prepare:

MYSQL tutorial

Prepare a table

set evn

DBUSER=root
DBPASS=
DBNAME=cyborg
TBNAME="atomic"
RDNAME="s0"

DB create

DBNAME=atomic
mysql -u$DBUSER -p$DBPASS <<< "create DATABASE $DBNAME"

Delete DB

mysql -u$DBUSER -p$DBPASS <<< "drop database $DBNAME"

table create

mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<< "CREATE TABLE $TBNAME(
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id))ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
desc $TBNAME"

Delete table

mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<< "DROP TABLE $TBNAME"

insert table

mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<< "INSERT INTO $TBNAME
(name)
VALUES
(\"s0\");"

update table

TBNAME="atomic"
RDNAME="s0"
mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<<"UPDATE $TBNAME SET name='$RDNAME' WHERE id=1"

数据库锁(DB lock)

sqlalchemy 使用with_lockmode锁住DB锁(不是sqlalchemy 实现的锁

test.py 如下:

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import time
import sys
print(sys.argv)
mode = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "get"
print("DB for %s" % mode) Base = declarative_base()
Session = sessionmaker() engine = create_engine("mysql://root:123@localhost/cyborg")
Session.configure(bind=engine)
session = Session() class Atomic(Base):
__tablename__ = 'atomic'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String) def __str__(self):
return 'Atomic[%d, %s]' % (self.id, self.name) at_id = 1
filer_name = "s0"
exp_name = "s1"
wait = 10
print("start to get lock", time.strftime("%H:%M:%S"))
if mode == "get":
lock = session.query(Atomic).with_for_update().filter(
Atomic.id == at_id).first()
# remove with_for_update, "update" mode no need wait to get lock
print("get lock: ", time.strftime("%H:%M:%S"))
print(lock)
print("lock the record and wait for %s", wait)
time.sleep(wait)
session.commit()
else:
lock = session.query(Atomic).filter_by(name=filer_name).with_for_update().update(
{"name": exp_name}, synchronize_session="fetch")
print(lock)
print("get lock: ", time.strftime("%H:%M:%S"))
print("update the record and wait for %s", wait)
time.sleep(wait)
session.commit()
print(lock)

先执行update,再read

在terminal 1执行:

python2 test.py update

在terminal 2执行:  

python2 test.py

很明显读取需要等待时间。

或者  

mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<< "select * from $TBNAME"  

不需要等待时间。

先执行read ’python2 test.py’,再update也需要等待。

New in version 0.9.0: Query.with_for_update() supersedes the Query.with_lockmode() method.

使用案例

结论:

  update的时候,即使不指定with_for_update, 也会自动获取这个update锁。

仅仅query的时候,如果不指定with_for_update, 那么立即执行,不会获取这个锁。

sqlalchemy session 执行 delete 时 synchronize_session 策略 (update 同样适用)

False: 不同步 session,如果被删除的 objects 已经在 session 中存在,在 session commit 或者 expire_all 之前,这些被删除的对象都存在 session 中。

不同步可能会导致获取被删除 objects 时出错。

fetch: 删除之前从 db 中匹配被删除的对象并保存在 session 中,然后再从 session 中删除,这样做是为了让 session 的对象管理 identity_map 得知被删除的对象究竟是哪些以便更新引用关系。

evaluate: 默认值。根据当前的 query criteria 扫描 session 中的 objects,如果不能正确执行则抛出错误,这句话也可以理解为,如果 session 中原本就没有这些被删除的 objects,扫描当然不会发生匹配,相当于匹配未正确执行。

from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Integer,String,MetaData,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base()
Session = sessionmaker() engine = create_engine("mysql://root:123@localhost/cyborg")
Session.configure(bind=engine)
session = Session() class Atomic(Base):
__tablename__ = 'atomic'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String) q = session.query(Atomic)
a = q.filter_by(name="s1")
print(type(a))
print(a)
at = a.one()
print(a.one())
import ipdb; ipdb.set_trace()
# "fetch" "evaluate"
a1 =a.update({"name": "s2"}, synchronize_session=False)
print(type(a1))
print(a1)
print(Atomic.name=="s1")
session.commit()
print(a.one())

  

REF:

query example

SQL Atomic Operation on UPDATE and DELETE

SQLAlchemy ORM Examples (推荐,一个系列,一共11个部分)

sqlalchemy session

Cyborg DB example:

mysql:

DBUSER=root
DBPASS=y0devstk
DBNAME=cyborg
TBNAME="attach_handles"
RDNAME=0
FIELD="in_use"
QR_NAME="deployable_id" QR_VALUE=`mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<<"SELECT $QR_NAME FROM $TBNAME LIMIT 1" | tail -n 1`
mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<<"UPDATE $TBNAME SET $FIELD=$RDNAME WHERE $QR_NAME=$QR_VALUE"
mysql -u$DBUSER -p$DBPASS $DBNAME <<<"SELECT $FIELD FROM $TBNAME WHERE $QR_NAME=$QR_VALUE"

  

python

import cyborg.conf
import cyborg.db.sqlalchemy.models
from oslo_db import options
from cyborg import context
from cyborg import db as db_api
user="root"
psw="y0devstk"
# connection_debug=1,
# connection_trace=True,
# set_override
CONF = cyborg.conf.CONF
CONF(["--config-file=/etc/cyborg/cyborg.conf"])
options.set_defaults(CONF)
# options.set_defaults(CONF,
# connection="mysql+pymysql://%s:%s@127.0.0.1/cyborg?charset=utf8" % (user, psw))
print(CONF["database"].items())
# from oslo_context import context
ct = context.get_admin_context()
sqlalchemy_api = db_api.get_instance()
try:
r = sqlalchemy_api.attach_handle_list(ct)
r0 = r[0]
print(r0.in_use)
# r = sqlalchemy_api.attach_handle_allocate(ct, r0.attach_type, r0.deployable_id)
r1 = sqlalchemy_api.attach_handle_allocate(ct, r0.deployable_id)
print(r1.in_use)
except Exception as e:
print(e)

  

openstack oslo.config

  

sqlalchemy lock and atomic的更多相关文章

  1. ReetrantLock Synchronized Atomic的性能对比

    之前看到了一篇帖子关于Lock和Synchronized的性能,写的是Lock比Synchronized的性能要好,可是,我试了下,结果却不是这样的,我所使用的JDK的版本是1.7,可能跟原帖作者用的 ...

  2. java中的Atomic类

    文章目录 问题背景 Lock 使用Atomic java中的Atomic类 问题背景 在多线程环境中,我们最常遇到的问题就是变量的值进行同步.因为变量需要在多线程中进行共享,所以我们必须需要采用一定的 ...

  3. 工作队列(workqueue) create_workqueue/schedule_work/queue_work

    --- 项目需要,在驱动模块里用内核计时器timer_list实现了一个状态机.郁闷的是,运行时总报错"Scheduling while atomic",网上搜了一下:" ...

  4. go sync.Mutex 设计思想与演化过程 (一)

    go语言在云计算时代将会如日中天,还抱着.NET不放的人将会被淘汰.学习go语言和.NET完全不一样,它有非常简单的runtime 和 类库.最好的办法就是将整个源代码读一遍,这是我见过最简洁的系统类 ...

  5. [内核]Linux workqueue

    转自:http://blog.chinaunix.net/uid-24148050-id-296982.html 一.workqueue简介workqueue与tasklet类似,都是允许内核代码请求 ...

  6. JAVA并发的性能调整

    1.互斥技术 synchronized Lock Atomic 性能比较Atomic >  Lock  > synchronized,当然这不是绝对的.当线程数比较少时,synchroni ...

  7. Java并发控制机制详解

    在一般性开发中,笔者经常看到很多同学在对待java并发开发模型中只会使用一些基础的方法.比如Volatile,synchronized.像Lock和atomic这类高级并发包很多人并不经常使用.我想大 ...

  8. obj-c编程10:Foundation库中类的使用(6)[线程和操作队列]

    任何语言都不能避而不谈线程这个东东,虽然他是和平台相关的鸟,虽说unix哲学比较讨厌线程的说...线程不是万能灵药,但有些场合还是需要的.谈到线程就不得不考虑同步和死锁问题,见如下代码: #impor ...

  9. Java编程思想 - 并发

    前言 Q: 为什么学习并发? A: 到目前为止,你学到的都是有关顺序编程的知识,即程序中的所有事物在任意时刻都只能执行一个步骤. A: 编程问题中相当大的一部分都可以通过使用顺序编程来解决,然而,对于 ...

随机推荐

  1. 2.NET Core设定数据库种子

    1.使用以下代码在 Models 文件夹中创建一个名为 SeedData 的新类: using Microsoft.EntityFrameworkCore;using Microsoft.Extens ...

  2. SpringBoot开发验证码功能

    简介 验证码主要是用来防止恶意破解密码.刷票.论坛灌水.刷页.Kaptcha 是一个可高度配置的实用验证码生成工具,使用也很简单,这里就使用它来做验证码. 另外使用JAVA原生的API也可以实现验证码 ...

  3. JUC - Monitor监控ThreadPoolExecutor

    JUC - Monitor监控ThreadPoolExecutor 一个自定义Monitor监控ThreadPoolExecutor的执行情况 TASK WokerTask class WorkerT ...

  4. nodeJS从入门到进阶一(基础部分)

    一.Node.js基础知识 1.概念 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript. Node.js 是JavaScript的运行环境 Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞 ...

  5. DataPipeline如何实现数据质量管理?

    数据质量管理已经成为数据治理的重要组成部分.高质量的数据是企业进行决策的重要依据. DataPipeline数据质量平台整合了数据质量分析.质量校验.质量监控等多方面特性, 以保证数据质量的完整性.一 ...

  6. IDEA 阿里巴巴代码规范检查插件

    1.问题概要 大家都想写出规范的代码,可规范的标准是什么勒,估计每个人心中的标准都不是完全一致的 在分工合作越来越精细化的时代,我们需要一个最大程度接近公认的规范,这里我们以阿里巴巴的代码规范作为参考 ...

  7. 【OGG】OGG的单向复制配置-支持DDL(二)

    [OGG]OGG的单向复制配置-支持DDL(二) 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的 ...

  8. mysql 设置查看字符集

    MySQL查看和修改字符集的方法   一.查看字符集 1.查看MYSQL数据库服务器和数据库字符集 方法一:show variables like '%character%';方法二:show var ...

  9. Centos7安装DockerCE

    1. 说明 以下使用的系统为centos7,64位,镜像为CentOS-7-x86_64-Minimal-1804,所有操作以root用户操作 2. 安装Docker官方源 2.1 安装yum工具集 ...

  10. Linux chown命令详解使用格式和方法

    指令名称 : chown 使用权限 : root(一般来说,这个指令只有是由系统管理者(root)所使用,一般使用者没有权限可以改变别人的文件拥有者,也没有权限可以自己的文件拥有者改设为别人.只有系统 ...