1. 连接池的使用
- 策略：使用连接池可以避免每次操作数据库时都创建新的连接，减少连接建立和关闭的开销。在Python中，可以使用
DBUtils等库来实现连接池。例如，DBUtils的PooledDB类可以创建一个连接池对象，在多线程环境下，线程从连接池中获取连接进行数据库操作，操作完成后将连接归还到池中。
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import mysql.connector
pool = PooledDB(
creator=mysql.connector,
host='localhost',
user='user',
password='password',
database='test',
autocommit=True,
maxconnections=10
)
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM table')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
- 适用场景：适用于频繁进行数据库读写操作的场景，多线程并发度较高，通过复用连接减少系统资源消耗，提高整体性能。
2. 查询语句优化
- 策略：
- 索引优化：为经常用于
WHERE、JOIN等子句中的列创建合适的索引。例如，如果查询语句是SELECT * FROM users WHERE age > 18，可以在age列上创建索引。
CREATE INDEX idx_age ON users (age);
- **避免全表扫描**：尽量避免使用`SELECT *`，明确指定需要查询的列。同时，避免在`WHERE`子句中对列进行函数操作，因为这会使索引失效。
- **使用存储过程**：将复杂的业务逻辑封装在存储过程中，减少网络传输开销，并且存储过程在数据库端预编译，执行效率更高。
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetUserByAge(IN user_age INT)
BEGIN
SELECT * FROM users WHERE age = user_age;
END //
DELIMITER ;
- 适用场景：在任何涉及数据库查询的场景都适用，尤其是查询操作频繁且数据量较大的情况，通过优化查询语句能显著提升查询性能。
3. 线程调度优化
- 策略：
- 线程数量控制：根据系统资源（如CPU核心数、内存等）合理设置线程数量。过多的线程会导致线程上下文切换开销增大，降低性能。例如，对于I/O密集型任务，可以适当增加线程数量；对于CPU密集型任务，线程数量应接近CPU核心数。
- 线程优先级设置：对于重要的、对响应时间要求高的任务线程，可以设置较高的优先级，使其优先获得CPU资源执行。在Python中，可以使用
threading.Thread类的setPriority方法（在某些操作系统支持下）来设置线程优先级。
import threading
def high_priority_task():
pass
def low_priority_task():
pass
high_priority_thread = threading.Thread(target=high_priority_task)
low_priority_thread = threading.Thread(target=low_priority_task)
high_priority_thread.setPriority(10)
low_priority_thread.setPriority(1)
high_priority_thread.start()
low_priority_thread.start()
- 适用场景：线程调度优化适用于多线程任务类型多样且对资源竞争激烈的场景，通过合理调度线程提高整体系统性能和响应速度。
4. 使用asyncio库结合MySQL异步驱动（如aiomysql）的性能提升和改变
- 性能提升：
- 非阻塞I/O：
asyncio基于事件循环实现异步编程，aiomysql作为异步驱动，在执行数据库操作时不会阻塞主线程，而是将I/O操作挂起，主线程可以继续执行其他任务，提高了CPU利用率。例如，在等待数据库响应时，可以同时处理其他网络请求或业务逻辑。
import asyncio
import aiomysql
async def main():
async with aiomysql.connect(
host='localhost',
user='user',
password='password',
db='test',
loop=asyncio.get_running_loop()
) as conn:
async with conn.cursor() as cur:
await cur.execute('SELECT * FROM table')
result = await cur.fetchall()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
- **减少线程开销**：相比多线程，异步编程不需要创建大量线程，避免了线程上下文切换开销以及线程同步带来的复杂性和性能损耗。适用于高并发场景，能够处理大量并发请求而不会消耗过多系统资源。
- 改变：
- 编程模型改变：从传统的多线程同步编程模型转变为异步编程模型，代码结构和编写方式发生较大变化。需要使用
async、await关键字来定义和调用异步函数。
- 错误处理方式改变：异步编程中的错误处理需要使用
try - except语句在异步函数内部捕获异常，与多线程中在每个线程独立处理错误有所不同。例如：
async def async_operation():
try:
async with aiomysql.connect(...) as conn:
async with conn.cursor() as cur:
await cur.execute('SELECT * FROM non_existent_table')
except aiomysql.Error as e:
print(f"Database error: {e}")
