一、为什么要用线程池
1.多线程比单线程运行要快很多,比如在我工作中,每台服务器至少8个库以上,用单线程备份太慢了。
2.不是越多线程就会越好,而是根据服务器的资源来合理定义worker线程,否则会造成服务器严重负载,影响到线上业务。
3.备份数据库都是消耗IO操作,用多线程比多进程稍微会更有优势。
从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块,它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。
相比 threading 等模块,该模块通过 submit 返回的是一个 future 对象,它是一个未来可期的对象,通过它可以获悉线程的状态主线程(或进程)中可以获取某一个线程(进程)执行的状态或者某一个任务执行的状态及返回值:
主线程可以获取某一个线程(或者任务的)的状态,以及返回值。
当一个线程完成的时候,主线程能够立即知道。
让多线程和多进程的编码接口一致。
二、线程池练习
演示例子1:使用submit方法
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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def test_thread(sec): time.sleep(sec) print (f "sleep {sec} done" ) return sec with ThreadPoolExecutor(max_workers = 4 ) as t: # 创建一个最大容纳数量为4的线程池 task1 = t.submit(test_thread, 1 ) task2 = t.submit(test_thread, 2 ) # 通过submit提交执行的函数到线程池中 task3 = t.submit(test_thread, 3 ) print (f "task1: {task1.done()}" ) # 通过done来判断线程是否完成 print (f "task2: {task2.done()}" ) print (f "task3: {task3.done()}" ) time.sleep( 2.5 ) print (f "task1: {task1.done()}" ) print (f "task2: {task2.done()}" ) print (f "task3: {task3.done()}" ) print (task1.result()) # 通过result来获取返回值 |
结果输出:
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task1: False task2: False task3: False sleep 1 done sleep 2 done task1: True task2: True task3: False 1 sleep 3 done |
使用 with 语句 ,通过 ThreadPoolExecutor 构造实例,同时传入 max_workers 参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。
使用 submit 函数来提交线程需要执行的任务到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意 submit() 不是阻塞的,而是立即返回。
通过使用 done() 方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出,提交任务后立即判断任务状态,显示3个任务都未完成。在延时2.5后,task1 和 task2 执行完毕,task3 仍在执行中。
演示例子2:使用map方法
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import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def spider(page): time.sleep(page) return page start = time.time() executor = ThreadPoolExecutor(max_workers = 4 ) i = 1 for result in executor. map (spider, [ 2 , 3 , 1 , 4 ]): print ( "task{}:{}" . format (i, result)) i + = 1 |
结果输出:
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task1: 2 task2: 3 task3: 1 task4: 4 |
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor有两种方式,一种是submit()函数,另一种是map()函数,两者的主要区别在于:
1.map可以保证输出的顺序, submit输出的顺序是乱的
2.如果你要提交的任务的函数是一样的,就可以简化成map。但是假如提交的任务函数是不一样的,或者执行的过程之可能出现异常(使用map执行过程中发现问题会直接抛出错误)就要用到submit()
3.submit和map的参数是不同的,submit每次都需要提交一个目标函数和对应的参数,map只需要提交一次目标函数,目标函数的参数放在一个迭代器(列表,字典)里就可以。
三、线上数据库测试
环境:centos6,数据库版本5.7,数据备份2个1.7G、一个800M、一个200M
第一种:shell脚本for的方式备份4个数据库
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#!/bin/bash backup_path = "/data/backup/" myuser = "root" mypwd = "123456" db_name = "test_1000" current_time = $(date + % Y % m % d % H % M % S) for i in $(seq 4 );do / usr / local / mysql / bin / mysqldump - u${myuser} - p${mypwd} - - single - transaction - - master - data = 2 - - set - gtid - purged = off "${db_name}${i}" | gzip > ${backup_path} / "${db_name}${i}" _${current_t ime}.sql.gz done |
查看执行时间
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mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. mysqldump: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure. real 4m28.421s user 3m50.360s sys 0m5.962s |
第二种方式:多线程备份
可以明显看到优势
总结:
在服务器上有需要备份多个数据库时,使用python多线程的方式比传统的shell脚本循环备份会更有优势,可以充分利用服务器上的资源,有效提升效率。
以上就是python使用多线程备份数据库的步骤的详细内容,更多关于python 多线程备份数据库的资料请关注服务器之家其它相关文章!
原文链接:https://www.cnblogs.com/lucktomato/p/14826115.html