SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용

2024-05-21

SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용

세션 관리

SQLAlchemy에서 세션은 데이터베이스와의 연결 및 트랜잭션 관리를 담당하는 객체입니다. sessionmaker 함수를 사용하여 세션 팩토리를 만들 수 있습니다. 세션 팩토리는 새 세션 인스턴스를 생성하는 데 사용됩니다.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from myapp import engine

Session = sessionmaker(bind=engine)

다음 코드는 Session 팩토리를 사용하여 새 세션을 만들고 데이터베이스에 사용자를 추가하는 방법을 보여줍니다.

session = Session()

user = User(name='Alice', email='[email protected]')
session.add(user)
session.commit()

scoped_session 사용

각 스레드에 독립적인 세션을 제공하려면 scoped_session 함수를 사용할 수 있습니다. scoped_session은 스레드 로컬 저장소에 세션을 저장하여 각 스레드가 자체 세션에 액세스할 수 있도록 합니다.

from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from myapp import engine

Session = sessionmaker(bind=engine)
ScopedSession = scoped_session(Session)

다음 코드는 ScopedSession을 사용하여 스레드에서 사용자를 검색하는 방법을 보여줍니다.

def get_user(user_id):
    session = ScopedSession()
    user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
    return user

threading.local 사용

scoped_session 외에도 threading.local 모듈을 사용하여 스레드 로컬 저장소에 세션을 직접 저장할 수 있습니다.

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from myapp import engine
from threading import local

Session = sessionmaker(bind=engine)

session_storage = local()

def get_session():
    if not hasattr(session_storage, 'session'):
        session_storage.session = Session()
    return session_storage.session

def get_user(user_id):
    session = get_session()
    user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
    return user

주의 사항

  • 각 스레드에서 자체 세션을 사용해야 합니다. 여러 스레드에서 동일한 세션을 공유하면 데이터 손상 또는 충돌이 발생할 수 있습니다.
  • 세션은 사용 후 반드시 커밋하거나 롤백해야 합니다. 커밋하지 않은 변경 사항은 데이터베이스에 저장되지 않습니다.
  • scoped_session 또는 threading.local을 사용하여 스레드 로컬 저장소에 세션을 저장하는 경우 세션 종료 후에는 반드시 닫아야 합니다. 닫히지 않은 세션은 메모리 누수를 발생시킬 수 있습니다.

결론

SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 사용할 때는 각 스레드마다 독립적인 세션을 사용하는 것이 중요합니다. scoped_session 또는 threading.local을 사용하여 스레드 로컬 저장소에 세션을 저장하고, 세션은 사용 후 반드시 커밋하거나 롤백하며, 세션 종료 후에는 닫아야 합니다. 이러한 지침을 따르면 멀티스레드 환경에서 SQLAlchemy를 안전하고 효율적으로 사용할 수 있습니다.




SQLAlchemy에서 다중 스레딩 사용: 예제 코드

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from threading import Thread

# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')

# 세션 팩토리 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 사용자를 나타내는 클래스
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    email = Column(String(128))

# 사용자 추가 함수
def add_user(name, email):
    session = Session()

    user = User(name=name, email=email)
    session.add(user)
    session.commit()

# 사용자 검색 함수
def get_user(user_id):
    session = Session()

    user = session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
    return user

# 사용자를 추가하는 스레드 함수
def add_user_thread(name, email):
    add_user(name, email)

# 10개의 스레드 생성 및 시작
threads = []
for i in range(10):
    thread = Thread(target=add_user_thread, args=(f'User {i}', f'user{i}@example.com'))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 모든 스레드가 종료될 때까지 대기
for thread in threads:
    thread.join()

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

  1. sqlite:///mydb.db라는 이름의 SQLite 데이터베이스에 대한 엔진을 만듭니다.
  2. Session이라는 세션 팩토리를 만듭니다.
  3. User라는 이름의 클래스를 정의하여 사용자를 나타냅니다. 이 클래스에는 id, nameemail 필드가 있습니다.
  4. add_user 함수를 정의하여 데이터베이스에 사용자를 추가합니다.
  5. get_user 함수를 정의하여 사용자 ID로 사용자를 검색합니다.
  6. add_user_thread 함수를 정의하여 사용자를 추가하는 작업을 수행합니다.
  7. 10개의 스레드를 생성하고 각 스레드에서 add_user_thread 함수를 시작합니다.
  8. 모든 스레드가 종료될 때까지 기다립니다.

이 예제는 기본적인 예시이며 실제 애플리케이션에서는 더 복잡한 작업을 수행해야 할 수도 있습니다. 하지만 이 코드는 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

추가 예제

다음은 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 사용하는 다른 몇 가지 예제입니다.

  • 여러 스레드에서 동시에 데이터베이스를 읽고 쓸 수 있도록 after_commitafter_transaction 핸들러를 사용하는 방법.
  • 작업자 큐를 사용하여 여러 스레드에서 데이터베이스 작업을 처리하는 방법.
  • Celery 또는 RQ와 같은 작업자 큐 시스템과 함께 SQLAlchemy를 사용하는 방법.

결론




SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 위한 대체 방법

asyncio는 비동기 프로그래밍을 위한 Python 라이브러리입니다. asyncio를 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으며 이는 데이터베이스 작업의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

import asyncio
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 데이터베이스 엔진 생성
engine = create_engine('sqlite:///mydb.db')

# 세션 팩토리 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 사용자를 나타내는 클래스
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64))
    email = Column(String(128))

# 사용자 추가 함수
async def add_user(name, email):
    async with Session() as session:
        user = User(name=name, email=email)
        session.add(user)
        await session.commit()

# 사용자 검색 함수
async def get_user(user_id):
    async with Session() as session:
        user = await session.query(User).filter_by(id=user_id).one()
        return user

# 사용자를 추가하는 비동기 함수
async def add_user_async(name, email):
    await add_user(name, email)

# 비동기 이벤트 루프 실행
async def main():
    await add_user_async('User 1', '[email protected]')
    await add_user_async('User 2', '[email protected]')

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

  1. sqlite:///mydb.db라는 이름의 SQLite 데이터베이스에 대한 엔진을 만듭니다.
  2. Session이라는 세션 팩토리를 만듭니다.
  3. User라는 이름의 클래스를 정의하여 사용자를 나타냅니다. 이 클래스에는 id, nameemail 필드가 있습니다.
  4. add_user 함수를 정의하여 데이터베이스에 사용자를 추가합니다. 이 함수는 비동기 함수이며 async with 문을 사용하여 세션 컨텍스트 관리를 수행합니다.
  5. get_user 함수를 정의하여 사용자 ID로 사용자를 검색합니다. 이 함수도 비동기 함수이며 async with 문을 사용하여 세션 컨텍스트 관리를 수행합니다.
  6. add_user_async 함수를 정의하여 add_user 함수를 비동기적으로 호출합니다.
  7. main 함수를 정의하여 add_user_async 함수를 두 번 호출합니다.
  8. asyncio.run 함수를 사용하여 main 함수를 실행합니다.

이 예제는 asyncio를 사용하여 SQLAlchemy에서 다중 스레딩을 수행하는 방법을 보여줍니다. asyncio는 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으므로 데이터베이스 작업의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

다른 데이터베이스 드라이버 사용

SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 드라이버를 지원합니다. 일부 드라이버는 다른 드라이버보다 다중 스레딩에 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어, PostgreSQL 드라이버는 MySQL 드라이버보다 다중 스레딩에 더 적합합니다.

데이터베이스 풀링은 여러 연결을 풀에 저장하고 필요에 따라 연결을 제공하는 기술입니다. 데이터베이스 풀링을 사용하면 각 요청에 대한 새 연결을 만들 필요가 없으므로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 다중 스레딩에 더 적합할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 ACID 트랜잭션을 지원하지 않으므로 데이터 손상 가능성이 적습니다.

결론


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