用多进程模拟数据库事务在并发环境下的表现

transaction_in_concurrent.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
用多进程模拟数据库事务在并发环境下的表现。
测试环境:
一个数据库 server, 4 核机器, 四个进程
运行结果::
    run 0 process
    run 1 process
    run 2 process
    run 3 process
    process 52290 18
    process 52287 18
    process 52287 19
    process 52290 19
    process 52288 19
    process 52289 19
    process 52288 20
    process 52289 20
可以看到进程 52287 和 52290 在运行时, 拿到的最大 id 都是 18, 随后分别写入 19 到数据库。
说明数据库事务在执行时, 并非真正意义上的串行。
但同一进程两次打印的数字都只相差一, 所以同一个事务中是可以重复读的, 不会受到其他事务执行的影响。
"""

import multiprocessing
import os

from sqlalchemy import create_engine


def incr():
    engine = create_engine('mysql+mysqldb://root:@127.0.0.1/test')
    conn = engine.connect()
    with conn.begin():
        res = conn.execute('SELECT id FROM a ORDER BY id DESC LIMIT 1').scalar()
        print 'process {}'.format(os.getpid()), res
        conn.execute('INSERT INTO a (id) VALUE ({})'.format(res + 1))
        res = conn.execute('SELECT id FROM a ORDER BY id DESC LIMIT 1').scalar()
        print 'process {}'.format(os.getpid()), res


def run_single_process():
    p = multiprocessing.Process(target=incr, args=())
    print 'start'
    p.start()
    p.join()
    print 'end'


def run_multi_processes():
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for i in xrange(4):
        print 'run {} process'.format(i)
        pool.apply_async(incr, args=())
    pool.close()
    pool.join()


if __name__ == '__main__':
    run_multi_processes()