[python] 파이썬에서 데이터베이스 연동 시 멀티스레드 처리하기

12 Dec 2023

python

파이썬을 사용하여 데이터베이스와 연동할 때, 멀티스레드 환경에서의 안정성을 유지하는 것은 중요합니다. 멀티스레드 환경에서 동시에 여러 개의 데이터베이스 연산을 수행하면 데이터 일관성 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 파이썬에서는 여러 가지 방법을 제공하고 있습니다.

1. 커넥션 풀 사용

커넥션 풀(Connection Pool) 은 여러 스레드가 동시에 데이터베이스에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터베이스 연결을 위한 오버헤드를 감소시키고, 안정적인 데이터베이스 연결을 유지할 수 있습니다.

import psycopg2.pool

# 커넥션 풀 생성
pool = psycopg2.pool.ThreadedConnectionPool(minconn=1, maxconn=10, 
                                            database="dbname", user="username",
                                            password="password", host="localhost")

# 커넥션 풀에서 연결 가져오기
conn = pool.getconn()

# 데이터베이스 연산 수행

# 연결 반환
pool.putconn(conn)

2. 스레드 락 사용

스레드 락(Thread Lock) 을 사용하여 여러 스레드가 동시에 데이터베이스 연산을 수행하는 것을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 연산 중에 다른 스레드가 간섭하지 못하도록 보장할 수 있습니다.

import threading

# 스레드 락 생성
lock = threading.Lock()

# 데이터베이스 연산 수행 전 락 획득
lock.acquire()

# 데이터베이스 연산 수행

# 락 해제
lock.release()

3. ORM 사용

ORM(Object-Relational Mapping) 라이브러리를 사용하여 데이터베이스 연산을 추상화하고, 이를 통해 내부적으로 안전한 연산을 수행합니다. 대표적인 ORM 라이브러리로는 SQLAlchemy와 Django ORM 등이 있습니다.

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 엔진 생성
engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/dbname')

# 세션 생성
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 데이터베이스 연산 수행

# 세션 종료
session.close()

멀티스레드 환경에서 안전하고 효율적으로 데이터베이스 연동을 수행하기 위해서는 위와 같은 방법들을 고려해볼 수 있습니다. 데이터 일관성과 안정성을 유지하는 것은 개발자에게 있어 매우 중요한 과제입니다.

참조:

Keywords: 파이썬, 데이터베이스, 멀티스레드, 커넥션 풀, 스레드 락, ORM