前言
在基于 Python 的 Web 應用開發里，數據庫連接是極為關鍵的一環。不過，像網絡波動、數據庫服務器維護這類因素，都可能造成數據庫長時間斷連，進而影響應用的正常運作。本文將詳細介紹怎樣運用 retry_on_failure 裝飾器來解決數據庫長時間斷連的難題
一 問題背景
在實際開發場景中，應用和數據庫之間的連接可能會由于各種緣由中斷（長時間系統無人訪問，再次訪問，數據庫連接超時）。當應用嘗試執行數據庫操作時，要是連接已經斷開，就會拋出異常，致使請求失敗。從用戶角度來看，這或許表現為頁面加載失敗或者操作無響應，極大地影響用戶體驗。所以，我們需要一種機制來應對數據庫斷連的狀況，盡可能恢復連接并重新執行操作。
二 程序層面解決方案：retry_on_failure 裝飾器
裝飾器是 Python 中強大的語法糖，它能夠在不修改原有函數代碼的基礎上，為函數增添額外功能。我們可以借助裝飾器實現數據庫操作的重試機制，當數據庫連接斷開時，自動重試一定次數，提升操作成功的幾率。
實現代碼
下面是 retry_on_failure 裝飾器的實現代碼，同時包含了 Web 框架和數據庫連接庫的基本配置：
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import timefrom pymysql import OperationalError# 從配置文件導入數據庫連接 URI
from core.config import DATABASE_URI
# 從日志模塊導入日志記錄器
from core.logger import Loggerlogger = Logger("info").loggerapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DATABASE_URI
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['SQLALCHEMY_POOL_SIZE'] = 5 # 連接池大小
app.config['SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW'] = 10 # 最大溢出連接數
app.config['SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT'] = 30 # 連接池超時時間
app.config['SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE'] = 3600 # 連接池回收時間# 初始化數據庫連接實例
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 5def retry_on_failure(func):def wrapper(*args, **kwargs):for attempt in range(MAX_RETRIES):try:return func(*args, **kwargs)except OperationalError as e:if attempt < MAX_RETRIES - 1:logger.error(f"查詢失敗，嘗試第 {attempt + 2} 次重試...")print(f"查詢失敗，嘗試第 {attempt + 2} 次重試...")time.sleep(RETRY_DELAY)continueelse:logger.error("達到最大重試次數，查詢失敗。")print("達到最大重試次數，查詢失敗。")raisereturn Nonereturn wrapper
代碼解釋
1.配置 Web 框架和數據庫連接庫：設置數據庫連接 URI、連接池大小、超時時間等參數，并且初始化數據庫連接實例。
2.定義重試參數：MAX_RETRIES 代表最大重試次數，RETRY_DELAY 表示每次重試之間的間隔時間（秒）。
3. 實現 retry_on_failure 裝飾器：
- wrapper 函數是實際執行的函數，它會嘗試調用被裝飾的函數。
- 若在執行過程中拋出 OperationalError 異常，意味著數據庫連接可能斷開，此時會進行重試。
- 每次重試前，會記錄錯誤日志并暫停一段時間，給數據庫恢復連接的機會。
若達到最大重試次數仍失敗，則拋出異常。
使用示例
以下是如何使用 retry_on_failure 裝飾器的示例：
class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(100))@retry_on_failure
def get_user_by_id(user_id):return User.query.get(user_id)# 調用被裝飾的函數
user = get_user_by_id(1)
if user:print(f"用戶姓名: {user.name}")
else:print("未找到用戶")
三 總結
通過運用 retry_on_failure 裝飾器，能夠有效處理數據庫長時間斷連的問題，增強應用的健壯性和穩定性。當數據庫連接斷開時，應用會自動重試一定次數，減少因網絡波動或數據庫臨時故障導致的請求失敗。在實際應用中，可以依據具體情況調整最大重試次數和重試間隔時間，以實現最佳效果。
- 注意事項
盡管重試機制能提高應用的容錯能力，但如果數據庫長時間無法恢復連接，最終還是會失敗。所以，需要及時排查數據庫故障并進行修復。
頻繁的重試可能會加重服務器負擔，建議合理設置重試次數和間隔時間。
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