FastAPI 全局 数据库操作 排队技术 举例

FastAPI是一个轻量级、高度可扩展的Web框架，但它本身并不直接支持全局数据库操作排队技术。然而，在实际应用中，特别是在高并发场景下，为了限制对数据库的访问并控制其性能，我们可能会借助第三方库如`asyncio`、`aiopg`（异步PostgreSQL客户端）等配合实现一种简单的数据库操作排队策略。

例如，我们可以使用事件循环（Event Loop）来创建一个任务队列，每当有新的数据库操作请求到来时，将其添加到队列中，然后让事件循环按照一定的顺序逐个执行这些任务。这里以`asyncio`为例，假设我们已经有了一个FastAPI应用和`aiopg`库：

import asyncio
import aiopg
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 假设我们有一个异步的数据库连接池
pool = await aiopg.create_pool(database="test", user="user", password="pass", host="localhost")

# 创建一个任务队列
task_queue = asyncio.Queue()

@app.post("/queue/db_operation")
async def queue_db_operation():
    async with pool.acquire() as conn:
        # 将数据库操作任务放到队列里
        task = asyncio.ensure_future(process_db_operation(conn))
        await task_queue.put(task)
    
    return {"message": "Queued database operation"}

async def process_db_operation(conn):
    while True:
        # 从队列中取出任务，执行数据库操作
        task = await task_queue.get()
        await execute_query(conn, task.query)
        # 执行完毕后任务标记完成
        task_queue.task_done()

async def execute_query(conn, query):
    # 实际的数据库查询代码...
    pass

在这个示例中，`process_db_operation`函数会不断地从队列中取出任务并执行，直到队列为空。通过这种方式，我们可以防止同时过多地对数据库进行操作，保持了数据访问的有序性和资源的有效利用。