首页 > 数据库 >新手教学系列——慎用Flask-SQLAlchemy慢日志记录

新手教学系列——慎用Flask-SQLAlchemy慢日志记录

时间:2024-07-04 09:56:10浏览次数:18  
标签:__ SQLAlchemy Flask app db 查询 内存 日志

在使用 Flask-SQLAlchemy 开发应用时,了解和避免潜在的问题是非常重要的。特别是在常驻进程和循环执行任务的场景下,慢查询记录功能(SQLALCHEMYRECORDQUERIES)可能会引发严重的内存泄漏问题。本文将详细介绍这个问题,并提供解决方案,帮助你在开发过程中避免掉入这些陷阱。

应用场景

慢查询记录功能的主要目的是帮助开发者发现和优化慢查询。然而,在一些特定的应用场景中,比如常驻进程和循环执行任务的情况下,这个功能会带来额外的开销,甚至导致内存泄漏。常驻进程和循环执行任务常见于后台作业、数据处理脚本和长时间运行的服务器应用中。在这些场景下,避免内存泄漏尤为重要,因为内存泄漏会逐渐占用系统资源,最终导致应用崩溃。

慢查询记录功能的风险

Flask-SQLAlchemy 提供了慢查询记录功能,允许开发者记录执行时间超过特定阈值的查询。这对调试和优化数据库查询非常有帮助。然而,这个功能在常驻进程中会导致内存泄漏。原因在于,启用慢查询记录后,SQLAlchemy 会在每次查询时存储额外的上下文信息,包括查询的调用堆栈。这些信息在内存中积累,最终导致内存占用不断增加。

配置示例

在 Flask 应用中,可以通过设置 SQLALCHEMYRECORDQUERIES 为 True 来启用慢查询记录功能:

app.config['SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES'] = True

为了避免内存泄漏,必须在常驻进程中关闭这个功能:

app.config['SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES'] = False

示例代码

以下是一个示例,展示如何在 Flask 应用中安全地配置 SQLAlchemy:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///example.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
# 关闭慢查询记录功能以避免内存泄漏
app.config['SQLALCHEMY_RECORD_QUERIES'] = False

db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return f'<User {self.username}>'

@app.route('/')
def index():
    users = User.query.all()
    return f"Users: {', '.join(user.username for user in users)}"

if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

在上述代码中,SQLALCHEMYRECORDQUERIES 被设置为 False,以避免在常驻进程中使用慢查询记录功能,防止内存泄漏。

总结

慢查询记录功能是一个强大的工具,可以帮助开发者优化数据库查询。然而,在常驻进程和循环执行任务的应用场景中,启用这个功能可能会导致内存泄漏问题。因此,建议在这些场景中关闭慢查询记录功能,以确保应用的稳定性和性能。

关注【程序员的开发手册】让您少走十年弯路

标签:__,SQLAlchemy,Flask,app,db,查询,内存,日志
From: https://blog.csdn.net/weixin_41701856/article/details/140164107

相关文章

  • debug调试实现 - printf打印日志
    debug调试实现-printf打印日志printf执行一次很费时间,所以需要在调试结束后,把printf去掉1.设置一个开关/功能裁剪:打开时有printf关闭没有使用宏定义设计#defineDEBUG1#if(DEBUG==1) //在宏定义中if判断------------------------#definedebug_printf() printf......
  • uniapp和flask实现跨域请求
      新书上架~......
  • Moretl 自动化设备日志工具 1.1.0.3发布
    永久免费:前往Gitee最新版本更新内容Winform全部切换到.NetFramework4.0.更符合大部分的自动化设备.Web提供.NetFramework4.0的运行时环境安装包Web打开时,若当前IP为设备,直接显示设备信息介绍用途:定时全量或增量采集工控机,办公电脑文件以及日志.(SCADA,Io......
  • springboot使用注解方式打印方法日志
    springboot使用注解方式打印方法日志,可以很方便的打印日志,通用性很强。耦合很低,很好。作为程序员的我不废话,咱们直接上代码先创建个注解@Target(ElementType.METHOD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic@interfaceShowLog{/***日志描......
  • Linux文件与日志
    目录1.Linux文件系统1.1inode号1.2EXT类型文件恢复1.3xfs类型文件备份和恢复2.日志分析2.1日志类型2.2日志配置文件2.3日志分析的重要性在Linux系统中,文件和日志是管理和维护系统运行所不可或缺的。理解它们的工作原理和如何有效地管理和分析是每个系统管理......
  • 5% 消耗,6 倍性能:揭秘新一代 iLogtail SPL 日志处理引擎与 Logstash 的 PK
    作者:阿柄引言在当今数据驱动的时代,日志收集和处理工具对于保障系统稳定性和优化运维效率至关重要。随着企业数据量的不断增加和系统架构的日益复杂,传统日志处理工具面临着性能、灵活性和易用性等多方面的挑战。Logstash作为一款广受欢迎的开源日志收集与处理工具,早已广泛应用于......
  • Linux:文件系统与日志分析
    一、block与inode1.1、概述文件是存储在硬盘上的,硬盘的最小存储单位叫做“扇区”(sector),每个扇区存储512字节。一般连续八个扇区组成一个"块”(block),一个块是4K大小,是文件存取的最小单位。文件数据包括实际数据与元信息(类似文件属性)。文件数据存储在“块"中,存储文件元......
  • 基于gunicorn+flask+docker模型高并发部署
    为了基于Gunicorn、Flask和Docker构建一个高并发的Web应用部署环境,我们需要进行以下几个步骤:编写Flask应用:创建一个简单的Flask应用。配置Gunicorn:使用Gunicorn来管理多个工作进程,提高并发处理能力。创建Docker镜像:编写Dockerfile来创建一个Docker镜像。编写DockerCompose......
  • mysql审计日志-ProxySQL
    MySQL审计概述:出于对数据安全的考虑,很多公司要求对MySQL的操作进行审计,这就要求我们对所有MySQL的操作都进行记录,并且相关信息要齐全(账号,时间,语句等)。 1、general_log:这样虽然可以记录所有的操作日志,但很遗憾,缺少账号等必要信息,而且IO消耗非常大。2、init-connect:这个其实就......
  • Linux统计日志中有多少个不同的IP登录
    题目解析知识点:1、awk-F'''{print$3}'指定空格是分隔符进行分割,取第三个。(不指定默认分隔符也是空格)2、uniq-c(uniq命令可以去除排序过的文件中的重复行,因此uniq经常和sort合用。也就是说,为了使uniq起作用,所有的重复行必须是相邻的。参数-c:进行计数)3、wc-l行......