驾驭FastAPI多数据库:从读写分离到跨库事务的艺术



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1. FastAPI多数据库配置管理实战
1.1 微服务架构下的数据库挑战
在微服务架构中,每个服务通常需要独立的数据存储。就像大型图书馆需要将不同学科的书籍分馆存放一样,电商系统可能将用户数据、订单数据、商品数据分别存储在不同数据库。这种架构带来三个核心需求:
- 隔离性:每个服务的数据库独立运行,避免单点故障
- 扩展性:不同数据库可按需选择存储引擎(如MySQL、MongoDB)
- 性能优化:读写分离配置可提升系统吞吐量
1.2 多数据库配置实现
以下示例展示如何在FastAPI中配置主从数据库:
1 | # database.py |
关键配置参数说明:
pool_size
:连接池大小,根据服务负载调整max_overflow
:允许超出连接池数量的临时连接pool_timeout
:获取连接的超时时间(秒)
1.3 动态数据库路由
通过中间件实现读写分离:
1 | # dependencies.py |
2. 跨库事务处理方案
2.1 分布式事务的挑战
当订单服务需要同时更新订单库和扣减库存库时,传统ACID事务不再适用。这就像需要同时在两个不同银行账户之间转账,必须保证要么全部成功,要么全部失败。
2.2 Saga事务模式实现
1 | # services/transaction_coordinator.py |
3. 企业级案例:电商订单系统
3.1 场景描述
用户下单时需要同时操作:
- 订单数据库(PostgreSQL)
- 库存数据库(MongoDB)
- 用户积分数据库(MySQL)
3.2 完整实现代码
1 | # models.py |
课后Quiz
问题1: 当使用多个数据库时,如何保证跨库查询的事务一致性?
A. 使用数据库自带的分布式事务功能
B. 采用最终一致性模式配合补偿机制
C. 强制所有操作使用同个数据库
D. 增加重试机制自动处理失败
答案: B
解析: 在微服务架构中,不同服务通常使用不同数据库实例,传统ACID事务难以实施。采用Saga模式等最终一致性方案,配合补偿事务(如订单取消时的库存回补),是更可行的解决方案。
常见报错解决方案
错误1: MultipleResultsFound: Multiple rows were found when one was required
原因: 查询语句返回了多个结果,但期望单个结果
解决:
- 检查查询条件是否足够精确
- 使用
.first()
代替.one()
- 添加LIMIT 1子句
错误2: InterfaceError: Connection already closed
原因: 数据库连接过早关闭
预防:
- 使用上下文管理器管理会话
- 检查连接池配置
- 增加连接存活检测
1 | # 正确使用方式 |
错误3: DBAPIError: Can't reconnect until invalid transaction is rolled back
原因: 未正确处理事务回滚
解决:
- 在异常处理中添加显式回滚
- 设置事务自动回滚
1 | async def safe_transaction(): |
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