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FastAPI数据库连接池配置与监控实战

1. 数据库连接池基础原理

数据库连接池如同出租车调度站，预先创建多个可用连接供应用程序随时调用。当客户端请求到达时，连接池会分配空闲连接；请求结束后，连接会返回池中等待下次使用。这种机制相比传统即用即建的方式，能有效降低连接创建开销。

# 配置Tortoise-ORM连接池示例
TORTOISE_ORM = {
    "connections": {
        "default": {
            "engine": "tortoise.backends.asyncpg",
            "credentials": {
                "host": "localhost",
                "port": "5432",
                "user": "postgres",
                "password": "secret",
                "database": "mydb",
                "minsize": 3,  # 最小保持连接数
                "maxsize": 20,  # 最大连接数
                "max_inactive_connection_lifetime": 300  # 空闲连接存活时间(秒)
            }
        }
    },
    "apps": {
        "models": {
            "models": ["models"],
            "default_connection": "default"
        }
    }
}

2. 连接池参数详解

minsize：相当于出租车公司的最低保障车队，即使深夜时段也保持3辆待命
maxsize：节假日最大调度能力，最多可派出20辆出租车
max_inactive_connection_lifetime：车辆闲置5分钟后自动回收，节省停车费用

实时监控示例代码：

from tortoise import Tortoise


@app.get("/pool-status")
async def get_pool_status():
    pool = Tortoise.get_connection("default")._pool
    return {
        "current_size": pool._size,
        "idle": len(pool._holders),
        "in_use": pool._size - len(pool._holders)
    }

3. 生产环境监控方案

采用Prometheus + Grafana构建可视化监控平台：

安装监控组件：

1	pip install prometheus-client prometheus-fastapi-instrumentator

集成指标收集：

from prometheus_client import make_asgi_app
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

# 添加Prometheus中间件
metrics_app = make_asgi_app()
app.mount("/metrics", metrics_app)


# 自定义连接池指标
class DatabaseMetrics:
    def __init__(self):
        self.connections_in_use = Gauge(
            'db_connections_in_use',
            'Current active connections'
        )

    async def update_metrics(self):
        pool = Tortoise.get_connection("default")._pool
        self.connections_in_use.set(pool._size - len(pool._holders))


# 启动定时任务
@app.on_event("startup")
async def start_metrics_task():
    metrics = DatabaseMetrics()

    async def _task():
        while True:
            await metrics.update_metrics()
            await asyncio.sleep(5)

    asyncio.create_task(_task())

4. 连接池性能优化实战

用户注册场景下的连接管理：

from fastapi import APIRouter
from models import User_Pydantic, UserIn_Pydantic, Users

router = APIRouter()


@router.post("/users", response_model=User_Pydantic)
async def create_user(user: UserIn_Pydantic):
    try:
        # 自动获取连接执行操作
        user_obj = await Users.create(**user.dict())
        return await User_Pydantic.from_tortoise_orm(user_obj)
    except Exception as e:
        # 记录异常但不干扰连接池
        logger.error(f"Create user failed: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=400, detail="User creation failed")

课后Quiz

问题1：当数据库响应变慢时，如何快速判断是否连接池不足？
A) 检查CPU使用率
B) 监控连接等待队列
C) 查看磁盘空间
D) 重启数据库服务

答案：B) 监控连接等待队列。当所有连接都被占用时，新请求会进入等待队列，此时需要适当增大maxsize或优化查询性能。

问题2：以下哪种情况可能导致连接泄漏？
A) 未关闭游标对象
B) 忘记提交事务
C) 未设置max_inactive_connection_lifetime
D) 所有选项都可能

答案：D) 所有选项都可能。未释放的资源都会导致连接无法回到池中，最终耗尽连接池。

常见报错处理

错误现象：
TimeoutError: Connection pool exhausted

解决方案：

检查当前连接使用情况：

# 临时获取连接池状态
from tortoise import Tortoise


async def check_pool():
    conn = Tortoise.get_connection("default")
    print(f"Max size: {conn._pool._maxsize}")
    print(f"Current size: {conn._pool._size}")
    print(f"Available: {len(conn._pool._holders)}")

优化建议：

适当增加maxsize参数
检查是否存在长时间未提交的事务
添加连接等待超时配置：

credentials = {
    ...
"timeout": 30  # 等待连接超时时间(秒)
}

预防措施：

使用async with管理事务：

1
2
3

async with in transaction():
    # 数据库操作
    await User.create(...)

定期执行SELECT 1保持空闲连接
设置合理的max_inactive_connection_lifetime（建议300-600秒）

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