分析解決Python中sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常
數(shù)據(jù)庫相關(guān)錯誤的解決辦法
錯誤一:數(shù)據(jù)庫連接池超過限制
SqlAlchemy QueuePool limit overflow

造成連接數(shù)超過數(shù)據(jù)庫連接池的限制,有兩方面的原因,第一個是由于數(shù)據(jù)庫連接池數(shù)比較小,因此當(dāng)連接數(shù)稍微增加的時候就會超過限制,另一個原因就是在使用完數(shù)據(jù)庫連接后未能即使釋放,最后造成數(shù)據(jù)連接數(shù)持續(xù)增加從而超出數(shù)據(jù)庫連接池的限制,所以我們也可以從這兩個方面來解決這個問題,但是根本上還是得解決后一個原因造成的問題,不然即便是將數(shù)據(jù)庫連接池增大時間長之后也還是會出現(xiàn)相同的問題。
解決辦法
- 方法一
python和java都有finally關(guān)鍵字,在執(zhí)行完所有代碼之后再執(zhí)行finally處的代碼,有這個關(guān)鍵字相助就讓我們能夠很好的解決這個問題,只要在進行完所有的數(shù)據(jù)庫操作之后將數(shù)據(jù)庫連接關(guān)閉即可。
connection = DBSession.connection()
try:
rescount = connection.execute("select resource_id,count(resource_id) as total FROM resourcestats")
#do something
finally:
connection.close()
- 方法二
學(xué)過python的小可愛們都知道python有個很好用的東西叫做裝飾器,因為方式的解決辦法在針對一個函數(shù)操作數(shù)據(jù)庫的時候還是比較好用的,但是在一個項目中絕對是不止一個操作數(shù)據(jù)的函數(shù)的,如果在每個操作數(shù)據(jù)庫函數(shù)的后方都加上finally關(guān)鍵值的話,會顯得很累贅不說,如果有些函數(shù)忘記加了也會很麻煩,這個時候裝飾器就顯得很有用了,只要在函數(shù)上加上一個關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接的裝飾器,就能夠在所有數(shù)據(jù)庫操作結(jié)束之后關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接
如果有不了解python的裝飾器的可以看一下這個文章:理解Python 裝飾器看這一篇就夠了
def shutdown_session(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
result, msg = func(*args, **kwargs)
db.session.close()
db.session.rollback()
return result, msg
return wrapper
在數(shù)據(jù)庫操作函數(shù)前加上上面的裝飾器即可解決對應(yīng)的問題
錯誤二:數(shù)據(jù)庫事務(wù)未回滾

查詢報錯:sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Can't reconnect until invalid transaction is rolled back
原因是:連接斷開后,事務(wù)沒有回滾,殘留的鎖導(dǎo)致后續(xù)的查詢報錯.sqlalchemy對每一個查詢和插入等操作都是一個事務(wù)。
# main.py
from models import OrderInfo
from sqlalchemy.exc import InvalidRequestError
try:
order = OrderInfo.query.filter_by(task_id=user_dict.get('task_id')).first()
order.status = 'COMPLETE'
db.session.commit()
except InvalidRequestError:
db.session.rollback()
except Exception as e:
print(e)
解決:在所有的數(shù)據(jù)庫操作的時候捕捉異常進行事務(wù)的回滾。
以上就是分析解決sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于sqlalchemy數(shù)據(jù)庫連接池QueuePool異常的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
- 3個Python?SQLAlchemy數(shù)據(jù)庫操作功能詳解
- Python使用SQLAlchemy模塊實現(xiàn)操作數(shù)據(jù)庫
- Python?SQLAlchemy與數(shù)據(jù)庫交互操作完整指南
- Python使用sqlalchemy實現(xiàn)連接數(shù)據(jù)庫的幫助類
- Python中使用sqlalchemy操作數(shù)據(jù)庫的問題總結(jié)
- Python中SQLAlchemy庫的使用方法分析
- Python使用SQLAlchemy進行復(fù)雜查詢的操作代碼
- Python如何使用sqlalchemy實現(xiàn)動態(tài)sql
- python SQLAlchemy 數(shù)據(jù)庫連接池的實現(xiàn)
相關(guān)文章
基于Python實現(xiàn)Word文檔與SVG格式的相互轉(zhuǎn)換
Word和SVG是兩種常見的文件格式,各自有不同的應(yīng)用場景,在實際應(yīng)用中,我們可能需要將Word文檔內(nèi)容轉(zhuǎn)換為SVG圖形用于網(wǎng)頁展示,或者將 SVG圖形嵌入到Word文檔中進行編輯和排版,這篇博客將探討如何使用Python實現(xiàn)Word與SVG 格式的相互轉(zhuǎn)換,需要的朋友可以參考下2025-02-02
python光學(xué)仿真PyQt5基礎(chǔ)框架教程
這篇文章主要為大家介紹了python光學(xué)仿真之PyQt5基礎(chǔ)框架教程,文中含有詳細實現(xiàn)示例解析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助2021-10-10
Python判斷對象是否為文件對象(file object)的三種方法示例
這篇文章主要介紹了Python判斷對象是否為文件對象(file object)的三種方法示例,https://www.pythontab.com/html/2018/pythonhexinbiancheng_1015/1362.html2019-04-04
PyTorch之怎樣選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)
這篇文章主要介紹了PyTorch怎樣選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02
如何實現(xiàn)一個python函數(shù)裝飾器(Decorator)
這篇文章主要介紹了如何實現(xiàn)一個python函數(shù)裝飾器(Decorator),幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)python,感興趣的朋友可以了解下2020-10-10
Python如何爬取51cto數(shù)據(jù)并存入MySQL
這篇文章主要介紹了Python如何爬取51cto數(shù)據(jù)并存入MySQL,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2020-08-08
向量化操作改進數(shù)據(jù)分析工作流的Pandas?Numpy示例分析
這篇文章主要介紹了向量化操作改進數(shù)據(jù)分析工作流的Pandas?Numpy示例分析,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2023-10-10
Python+Tkinter簡單實現(xiàn)注冊登錄功能
這篇文章主要為大家詳細介紹了Python+Tkinter簡單實現(xiàn)注冊登錄功能,連接本地MySQL數(shù)據(jù)庫,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-02-02

