使用 Psycopg3 确保长时间运行的 PostgreSQL 通知监听器的稳定性

维护长期运行的数据库侦听器中的连接运行状况

想象一下：您已经部署了一个依赖于从 PostgreSQL 数据库接收及时通知的系统。几周来一切都进展顺利，直到突然间一片寂静。 🕰️ 您信任的用于发送通知的连接已失败，并且您没有看到它的到来。

对于许多开发人员来说，这种情况不仅仅是假设。当使用长时间运行的进程时 的 conn.notify()，确保连接的健康至关重要。然而，官方文档留下了一些未解答的问题，特别是当连接变得无响应或损坏时会发生什么。

这给我们带来了一个重要的问题：如何在不中断工作流程的情况下实施有效的健康检查？重新启动通知生成器或在收听过程中执行安全健康检查等技术成为避免通知丢失的重要工具。

在本文中，我们将探讨在 PostgreSQL 中管理长时间运行的通知侦听器的细微差别。我们将深入研究实际示例，包括处理连接中断和优化运行状况检查，以便您的应用程序保持健壮和可靠——无论运行多长时间。 ⚙️

命令	使用示例
psycopg.connect	用于建立与 PostgreSQL 数据库的同步连接。它允许在 Python 上下文中直接执行 SQL 命令并处理数据库操作。
AsyncConnection.connect	创建与 PostgreSQL 数据库的异步连接。在处理长时间运行的侦听器或其他异步任务时，这对于非阻塞操作至关重要。
sql.SQL	提供一种动态构造 SQL 命令的安全方法。它对于创建参数化查询或 LISTEN 之类的命令特别有用，而无需冒 SQL 注入的风险。
conn.notifies	从 PostgreSQL 服务器生成通知。它允许应用程序侦听特定事件或消息，使其成为实时数据更新的组成部分。
timeout	设置通知生成器接收通知的最长等待时间。这有助于防止无限期阻塞并允许定期进行健康检查。
asyncio.run	启动异步主函数或事件循环。对于管理异步任务至关重要，尤其是在处理 psycopg3 中的 AsyncConnection 时。
unittest.mock.patch	出于测试目的临时替换模块或对象。在这种情况下，它用于模拟数据库连接和通知，而无需访问实时数据库。
MagicMock	来自 unittest.mock 库的帮助程序类，用于创建模拟对象。它在这里用于模拟单元测试期间的数据库连接行为。
conn.execute	在 PostgreSQL 连接上执行 SQL 命令。它用于执行 LISTEN 等操作或使用 SELECT 1 等查询进行运行状况检查。
SELECT 1	一个简单的查询，用于验证数据库连接在运行状况检查期间是否仍处于活动状态且响应良好。

了解 Psycopg3 以实现可靠的通知处理

提供的脚本旨在解决长期运行的 PostgreSQL 连接中的常见挑战：在监听通知的同时保持可靠性。同步方法使用psycopg3的连接对象与数据库建立稳定的通道。通过像这样的命令 和 ，它确保应用程序可以对数据库中的实时事件做出反应。例如，想象一个股票交易系统，其中更新必须立即触发操作。如果没有健康检查机制，连接失败可能会导致错失机会或重大损失。 🛠️

脚本中的一项关键功能是运行状况检查过程。这涉及执行轻量级查询，例如 ，验证连接的响应能力。如果检查成功，侦听器将不间断地恢复。但是，如果连接无响应，运行状况检查有助于检测问题并可能从问题中恢复。例如，在物流平台的通知系统中，连接丢失可能会延迟有关包裹跟踪的关键更新。

异步脚本利用 Python 进一步发展了这一概念 框架。此方法确保非阻塞操作，允许系统在等待通知的同时处理其他任务。它对于响应能力至关重要的现代可扩展应用程序特别有用。考虑一个需要实时通知来传递消息的聊天机器人；使用异步处理可确保用户在系统处理更新时不会遇到延迟。 🚀

这两个脚本都强调模块化和可重用性。开发人员可以通过替换 SQL 命令或运行状况检查逻辑，轻松地将这些模板适应自己的用例。此外，单元测试可确保这些脚本跨环境可靠地工作，从而减少出现运行时错误的可能性。无论您是为金融应用程序还是物联网仪表板构建通知系统，这些方法都提供了一个强大的框架来维护连接健康状况和响应能力。

import psycopg
from psycopg import sql
import time
CONN_STR = "postgresql://user:password@localhost/dbname"
def listen_notifications():
    try:
        with psycopg.connect(CONN_STR, autocommit=True) as conn:
            listen_sql = sql.SQL("LISTEN {};").format(sql.Identifier("scheduler_test"))
            conn.execute(listen_sql)
            print("Listening for notifications...")
            gen = conn.notifies(timeout=5)
            for notification in gen:
                print("Received notification:", notification)
                perform_health_check(conn, listen_sql)
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
def perform_health_check(conn, listen_sql):
    try:
        print("Performing health check...")
        conn.execute("SELECT 1")
        conn.execute(listen_sql)
    except Exception as e:
        print("Health check failed:", e)
if __name__ == "__main__":
    listen_notifications()

import asyncio
from psycopg import AsyncConnection, sql
CONN_STR = "postgresql://user:password@localhost/dbname"
async def listen_notifications():
    try:
        async with AsyncConnection.connect(CONN_STR, autocommit=True) as conn:
            listen_sql = sql.SQL("LISTEN {};").format(sql.Identifier("scheduler_test"))
            await conn.execute(listen_sql)
            print("Listening for notifications...")
            gen = conn.notifies(timeout=5)
            async for notification in gen:
                print("Received notification:", notification)
                await perform_health_check(conn, listen_sql)
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
async def perform_health_check(conn, listen_sql):
    try:
        print("Performing health check...")
        await conn.execute("SELECT 1")
        await conn.execute(listen_sql)
    except Exception as e:
        print("Health check failed:", e)
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(listen_notifications())

import unittest
from unittest.mock import patch, MagicMock
class TestNotificationListener(unittest.TestCase):
    @patch("psycopg.connect")
    def test_listen_notifications(self, mock_connect):
        mock_conn = MagicMock()
        mock_connect.return_value.__enter__.return_value = mock_conn
        mock_conn.notifies.return_value = iter(["test_notification"])
        listen_notifications()
        mock_conn.execute.assert_called_with("LISTEN scheduler_test;")
        mock_conn.notifies.assert_called_once()
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

优化长时间运行的 PostgreSQL 连接以获取通知

长期运行的 PostgreSQL 通知系统经常被忽视的一个方面是资源限制和消息缓冲的影响。使用时 ，了解库如何在高负载下管理通知至关重要。 PostgreSQL 服务器为客户端缓冲消息，但由于客户端消耗缓慢而导致过度缓冲可能会导致通知丢失。这在监控物联网设备等场景中尤其重要，因为缺少更新可能会导致运营效率低下。

一种有效的解决方案是使用较小的超时 定期刷新和处理通知。虽然这种方法确保了及时的消息处理，但它也引入了间歇性健康检查的机会。例如，在电子商务平台中，及时处理订单更新通知可以确保客户满意度，而定期检查有助于及时发现并解决连接问题。 ⚡

另一个考虑因素是数据库连接的正确清理。使用Python的上下文管理器（ 语句）不仅是最佳实践，而且可以确保即使在发生异常时也能释放资源。这在订阅服务等长期流程中尤其重要，其中连接可以保持活跃数月。通过嵌入强大的错误处理机制，开发人员可以使他们的应用程序能够应对意外故障。

1. 目的是什么 在 psycopg3 中？
2. 用于检索 PostgreSQL 服务器发送的通知，从而在应用程序中启用实时事件处理。
3. 能 命令在重新连接期间丢失消息？
4. 不会，PostgreSQL 会缓冲通知，因此在重新连接期间消息不会丢失。然而，正确处理 需要生成器来确保无缝处理。
5. 我为什么要使用 ？
6. 环境 允许连接立即应用命令，例如 无需等待显式提交，从而提高响应能力。
7. 如何在长时间运行期间进行健康检查 过程？
8. 您可以定期执行轻量级查询，例如 以确保连接保持响应。
9. 清理数据库连接的最佳实践是什么？
10. 使用 语句或Python的上下文管理器确保连接正确关闭，避免资源泄漏。
11. 如何处理超时异常 ？
12. 裹 在 try-except 块中捕获超时异常并妥善处理它们，例如通过记录或重试。
13. psycopg3 支持通知的异步操作吗？
14. 是的，psycopg3 通过以下方式提供异步 API ，这是非阻塞、可扩展应用程序的理想选择。
15. 如果我不关闭会发生什么 发电机？
16. 未能关闭生成器可能会导致内存泄漏或挂起资源，尤其是在长时间运行的进程中。
17. 期间会错过通知吗 手术？
18. 是的，如果不缓冲，在睡眠期间生成的通知可能会丢失，这就是正确处理 命令至关重要。
19. 为多个通知重用同一个连接是否安全？
20. 是的，只要管理运行状况检查和正确的重新连接，重复使用相同的连接就是高效且资源友好的。
21. 如何测试通知系统的可靠性？
22. 使用类似的库编写单元测试 无需依赖实时服务器即可模拟通知和数据库行为。

保持长时间运行的进程的连接运行状况对于不间断的操作至关重要。使用 psycopg3 的工具，例如 ，开发人员可以实现强大的通知系统。定期运行状况检查有助于避免连接无响应。示例包括监控库存系统进行实时更新以防止中断。

关闭并重新打开通知生成器，结合轻量级 SQL 命令，可确保性能和可靠性。这些技术适用于各种用例，从物流更新到财务警报。此类策略有助于保护关键应用程序免遭停机，确保无缝的用户体验。 ⚡