SELECT count(*) AS concurrent_connections FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active'; 这个查询结果永远等于1

如果你在运行上述查询时，无论连接数是多少，结果都恒定为1，那可能存在以下几种情况：

1. 查询条件限制：检查你的查询条件是否正确。确认你使用的是正确的数据库和正确的表名。确保在运行查询之前，有活跃的连接处于活动状态。

2. 权限问题：确保你有足够的权限来执行这个查询。检查你使用的数据库用户是否具有足够的权限来查看 `pg_stat_activity` 表。

3. 并发连接数为1：如果你的查询总是返回1，那可能意味着在你运行这个查询的时候，只有一个连接处于活动状态。这可能是因为你的数据库没有更多的活跃连接，或者你的查询是在连接池中的一个单独连接上执行的。

请确保在运行查询之前，有多个并发的活跃连接。你可以尝试同时运行多个查询或者并发操作来模拟多个活跃连接，并重新运行这个查询来观察结果。

如果问题仍然存在，建议检查数据库配置、连接池配置以及其他因素，以确定为什么无法获取正确的并发连接数。如果需要进一步的帮助，请提供更多关于你的环境和配置的信息。

相关问题

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor

`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)` 是Python中 `concurrent.futures` 模块的一个功能，它用于创建一个线程池执行任务。`ThreadPoolExecutor` 是一个异步执行器，可以将一系列的任务提交到一组工作线程中，这些工作线程可以在单个线程池中共享资源。

`max_workers=1` 表示线程池中最多只有一个工作线程。当设置成1时，这实际上意味着不会并行地执行任务，每个任务都会顺序地在该线程上执行，这在某些场景下可能是为了保证串行化的处理，避免并发带来的数据竞争或其他副作用。

使用这个线程池的方式通常是这样的：

import concurrent.futures

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
    future = executor.submit(some_function, arg1, arg2)
    # future.result() 等待任务完成并获取结果

在这个例子中，`some_function` 将在一个单独的线程上执行，并且不会同时运行其他任务，直到该任务完成后才会处理下一个任务。

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:怎么获取线程ID

当你使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`创建一个线程池并开始运行任务时，每个任务通常会在单独的线程上执行。如果你想获取某个特定任务执行的线程ID，你需要跟踪任务本身，而不是直接从线程池那里获取。

例如，你可以将线程ID作为`Future`对象的一部分返回，或者在任务函数内部记录当前线程ID：

import concurrent.futures

def worker_function(thread_id):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        future = executor.submit(some_task)
        try:
            result = future.result()
            print(f"Task completed by thread: {thread_id}")
        except Exception as e:
            future.cancel()  # Handle exception and cancellation if needed

# 获取线程ID并在worker_function中使用
for i in range(10):  # Assuming you're submitting 10 tasks
    thread_id = threading.get_ident()  # 使用get_ident获取当前线程ID
    worker_function(thread_id)

在这个例子中，`threading.get_ident()`会返回当前线程的唯一标识符。但是要注意的是，这个方法返回的是线程的本地ID，不是全局唯一的，在多进程环境中可能会有冲突。如果你需要更精确的线程跟踪，建议你在创建任务时携带线程ID，并在任务完成后处理这个信息。