生产环境下使用 CyberDB 作为 Flask 的内存数据库
前面我们讲述了 CyberDB 的快速上手,现在我们需要把它带到能发挥其作用的地方,在生产环境中将 CyberDB 作为 Flask 的内存数据库,使用 Gunicorn 运行,并实现多进程间的通信。
这篇文章通过一个尽可能精简的 Flask 实例讲解,不会涉及复杂的 Web 知识。核心思路为 CyberDB + Gunicorn + Gevent + Flask (多进程 + 协程),启动一个 CyberDB 服务器,使用 Gunicorn 多进程运行 Flask 实例,每个进程的实例通过 Gevent 运行,进程中使用 CyberDB 客户端连接至内存数据库,由此实现 CyberDB 数据库的高并发访问。
文章使用 PyPy 运行,同样适用 CPython。
运行环境: Python 3.8.12, PyPy 7.3.7
此项目的目录结构
.
├── app.py
├── cyberdb_init.py
├── cyberdb_serve.py
├── requirements.txt
└── venv
我们通过列举每个文件的内容顺序讲解 CyberDB 的核心操作。
文件 requirements.txt
CyberDB>=0.7.1
Flask==2.1.1
gevent==21.12.0
gunicorn==20.1.0
此项目的依赖。这篇文章不是 Python 基础教程,请查询相关文档创建虚拟环境 venv 目录并安装 requirements.txt 中的依赖。
生成 venv 目录并安装好依赖后,下面所有操作都在激活的虚拟环境中运行。
文件 cyberdb_init.py
'''
该模块用于初始化 CyberDB 的表结构,
只在第一次运行,后续不再使用。
'''
import time
import cyberdb
db = cyberdb.Server()
# 配置 CyberDB 服务端的 地址、端口、密码
db.start(host='127.0.0.1', port=9980, password='123456')
# 待服务端启动后,连接 CyberDB 服务端
time.sleep(3)
client = cyberdb.connect(host='127.0.0.1', port=9980, password='123456')
# 生成 proxy 对象
with client.get_proxy() as proxy:
# 创建类型为 CyberDict 的表 centre,并初始化内容
proxy.create_cyberdict('centre')
centre = proxy.get_cyberdict('centre')
centre['content'] = 'Hello CyberDB!'
# 将 CyberDB 保存至 data.cdb
db.save_db('data.cdb')
在项目根目录执行
python cyberdb_init.py
此时完成了 CyberDB 数据库表的初始化,在 CyberDB 中创建了一个名为 centre、类型为 CyberDict 的表,初始化 'content' 键的值为 'Hello CyberDB!' ,最后将 CyberDB 数据库保存至硬盘(项目根目录生成了名为 data.cdb 的文件)。
文件 cyberdb_serve.py
import cyberdb
def main():
# 后台运行 CyberDB 服务端,设置相关信息。
db = cyberdb.Server()
# 从硬盘读取 data.cdb 至 CyberDB
db.load_db('data.cdb')
# 每 300 秒备份一次数据库
db.set_backup('data.cdb', cycle=300)
db.run(
host='127.0.0.1', # TCP 运行地址
port=9980, # TCP 监听端口
password='hWjYvVdqRC', # 数据库连接密码
max_con=10000, # 最大并发数
encrypt=True, # 加密通信
print_log=False # 不打印日志
)
if __name__ == '__main__':
main()
在项目根目录执行
python cyberdb_serve.py
以运行 CyberDB 服务端。
此处设置了 encrypt=True ,CyberDB 会将 TCP 通信内容使用 AES-256 算法加密。开启 encrypt=True 后,CyberDB 仅允许白名单中的 ip 通信,默认白名单为 ['127.0.0.1'],白名单设置方法。一般,若只需在本地进程间通信,无需开启 encrypt=True 和设置白名单,只有远程通信时需要此操作。
文件 app.py
import cyberdb
from flask import Flask, g
# 连接 CyberDB 并生成客户端实例。
client = cyberdb.connect(
host='127.0.0.1',
port=9980,
password='hWjYvVdqRC',
# 服务端若加密,客户端必须加密,反之亦然
encrypt=True,
# 每个连接若超过900秒无操作,将舍弃该连接。
# 连接由连接池智能管理,无需关系细节。
time_out=900
)
# 创建 Flask 实例,此部分请参考
# Flask 文档 https://flask.palletsprojects.com/
app = Flask(__name__)
@app.before_request
def before_request():
# 每次请求执行前生成 proxy 对象。
g.proxy = client.get_proxy()
# 从连接池获取连接。
g.proxy.connect()
@app.get("/")
def hello_world():
# 从数据库获取 centre 表
centre = g.proxy.get_cyberdict('centre')
return {
'code': 1,
'content': centre['content']
}
@app.teardown_request
def teardown_request(error):
# 每次请求执行后归还连接至连接池
g.proxy.close()
if __name__ == '__main__':
app.run(host='127.0.0.1', port=8000)
该模块会在每次请求执行前( before_request )使用 client.get_proxy() 获取 proxy 对象,每个获取的 proxy 对象可以绑定一个 TCP 连接,此处使用 proxy.connect() 从连接池获取连接。视图函数 hello_world 中,由 proxy 获取的对象 centre,与 proxy 共用同一个连接,proxy 的连接释放后,centre 也会失去连接。在每次请求后( teardown_request )使用 proxy.close() 方法释放 proxy 绑定的连接,归还至连接池。
cyberdb.connect 的 time_out 参数是连接池中每个连接的超时时间,此处每个连接超过 900 秒无操作将被舍弃。若不设置该参数,连接池的每个连接会维持到失效为止。
在项目根目录运行
gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:8000 -k gevent app:app
使用 4 进程、Gevent 启动 Flask 实例。
浏览器访问 127.0.0.1:8000 会得到如下响应
{"code":1,"content":"Hello CyberDB!"}
通过此例,你可以把 CyberDB 部署到更复杂的 Web 环境中,充分享受内存的低延迟特性。