测试的版本，并完成基本的测试。

2017.06.15 周四

1. 初步完成连接池的编写。