Pull to refresh

Правильная работа с базой данных на Python

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Views30K

Эта статья рассчитана в большинстве своём на новичков. Тут мы поговорим о том, как не упереться в лимиты подключений к базе, и чтобы приложение в продакшн не упало.

просто смешная картинка
просто смешная картинка

В этой статье будет идти речь о SQLAlchemy и частности PostgreSQL. В Django таких проблем по умолчанию я не видел, а вот в алхимии, приходится вручную мониторить подключения.

Стандартное создание engine и сессии для алхимии вида:

engine = create_async_engine(
   SQLALCHEMY_DATABASE_URL,
   **(
       dict(pool_recycle=900, pool_size=100, max_overflow=3)
   )
)


SessionLocal = sessionmaker(
   autocommit=False,
   autoflush=False,
   bind=engine,

   expire_on_commit=False,
   class_=AsyncSession
)

UPD. Здесь мы будем работать с асинхронной сессией алхимии, но у синхронной такой же механизм действий

И потом мы применяем это примерно так:

async def foo(some: Any):
  # создаем транзакцию
  db = SessionLocal()

  some_do(some)

  # делаем коммит
  await db.commit()
  # закрываем соединение
  await db.close()

НО, что если на моменте some_do() случится ошибка? Тогда у нас не сделается коммит(ну в принципе логично), и что более важно, не закроется соединение, а это уже критично.

Разберемся почему это критично:

  • Превысив лимит на подключения к базе, другие запросы не смогут обрабатываться

  • Лишняя нагрузка на систему

  • Дополнительные открытые подключения в системе

И если лишняя нагрузка на систему и открытые подключения в системе это хоть и критично, но наше приложение от этого не перестанет работать(до какого то момента). То вот при лимите подключений, уже всё, наше приложение перестанет работать сразу и пользователи будут видеть ошибку

Мы разобрались в чем проблема не закрытых соединений, но как тогда с ними работать?

Можно сделать просто try: … except: …

async def foo(some: Any):
  # создаем транзакцию
  db = SessionLocal()
  try:
    some_do(some)
  except Exception as e:
    print(e)
  await db.commit()
  await db.close()

Скажем так, оно будет работать, но всегда есть одно но.. вы серьезно захотите каждый раз делать try except? Всё таки надо найти какой-то более просто способ, чтобы сократить однотипные действия в функции, и убрать вложенность.

Первое что пришло в голову это middlewares, но оно подойдет только если ваше приложение позволяет его реализовать(веб-сервер, телеграм бот), а что если нам нужен универсальный обработчик транзакций? Тут из тени выходит контекстный менеджер

async def foo(some: Any):
  # создаем транзакцию
  async with SessionLocal() as s:
    some_do(some)
    await db.commit()

Мы определенно сократили количество кода в нашей функции, но всё так же остался лишний уровень вложенности, как мы можем избавиться от него? Передать сессию в функцию из декоратора..? Давайте попробуем

def transaction():
  def wrapper(cb):
    async def wrapped(*args, **kwargs):
      async with SessionLocal() as session:
        result = await cb(session, *args, **kwargs)
        await session.commit()
        return result

    return wrapped

  return wrapper


@transaction()
async def foo(session: AsyncSession, some: Any):
  some_do(session, some)

Хмм, кода стало больше, но зато в функции теперь без вложенности и минимальное количество строк. Но погодите-ка, мы каждый раз должны передавать в функцию объект сессии, что создает 1 дополнительную зависимость. Попробуем решить, а как? Просто получать из переменной объект сессии? Да, так в питоне можно, будем использовать contextvars. Можете посмотреть как там что работает, но если кратко, то, что мы обьявляем в родительской функции в переменной ContextVar, то значение передается в вызываемые функции.

Немного примеров:

import asyncio
from contextvars import ContextVar

var: ContextVar[int] = ContextVar('var') # Тайп хинт показывает, что мы планируем передавать числовой тип в переменную


async def bar():
  value = var.get()
  print(f"In context var value is {value}")


async def foo():
  token = var.set(777)
  await bar()
  var.reset(token)

asyncio.run(foo())  # In context var value is 777

На выходе мы получаем строку: In context var value is 777

Как видно, мы не передаем явно в функцию никаких значений, но это значение доступно по переменной, и в этом вся магия.

Значит мы можем применить это и к нашей сессии:

P = ParamSpec("P")
T = TypeVar("T")


def require_session():
  session = db_session_var.get()
  assert session is not None, "Session context is not provided"
  return session


def transaction():
  def wrapper(
    cb: Callable[P, Coroutine[Any, Any, T]]
  ) -> Callable[P, Coroutine[Any, Any, T]]:
    @wraps(cb)
    async def wrapped(*args: P.args, **kwargs: P.kwargs) -> T:
      if db_session_var.get() is not None:
        return await cb(*args, **kwargs)

      async with cast(AsyncSession, SessionLocal()) as session:
        with use_context_value(db_session_var, session):
          result = await cb(*args, **kwargs)
          await session.commit()
          return result

    return wrapped

  return wrapper


@contextmanager
def use_context_value(context: ContextVar[T], value: T):
  reset = context.set(value)
  try:
    yield
  finally:
    context.reset(reset)


db_session_var: ContextVar[AsyncSession | None] = ContextVar("db_session_var", default=None)

UPD. Это уже окончательный вид для нашего менеджера, с type hinting и всякими плюшками, чтобы было приятнее работать.

Получается огромный блок для менеджера транзакций, но зато теперь у нас есть простой доступ к нашему объекту сессии:

@transaction()
async def foo():
  db = require_session()
  some_do()

И, в чем основная прелесть этого декоратора, то что для под вызываемых функций мы так же их оборачиваем их в transaction(), но у нас используется одна и та же сессия, что дает нам 1 подключение на 1 обработку запроса.

Теперь даже если что-то случится во время выполнения запроса, то у нас автоматически закроется сессия, и у нас не создается очередь из подключений ожидающих закрытие.

Сам этот менеджер-декоратор я использую на своих проектах, он универсальный, будет работать и для тг-ботов, и для веба, да и просто для какого-либо обработчика(главное правильно поставить в порядке декораторов). Мне про этот менеджер-декоратор подсказал мой коллега, за что я ему чрезмерно благодарен.

Спасибо за то что прочитали статью! Если у вас, опытных разработчиков,  есть какие-то замечания к статье, буду ждать в комментариях вас

Tags:
Hubs:
Total votes 12: ↑8 and ↓4+6
Comments24

Articles