正如我所知，在openstack nova系统中，DB连接由Oslo_DB管理，其后端是SqlAlchemy
让我们以nova-api为例：每个工作进程都将打开自己的专属数据库连接池。其中，max_pool_size(or api_max_pool_size)决定持久连接的数量，max_overflow(or api_max_overflow)规则工作人员可以请求的最大瞬时连接。
在大规模的senario中，我们可以增加worker的#或nova-api的#，以提高最大请求处理能力。它可能会导致持久连接的浪费(在稳定状态下，我们可能会有很多未使用的持久连接，其他组件(如nova导体(也会受到影响(。我认为max_pool_size和# of worker之间的平衡可能是解决这个问题的一种可能方法。但是，我想知道有没有任何可能的方法让所有的工作人员共享一个通用的DB连接池，但启动他们自己的专用连接池？通过这种方式，我们可以显著提高DB连接的使用率，并为其他组件留出连接空间
示例：独占连接池(当前secnario(：
# of nova-api = 10
# of worker worker = 6
max_pool_size = 5
api_max_pool_size = 5
# of steady connection we may occupy from DB = 10 * 6 * (5+5) = 600
Suppose that DB would allow 1000 connections in the same time, 600 idle conn would be horrible for the whole system.
公用连接池
# of nova-api = 10
# of worker worker = 6
max_pool_size = 5
api_max_pool_size = 5
Since in this ideally senario, workers share a common conn pool, so we pop off the workers number and would get:
number of steady connection we may occupy from DB = 10 * (5+5) = 100
同样，我不希望通过调整workers或max_pool_size的数量来提高连接的使用率。有没有可能让工人共享一个共同的连接池
非常感谢那些世界卫生组织在这里分享任何实践或想法！
每个工作程序都是一个单独地址空间中的单独python进程。因此，它们无法共享数据库连接。
此外：
- 600(或者是80？(不是数据库连接数的问题。我的猜测是，它只是几个MB的RAM
- 您需要相当大的Nova请求工作量，才能使10个Nova API实例和5个工作人员完全填充其连接池
因此，除非你有明确的证据表明你在实践中确实有大约600个DB连接，并且它们实际上消耗了大量资源，否则这听起来像是一个不必要的优化。