在多线程中使用相同的数据库连接时，后面发生了什么

Question

• 在提出这个问题之前，我搜索了很多关于"跨线程共享同一数据库连接"的内容。我得到的答案大多是否定的，而是使用连接池，但很少有人详细解释为什么我们不能这样做。

• 然后，我使用多处理和多线程编写了一个示例代码，我正在尝试解决它，但仍有一些困难需要解决。这是我得到的：

  多处理：

  import multiprocessing as multiprocessing
  import pymysql
  conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')
  def operate(sql):
  cur = conn.cursor()
  cur.execute(sql)
  cur.close()
  return cur.fetchall()
  pool = multiprocessing.Pool(4)
  res = []
  for seq in range(1, 3):
  sql = "SELECT * FROM `user` WHERE `id` = %d" % seq
  p = pool.apply_async(operate, [sql, ])
  res.append(p)
  
  pool.close()
  pool.join()
  conn.close()
  for j in res:
  print(j.get())
  

  不出所料，此代码无法正常工作：

  ((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)   # process1
  ((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)  # process2  (1), this is normal output and should be what we want.
  

  ---

  ((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)
  ((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)  # (2), this is incorrect output.
  

  并且跑了很多次，要么得了(1(要么得了(2(。原因(我认为(是：尽管多处理并行运行，但process1仍然比process2更早被调用。对于mysql，哪个进程的查询首先完成还不确定。如果process2做得更早，因为它们共享相同的连接，连接会按照调用的顺序返回数据，所以我得到了情况(2(，否则是情况(1(。我说得对吗？

  多线程

  import multiprocessing.dummy as multithread
  import pymysql
  from queue import Queue
  conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')
  def operate(sql):
  cur = conn.cursor()
  cur.execute(sql)
  cur.close()
  res.put(cur.fetchall())
  pool = multithread.Pool(4)
  res = Queue()
  for seq in range(1, 3):
  sql = "SELECT * FROM `user` WHERE `id` = %d" % seq
  p = pool.apply_async(operate, [sql, ])
  pool.close()
  pool.join()
  conn.close()
  print(res.get())
  

  最初我认为这段代码的结果对于多处理是一样的，但结果不同。它要么打印process1，要么打印process2，甚至卡在那里。为什么？

• 将数据库隔离级别更改为SERIALIZABLE以解决此问题？

  我试过了。对于多处理来说，这似乎是可行的；但对多线程没有影响。理论上应该有效，不是吗？如果是这样的话，我无论如何都不会这么做，只是想办法解决它

Answer 1

当您的python程序在多个线程内使用单个conn对象时，它会在单个数据库连接上混合来自多个线程的消息流量(线程<===>MySql(。这行不通；。

MySQL连接对象不是线程安全的。每个需要访问MySQL的线程都必须打开自己的连接。(MySQL连接池对象是线程安全的，因此每个线程都可以安全地请求、使用和释放池中的连接。(

专业提示：当复杂的长寿命软件(如pymysql(的开发人员告诉你它不是线程安全的时，请相信他们。