选择DBpool_size用于运行在GUnicorn上的Flask-SQLAlChemy应用程序
我有一个运行在Gunicorn中的Flask SQLAlchmey应用程序连接到PostgreSQL数据库，我很难确定pool\u size值应该是多少，以及我应该期望多少个数据库连接。
这是我对事物运作方式的理解：
- Python 3.7中的进程不共享内存
到目前为止这是正确的吗？如果这是正确的，那么对于在Gunicorn中运行的同步烧瓶应用程序：
- 最大数据库连接数=（工作线程数）*（每个工作线程数）？
- 在一个worker中，它是否会比其他worker使用更多的池连接
pool_size应该大于线程数的原因是什么？那么，对于一个用Gunicorn--works=5--thread=2 main启动的Gunicorn应用程序：应用程序应该pool_size是2吗？如果我只使用辅助角色，而不使用线程，是否有任何理由使pool_size大于1？
共有3个答案
我得说你的理解力很好。单个WSGI工作线程中的线程确实将共享一个连接池；因此，理论上，数据库连接的最大数量是（工作者数量）*N，其中N=pool\u size max\u overflow。（我不确定Flask SQLAlchemy将max_overflow设置为什么，但这是这里等式的一个重要部分-请参阅QueuePool文档了解其含义。）
在实践中，如果您只使用Flask-SQLAlChemy提供给您的线程范围的会话，那么每个线程最多只能有一个连接；因此，如果您的线程数小于N，那么您的上限将确实是（工人数）*（每个工人的线程数）。
加上我的2美分。您的理解是正确的，但有一些想法需要考虑：
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如果您的应用程序是IO绑定的（例如与数据库对话），那么您确实希望有多个线程。否则，您的CPU将永远无法达到100%的利用率。您需要测试线程的数量以获得正确的数量，通常使用负载测试工具并比较每秒请求数和CPU利用率。
考虑到辅助角色数量和连接之间的关系，您可以看到，当更改辅助角色数量时，您需要调整最大池大小。这可能很容易忘记，所以也许一个好主意是将池大小设置在工作人员数量以上一点，例如该数量的两倍。
postgresql为每个连接创建一个进程，当您有很多gunicorn进程时，可能无法很好地扩展。我会选择一些连接池，它位于你的应用程序和数据库之间（我想pgbouncer是最流行的）。
只是在@matino的回答中加入了我自己最近的一些经历。WSGI应用程序也可以受益于异步辅助程序。我将在这里添加一些关于异步工作者和连接池的内容。
我们最近在生产中遇到了一些类似的问题。我们的交通量在1-2天内猛增，由于某种原因，所有的请求都被阻塞了。我们将gunicorn与gevent异步工作者一起用于我们的django应用程序。事实证明，psql连接是许多请求停止（并最终超时）的原因。
建议的并发请求数为（2*CPU）1。因此，在同步场景中，您的计算如下：（workers\u num*threads\u num）
你会得到（workers_num*threads_num）最大连接到你的数据库。因此，您需要将您的psqlpool_size设置为大于此数字的值。但是当你使用异步辅助角色时，计算会有点不同。看看这个Gunicorn命令：
gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 --workers=3 django:app
在这种情况下，并发请求的最大数量可以达到3000个请求。因此，您需要将池大小设置为大于3000的值。如果应用程序是IO绑定的，那么使用异步工作程序将获得更好的性能。这样，您将能够更有效地利用您的CPU。
关于连接池，当您使用像PgBouncer这样的解决方案时，您就摆脱了一直打开和关闭连接的开销。因此，它不会影响您设置池大小的决定。在交通流量较低的情况下，其影响可能不明显，但这对于处理较高的交通流量是必要的。
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