《Python 异步数据库访问全景解析：从阻塞陷阱到高性能实践》

《Python 异步数据库访问全景解析：从阻塞陷阱到高性能实践》

一、引言：为什么要关注异步数据库访问？

Python 自 3.5 引入 async/await 语法以来，异步编程逐渐成为主流。无论是 高并发 Web 服务、实时数据处理，还是 分布式爬虫，asyncio 都展现了惊人的性能潜力。

然而，很多开发者在尝试将数据库操作融入异步应用时，却踩过一个经典的坑：直接使用同步数据库驱动（如 psycopg2、MySQLdb）。

结果是：

• 应用表面上用了 asyncio，但数据库操作却阻塞了事件循环；
• 高并发场景下，性能甚至比同步应用更差；
• 线程池或进程池的“补救”方案，增加了复杂度和资源消耗。

这篇文章，我将结合多年实战经验，带你深入理解：

1. 为什么同步驱动会阻塞 asyncio；
2. 异步数据库驱动的工作原理；
3. 如何选择合适的异步库（asyncpg, databases, SQLAlchemy async 等）；
4. 实战案例与最佳实践。

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二、背景：Python 与数据库的“同步困境”

1. Python 的异步编程演进

• 早期：依赖 threading 或 multiprocessing，并发模型复杂，资源开销大。
• 2015 年：Python 3.5 引入 async/await，事件循环驱动的协程成为主流。
• 现状：FastAPI、aiohttp 等异步框架广泛应用，异步数据库访问需求爆发。

2. 同步驱动的阻塞问题

以 psycopg2 为例，它是 PostgreSQL 的经典驱动，底层基于 阻塞 I/O。

import psycopg2

def get_user(user_id):
    conn = psycopg2.connect("dbname=test user=postgres")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))
    return cur.fetchone(