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我正在运行一个基于 Flask 的 Web 应用程序，该应用程序使用 Mongodb（与 Pymongo 一起用于 Python）。几乎每个视图都访问数据库，因此我想最有效地利用内存和 CPU 资源。我不确定实例化 pymongo 的 Connection() 对象最有效的方法是什么，该对象用于访问和操作数据库。现在，我from pymongo import Connection在文件顶部声明，然后在每个视图函数的开头声明：

def sampleViewFunction():
    myCollection = Connection()['myDB']['myCollection']
    ## then use myCollection to manipulation the database
    ## more code...

我可以做的另一种方法是在我的文件顶部声明：

from pymongo import Connection
myCollection = Connection()['myD']['myCollection']

然后稍后，您的代码将显示为：

def sampleViewFunction():
    ## no declaration of myCollection since it's a global variable
    ## then use myCollection to manipulation the database
    ## more code...

所以唯一的区别是myCollection. 这两种方法在处理内存的方式和 CPU 消耗方面有何不同？由于这是一个 Web 应用程序，我正在考虑多个用户同时是站点的场景。我想与数据库的连接的生命周期有所不同，我猜这可能会影响性能。

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您应该使用第二种方法。在 pymongo 中创建连接时，默认情况下会创建一个连接池。有关更多详细信息，请参见文档，请参见此处。这是做事的正确方法。默认的 max_pool_size 为 10，因此这将为您提供 10 个与 mongod 实例的连接。如果您以另一种方式进行操作并为每个函数调用创建一个池，您将

  1. 创建和破坏与每个函数调用的连接，这会浪费资源 - RAM 和 CPU。
  2. 无法控制您的代码将创建多少连接到 mongod - 您可以用连接淹没 mongod
于 2012-08-27T12:57:17.150 回答