Question

我正在运行一个使用Mongodb的基于Flask的Web应用程序（Pymongo用于Python）。几乎每个视图都访问数据库，所以我想最有效地利用内存和CPU资源。我不确定用于实例化pymongo的Connection（）对象的最有效方法是什么，该对象用于访问和操作数据库。现在，我在文件顶部声明from pymongo import Connection，然后在每个视图函数的开头声明：

def sampleViewFunction():
    myCollection = Connection()['myDB']['myCollection']
    ## then use myCollection to manipulation the database
    ## more code...

我可以做的另一种方式是在我的文件顶部声明：

from pymongo import Connection
myCollection = Connection()['myD']['myCollection']

然后，您的代码只会读取：

def sampleViewFunction():
    ## no declaration of myCollection since it's a global variable
    ## then use myCollection to manipulation the database
    ## more code...

所以唯一的区别是myCollection的声明范围。这两种方法在处理内存和CPU消耗方面有何不同？由于这是一个Web应用程序，我正在考虑多个用户同时是该站点的场景。我想与数据库连接的生命周期存在差异，我猜这可能会影响性能。

Answer 1

您应该使用第二种方法。在pymongo中创建连接时，默认情况下会创建连接池。有关详细信息，请参阅文档，请参阅here。这是正确的做事方式。默认的max_pool_size是10，因此这将为您提供10个与mongod实例的连接。如果你以另一种方式完成它并为每个函数调用创建一个池，你将

创建并销毁每个函数调用的连接，这会浪费资源 - RAM和CPU。
无法控制您的代码将为mongod创建的连接数量 - 您可以通过连接充斥mongod

适当的范围来实例化Pymongo中的Connection（）对象

1 个答案: