[摘要]本篇文章给大家带来的内容是关于如何实现python3实现并发访问水平切分表，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。场景说明假设有一个mysql表被水平切分，分散到多个host... 本篇文章给大家带来的内容是关于如何实现python3实现并发访问水平切分表，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。 场景说明假设有一个mysql表被水平切分，分散到多个host中，每个host拥有n个切分表。
如果需要并发去访问这些表，快速得到查询结果， 应该怎么做呢？
这里提供一种方案，利用python3的asyncio异步io库及aiomysql异步库去实现这个需求。 代码演示import logging
import random
import asynciofrom aiomysql
import create_pool
# 假设mysql表分散在8个host, 每个host有16张子表
TBLES = { "192.168.1.01": "table_000-015",
# 000-015表示该ip下的表明从table_000一直连续到table_015
"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",
}
USER = "xxx"PASSWD = "xxxx"# wrapper函数，用于捕捉异常def query_wrapper(func):
async def wrapper(*args, **kwargs):
try:
await func(*args, **kwargs) except Exception as e:
print(e) return wrapper
# 实际的sql访问处理函数，通过aiomysql实现异步非阻塞请求@
query_wrapperasync def query_do_something(ip, db, table):
async with create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD) as pool:
async with pool.get() as conn:
async with conn.cursor() as cur:
sql = ("select xxx from {} where xxxx")
await cur.execute(sql.format(table))
res = await cur.fetchall()
# then do something...# 生成sql访问队列, 队列的每个元素包含要对某个表进行访问的函数及参数def gen_tasks():
tasks = [] for ip, tbls in TBLES.items():
cols = re.split('_ |