在数据库操作中，频繁地打开和关闭连接会消耗大量的资源和时间，在一些需要高并发的场景，我们就需要连接池技术优化这一问题。本文以 Python 中的 SQLite 数据库为例，介绍如何使用连接池来提升数据操作的效率。
SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式存在，可以嵌入到应用程序中。它使用简单的、基于文件的数据库格式，不需要独立的服务器进程，非常适合在资源有限的环境中使用。
github地址：https://github.com/CDWEN0526/tmd-top
最近在看数据库相关的三方库的时候，我发现在Android应用开发的时候是可以并行操作数据库的读写，但Android默认的数据连接池中只有一个数据库链接。一个数据库连接能实现并发么？要是一个数据库链接可以实现并发，那么为什么需要数据库连接池？
Go语言在多核并发上拥有原生的设计优势，Go语言从底层原生支持并发，无须第三方库、开发者的编程技巧和开发经验。
因为近期互联网直播/点播需求量激增，我们在项目对接时也遇到各种各样关于视频直播和点播的问题。今天就为大家分享一个并发报错的案例。
人，为什么要读书？举个例子: 当看到天边飞鸟，你会说：“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。”而不是：“卧靠，好多鸟。”; 当你失恋时你低吟浅唱道：“人生若只如初见，何事秋风悲画扇。”而不是千万遍地悲喊：“蓝瘦，香菇！”
下载连接：https://www.sqlite.org/download.html
这里： 此次项目主要是想选择一个不需要使用网络连接的，小巧的，高效的，数据存储的一个东西，叮咚，sqlite,正合适！！！ 并且 sqlite3 还提供了一些操作接口 ，这就更加方便了！
如果并发进程量大（>实例所承载的进程量），最长执行时间比较大（>1s）可从云平台或者grafana的监控上总体对比数据库前后时间段的压力情况（主要从tps，qps，网络流量，连接数），
优点就是由于多实例机制，可以保证服务器的容错性，就算出现异常也不会使多个服务器实例同时崩溃。
在此模式下，所有的互斥锁都将被禁用，相关代码被删除，SQLite 在多线程并发访问时将不再安全。但根据马克思辩证法，此模式下代码量最小，对数据库的增删改查的单次运行效率最高。
为什么用数据库？ 数据库比记事本强在哪？ 答案很明显，你的文件很多时候都只能被一个人打开，不能被重复打开。当有几百万数据的时候，你如何去查询操作数据，速度上要快，看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪？ XML表写索引的时候，很容易被中间断电就打断了，两个表对不上号了咋办？ 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
如果设置成 True，SQLAlchemy 将会记录所有 发到标准输出(stderr)的语句，这对调试很有帮助。
在当今数字时代，数据是任何应用程序的核心。Python提供了丰富的数据库编程工具和库，使得与各种数据库进行交互变得更加容易。本文将深入探讨Python数据库编程的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供全方位的指南。
Python提供了多种方法来创建、执行和管理线程，并且需要注意线程安全性和性能方面的问题。其中使用threading模块创建线程，并获取其执行的函数返回值的方法有：
现代网站架构/业务架构越来越重视横向拓展的能力，随之而来的是 Server 或者容器的数量快速增长，但是传统 RDBMS 的扩展性无法跟上这种步伐，导致大量的数据库连接不断的在数据库端创建、断开，不仅性能方面受到影响，在个别极端情况下也会导致数据库本身出现卡死等影响业务的现象。
在现代应用程序开发中，与数据库进行交互是至关重要的一环。Python提供了强大的库来连接和操作各种类型的数据库，其中包括SQLite和MySQL。本文将介绍如何使用Python连接这两种数据库，并进行基本的操作，包括创建表、插入数据、查询数据等。
最近很忙没有时间，但年前的一个群里的问题，引发了我写这个帖子的想法，现在闲下来了，可以来捋一捋这个问题。因为是杂谈，所以想到哪里写哪里，可能没有一定的条理性。
SQLite数据库同一时刻只允许单个线程写入，很多服务端程序会开很多线程，每个线程为一个客户端服务，如果有多个客户端同时发起写入请求，在服务端会因为某个线程尚未写入完成尚未解除对数据库的锁定而导致其他线程无法在限定的时间内完成写入操作而抛出异常，提示“database is locked”。
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
SQLite 是一种嵌入式关系型数据库，其本质就是一个文件，它占用资源低、处理速度快、跨平台、可与 Python、Java 等多种编程语言结合使用。
单台服务器可以支持的并发TCP连接数取决于多个因素，包括硬件性能、操作系统限制、网络带宽和应用程序设计。以下是一些影响并发TCP连接数的因素：
某运营商搭建了一套 MongoDB 集群，承载了大大小小的几十个非计费类应用，1亿左右的用户量，随着访问量的增加，业务繁忙时期偶尔出现连接拒绝的错误。
Apache性能监控支持以下指标： Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标： Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计，包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标： Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计，包括读取请
对后台应用程序而言几乎离不开操作数据库，而操作数据库绝对是要跟连接池 pool 打交道的。
connection flood攻击是非常有效的利用小流量冲击大带宽的攻击手段，这种攻击方式曾经风靡一时。
当我们在浏览网页的时候，对浏览速度有一个重要的影响因素，就是浏览器的并发数量。并发数量简单通俗的讲就是，当浏览器网页的时候同时工作的进行数量。
生产环境中越来越多的项目使用Nginx作为WEB Server，与此同时我们也需要时刻关注Nginx状态，比如查看nginx当前并发连接数，确保正常运行。这篇文章分享下查看Nginx并发连接数的两种方法。
网络编程 在tcp应用中，server事先在某个固定端口监听，client主动发起连接，经过三路握手后建立tcp连接。那么对单机，其最大并发tcp连接数是多少？
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
对于许多Web应用程序而言，数据库都是其核心所在，数据库几乎可以用来存储你想查询和修改的任何信息。
一位朋友找我做模拟面试，我看他简历上写了，有着实际项目的性能调优经验。这个不错，可以算是他的简历亮点之一。
在现代软件开发中，连接数据库是至关重要的一部分。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种连接数据库的方法。本文将介绍使用Python连接数据库的多种方法，包括标准库、第三方库以及ORM框架。
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Threads_connected 跟show processlist结果相同，表示当前连接数。准确的来说，Threads_running是代表当前并发数
在Linux系统中，sshd是OpenSSH服务的守护进程，负责提供安全的远程登录和文件传输功能。MaxStartups是sshd的一个配置选项，它用于控制并发连接的数量。
生产环境压测验证某段链路或组件的新建连接数能力时，往往需要设置很高的并发，但这种操作存在一定风险和问题，若系统设置限流值，高并发场景下容易触发限流导致接口错误率升高，同时也存在将生产环境打挂的风险；本文主要说明如何通过Jmeter脚本避免以上问题
Python作为数据科学主流语言，被广泛用于数据读存、处理、分析、建模，可以说是无所不能。
去年，州的先生曾经发表过一篇《小巧、稳定、快速！我为什么喜欢用 SQLite》的文章，里面对 SQLite 数据库极尽推崇。
1，引言 Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以搭配Python建网站，或者为python网络爬虫存储数据。SQLite还在其它领域有广泛的应用，比如HTML5和移动端。 Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 2，Python对SQLite进行操作示例 以下的代码将创建一个简单的关系型数据库，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某本书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。
Web Server通常有一个最大并发连接数的限制，一旦达到这个限制，它将拒绝处理新的连接请求。
所以，对 server 端，通过增加内存、修改最大文件描述符个数等参数，单机最大并发 TCP 连接数超过 10 万, 甚至上百万是没问题的。
从客户端角度看，单机如果能发出百万并发，那我可以做出一个能发出百万并发的压测工具。从服务端角度看，可以优化现有的服务器支持更多的并发。
key_blocks_unused表示未使用的缓存簇（blocks）数，key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks，如果缓存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么过度索引，把缓存占满了。
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