シナリオの説明
例えば、複数のホストに横方向にスライスされたmysqlテーブルがあり、それぞれにn個のシャードテーブルがあるとします。
これらのテーブルに同時にアクセスし、クエリ結果を素早く取得する必要がある場合、どうすればよいでしょうか?
ここにasyncio asyncioライブラリとpython3のaiomysql非同期ライブラリを用いてこの要件を実装する解決策があります。
コードデモ
インポートログ
インポートランダム
import asyncio
aiomySQL インポートcreate_poolより
# mysqlテーブルが8台のホストに分散し、それぞれに16のサブテーブルがあるとします
TBLES = {
「192.168.1.01」:「table_000-015」、#000-015は、このIPの下で表示がtable_000からtable_015まで連続していることを示しています
「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」
}
ユーザー = "xxx"
PASSWD = "xxxx"
# 例外をキャッチするラッパー関数
def query_wrapper(func):
async def ラッパー(*args, **kwargs):
試してみて:
await func(*args, **kwargs)
例外はe:
印刷(e)
リターンラッパー
# 実際のSQLアクセス処理関数は、AIOMYSQLを通じて非同期非ブロッキング要求を実装しています
@query_wrapper
非同期 def query_do_something(IP、DB、テーブル):
create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD)をプールとしてasync:
async with pool.get() as conn:
CON.cursor() と ACR を async で行います:
SQL = (「{} からXXXを選択し、ここでxxxx」)
await cur.execute(sql.format(table))
res = wait. cur.fetchall()
# じゃあ何かして...
# SQLアクセスキューを生成する。キューの各要素にはテーブルにアクセスする関数とパラメータが含まれています
def gen_tasks():
タスク = []
IPについてはTBLES.items():
cols = re.split('_|-', TBLS)
tblpre = "_".join(cols[:-2])
min_num = int(cols[-2])
max_num = int(cols[-1])
num が範囲(min_num, max_num+1)の場合:
tasks.append(
(query_do_something、ip、'your_dbname'、'{}_{}'.format(tblpre, num))
)
random.shuffle(tasks)
返却タスク
# SQLアクセスリクエストキューをバッチで実行してください
def run_tasks(tasks, batch_len):
試してみて:
idxの場合、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)))
レンジ(0, len(batch_tasks))のIの場合:
l = batch_tasks
batch_tasks= asyncio.ensure_future(
l[0](*l[1:])
)
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*batch_tasks))
例外はe:
logging.warn(e)
# メインメソッドは、asyncioを通じて関数の非同期呼び出しを実装します
def main():
ループ = asyncio.get_event_loop()
タスク = gen_tasks()
batch_len = len(TBLES.keys()) * 5 # すべてあなた次第です
run_tasks(タスク、batch_len)
loop.close()
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掲載地 2017/11/29 21:15:55
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掲載地 2017/11/30 9:03:52
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という感じで