grass账号数据库设计：accounts_db.py实现与优化

grass账号数据库设计：accounts_db.py实现与优化

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在grass-mining项目中，账号数据管理是核心功能之一。本文将深入解析core/utils/accounts_db.py的设计理念、实现细节及优化策略，帮助开发者理解如何高效管理用户账号与代理信息。

数据库架构设计

核心表结构

AccountsDB类通过SQLite实现了三个主要数据表，采用异步IO设计确保高并发场景下的数据安全：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS Accounts (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  email TEXT NOT NULL,
  proxies TEXT NOT NULL
)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ProxyList (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  proxy TEXT NOT NULL
)

CREATE TABLE IF NOT EXISTS PointStats (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  email TEXT NOT NULL,
  points TEXT NOT NULL
)

• Accounts表：存储用户邮箱与关联代理列表，采用CSV格式存储多个代理
• ProxyList表：维护可用代理池，支持动态更新与提取
• PointStats表：记录用户积分数据，支持聚合统计功能

实体关系模型

核心功能实现

连接管理与线程安全

core/utils/accounts_db.py实现了异步连接管理与并发控制：

def __init__(self, db_path):
    self.db_path = db_path
    self.cursor = None
    self.connection = None
    self.db_lock = asyncio.Lock()  # 确保并发安全

async def connect(self):
    self.connection = await aiosqlite.connect(self.db_path)
    self.cursor = await self.connection.cursor()
    await self.create_tables()

通过asyncio.Lock()实现数据库操作的互斥访问，防止并发写入冲突。

账号与代理管理

add_account方法实现了账号代理的添加与更新逻辑：

async def add_account(self, email, new_proxy):
    async with self.db_lock:
        await self.cursor.execute("SELECT proxies FROM Accounts WHERE email=?", (email,))
        existing_proxies = await self.cursor.fetchone()
    if existing_proxies:
        # 更新现有账号的代理列表
        existing_proxies = existing_proxies[0].split(",")
        if new_proxy not in existing_proxies:
            updated_proxies = ",".join(existing_proxies + [new_proxy])
            async with self.db_lock:
                await self.cursor.execute("UPDATE Accounts SET proxies=? WHERE email=?", (updated_proxies, email))
                await self.connection.commit()
    else:
        # 创建新账号记录
        async with self.db_lock:
            await self.cursor.execute("INSERT INTO Accounts(email, proxies) VALUES(?, ?)", (email, new_proxy))
            await self.connection.commit()

积分统计功能

get_total_points方法实现了用户积分的聚合计算：

async def get_total_points(self):
    async with self.db_lock:
        await self.cursor.execute(
            'SELECT SUM(CAST(points AS INTEGER)) '
            'FROM (SELECT email, MAX(CAST(points AS INTEGER)) as points '
            'FROM PointStats WHERE points NOT LIKE "%[^0-9]%" '
            'GROUP BY email)'
        )
        result = await self.cursor.fetchone()
    return result[0] if result else 0

该实现通过子查询先获取每个用户的最高积分，再进行求和，确保统计准确性。

性能优化策略

代理池管理优化

get_new_from_extra_proxies方法实现了高效的代理提取机制：

async def get_new_from_extra_proxies(self, table="ProxyList"):
    async with self.db_lock:
        await self.cursor.execute(f"SELECT proxy FROM {table} ORDER BY id DESC LIMIT 1")
        proxy = await self.cursor.fetchone()
    if proxy and len(proxy) == 1:
        await self.cursor.execute(f"DELETE FROM {table} WHERE proxy=?", proxy)
        await self.connection.commit()
        return proxy[0]
    return None

通过"后进先出"策略提取最新代理，并在提取后立即删除，避免重复使用。

批量操作优化

push_extra_proxies方法使用executemany实现批量插入：

async def push_extra_proxies(self, proxies):
    async with self.db_lock:
        await self.cursor.executemany("INSERT INTO ProxyList(proxy) VALUES(?)", [(proxy,) for proxy in proxies])
        await self.connection.commit()

相比单条插入，批量操作显著提升了代理池初始化效率。

实际应用场景

账号代理绑定流程

积分统计应用

系统通过PointStats表记录用户积分变化，支持多种统计需求：

• 单个用户积分查询
• 所有用户积分总和
• 用户积分历史趋势分析

项目资源与扩展阅读

• 数据库工具类：core/utils/file_manager.py
• 异常处理：core/utils/exception.py
• 配置文件：data/config.py
• 项目图标：

通过以上设计与实现，accounts_db.py为grass-mining项目提供了高效、安全的账号数据管理解决方案。开发人员可根据实际需求，基于此模块扩展更多数据管理功能。

【免费下载链接】grass grass-mining 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gras/grass