這篇文章給大家分享的是有關(guān)python3實(shí)現(xiàn)并發(fā)訪問(wèn)水平切分表的方法的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

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場(chǎng)景說(shuō)明

假設(shè)有一個(gè)MySQL表被水平切分，分散到多個(gè)host中，每個(gè)host擁有n個(gè)切分表。
如果需要并發(fā)去訪問(wèn)這些表，快速得到查詢結(jié)果， 應(yīng)該怎么做呢？
這里提供一種方案，利用python3的asyncio異步io庫(kù)及aiomysql異步庫(kù)去實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求。

代碼演示

import logging
import random
import asynciofrom aiomysql 
import create_pool
# 假設(shè)mysql表分散在8個(gè)host, 每個(gè)host有16張子表
TBLES = {    "192.168.1.01": "table_000-015", 
# 000-015表示該ip下的表明從table_000一直連續(xù)到table_015
    "192.168.1.02": "table_016-031",  
      "192.168.1.03": "table_032-047",   
       "192.168.1.04": "table_048-063",  
         "192.168.1.05": "table_064-079",   
          "192.168.1.06": "table_080-095",  
            "192.168.1.07": "table_096-0111",  
              "192.168.1.08": "table_112-0127",
}
USER = "xxx"PASSWD = "xxxx"# wrapper函數(shù)，用于捕捉異常def query_wrapper(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            await func(*args, **kwargs)        except Exception as e:
            print(e)    return wrapper
            # 實(shí)際的sql訪問(wèn)處理函數(shù)，通過(guò)aiomysql實(shí)現(xiàn)異步非阻塞請(qǐng)求@
            query_wrapperasync def query_do_something(ip, db, table):
    async with create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD) as pool:
        async with pool.get() as conn:
            async with conn.cursor() as cur:
                sql = ("select xxx from {} where xxxx")
                await cur.execute(sql.format(table))
                res = await cur.fetchall()        
  # then do something...# 生成sql訪問(wèn)隊(duì)列, 隊(duì)列的每個(gè)元素包含要對(duì)某個(gè)表進(jìn)行訪問(wèn)的函數(shù)及參數(shù)def gen_tasks():
    tasks = []    for ip, tbls in TBLES.items():
        cols = re.split('_|-', tbls)
        tblpre = "_".join(cols[:-2])
        min_num = int(cols[-2])
        max_num = int(cols[-1])     
           for num in range(min_num, max_num+1):
            tasks.append(
               (query_do_something, ip, 'your_dbname', '{}_{}'.format(tblpre, num))
            )

    random.shuffle(tasks)   
     return tasks# 按批量運(yùn)行sql訪問(wèn)請(qǐng)求隊(duì)列def run_tasks(tasks, batch_len):
    try:    
        for idx in range(0, len(tasks), batch_len):
            batch_tasks = tasks[idx:idx+batch_len]
            logging.info("current batch, start_idx:%s len:%s" % (idx, len(batch_tasks))) 
                       for i in range(0, len(batch_tasks)):
                l = batch_tasks[i]
                batch_tasks[i] = asyncio.ensure_future(
                    l[0](*l[1:])
                )
            loop.run_until_complete(asyncio.gather(*batch_tasks))  
              except Exception as e:
        logging.warn(e)# main方法, 通過(guò)asyncio實(shí)現(xiàn)函數(shù)異步調(diào)用def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()

    tasks = gen_tasks()
    batch_len = len(TBLES.keys()) * 5   # all up to you
    run_tasks(tasks, batch_len)

    loop.close()

感謝各位的閱讀！關(guān)于python3實(shí)現(xiàn)并發(fā)訪問(wèn)水平切分表的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

分享名稱：python3實(shí)現(xiàn)并發(fā)訪問(wèn)水平切分表的方法
標(biāo)題路徑：http://vcdvsql.cn/article12/pdehgc.html

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