MagicStack / MagicStack/asyncpg

Implementation of shared mode connection pool.

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Lenguaje dominante
Python
Estrellas
8.1k
Forks
468
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

* **asyncpg version**: 0.21.0
* **PostgreSQL version**: 12.4
* **Do you use a PostgreSQL SaaS? If so, which? Can you reproduce
the issue with a local PostgreSQL install?**: no
* **Python version**: 3.8.3
* **Platform**: Linux 4.18.0-193.19.1.el8_2.x86_64
* **Do you use pgbouncer?**: no
* **Did you install asyncpg with pip?**: yes
* **If you built asyncpg locally, which version of Cython did you use?**:
* **Can the issue be reproduced under both asyncio and
[uvloop](https://github.com/magicstack/uvloop)?**: yes

Currently, asyncpg implements connection pool by blocking the acquired connection in an asyncio.LifoQueue. In [aioredis](https://github.com/aio-libs/aioredis), the connection pool uses so-called shared mode connection which sends the command directly to the connection's StreamWriter and awaits the result from a background asyncio.Future consuming results from StreamReader indefinitely. Is it possible to implement a similar connection pool to optimize the performance of query?

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

El issue menciona el pool de conexiones de asyncpg y la implementación del pool de conexiones de aioredis como puntos de partida, pero no incluye archivos ni tests. Lee primero ambos diseños de pool y, después, establece cómo se deben medir el rendimiento de las consultas y el procesamiento de comandos concurrentes; para completar el trabajo se requieren un diseño acordado para el modo compartido, el alcance de la implementación y evidencias de rendimiento.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
postgresql, python
Área
databases
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
25/100

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