SQLAlchemy/Python：每个进程使用一个引擎，并将该引擎注入依赖项

Question

SQLAlchemy建议每个进程使用一个数据库引擎，因为底层的数据库连接在不同进程之间可能不安全。

我有全局的engine和session变量，它们会在需要的时候被赋值为SQLAlchemy的引擎和会话工厂。这样一来，编写需要数据库的辅助函数时，就可以在运行时调用get_session()来使用已经通过init_db赋值的session变量。

这种方式很好，因为它允许需要访问engine或session的辅助函数在这两个变量初始化之前就被导入。但这个模式让我只能在全局范围内使用一个engine和session。

然而，我真正需要做的是：

engine, session = init_db(DB_URL)

...从调用的应用程序或方法中，然后将会话注入到这些数据库辅助函数里。为什么呢？因为我需要每个进程使用一个引擎。我觉得这里需要一种控制反转的模式，但我在想出一个可行的方案时遇到了困难（不想在每次调用时把会话传递给辅助函数，这样做显得很笨拙，是最后的选择）。

我原以为可以在os.fork()之后设置引擎。每个进程开始时engine=None，然后再实例化它。但engine在父进程和子进程中有相同的内存地址。这是有道理的；这就是Python的工作方式。

from utils import init_db, engine, DB_URL
import os

def connect():
    print('before fork, engine is: {}'.format(id(engine)))
    newpid = os.fork()

    if newpid == 0:
        init_db(DB_URL)
        print('child engine is: {}'.format(id(engine))) # id(engine) is equal to below call
    else:
        init_db(DB_URL)
        print('parent engine is: {}'.format(id(engine))) # id(engine) is equal to above call

if __name__ == '__main__':
    connect()

我最好的选择是根据进程ID创建一个连接池吗？如果可能的话，我希望使用一种干净的控制反转模式。

NullPool不进行连接池管理，这样可以解决问题，但我觉得这并不是一个好主意——因为不断地打开和关闭连接似乎很耗费资源？

Python版本：3.4.0

SQLAlchemy版本：0.9.7

Answer 1

id() 的结果可能会让人误解，因为它和虚拟内存有关。在你使用 fork() 这个命令后，Python 对象会独立运行，彼此之间不会共享状态的修改。问题在于，fork() 之前打开的文件、管道和套接字会被共享，这就是为什么如果你在使用连接池时需要使用不同的引擎。

如果你不清楚 init_db 具体做了什么，但如果在 fork 之后创建引擎，那就没问题了——每个进程都会有自己打开的套接字。为了更清楚你的意图，可能把 import 移到 fork 之后会更好。