Mysql 在多线程中使用相同的db连接时，后面发生了什么？

在提出这个问题之前，我已经搜索了很多关于“跨线程共享相同的db连接”的内容。我得到的答案大多是否定的，而是使用连接池，但很少有人详细解释为什么我们不能这样做

然后，我使用多处理和多线程编写了一个示例代码，我正试图解决它，但仍然有一些困难需要解决。以下是我得到的：

多处理：

正如所料，此代码无法正常工作：

((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)   # process1
((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)  # process2  (1), this is normal output and should be what we want.

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并且跑了很多次，或者得到（1）或者（2）。原因（我认为）是： 虽然多处理并行运行，但process1的调用仍然早于process2。对于mysql，哪个进程的查询首先完成还不确定。如果process2提前完成，因为它们共享相同的连接，那么连接会按照调用的顺序返回数据，因此我得到了情况（2），否则得到了情况（1）。我说得对吗

多线程

最初我认为这段代码的结果将与多处理相同，但结果不同。它要么打印process1，要么打印process2，甚至在那里被卡住了。为什么?

将db隔离级别更改为可序列化以解决此问题

我试过了。对于多处理，它似乎是可行的；但对多线程没有影响。从理论上讲应该是可行的，不是吗？如果是这样的话，我无论如何也不会这么做，只是想办法解决它

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当python程序从多个线程内部使用单个

conn

对象时，它会在单个数据库连接上混合来自多个线程的消息流量（线程MySql）。那不行™.

MySQL连接对象不是线程安全的。每个需要访问MySQL的线程都必须打开自己的连接。（MySQL连接池对象是线程安全的，因此每个线程都可以安全地请求、使用和释放池中的连接。）

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Pro提示：当复杂的长寿命软件（如

pymysql

）的开发人员告诉您它不是线程安全的时，请相信他们

当python程序从多个线程内部使用单个

conn

对象时，它会在单个数据库连接上混合来自多个线程的消息流量（线程MySql）。那不行™.

MySQL连接对象不是线程安全的。每个需要访问MySQL的线程都必须打开自己的连接。（MySQL连接池对象是线程安全的，因此每个线程都可以安全地请求、使用和释放池中的连接。）

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Pro提示：当复杂的长寿命软件（如

pymysql

）的开发人员告诉您它不是线程安全的时，请相信他们

谢谢，如果说

它在一个数据库连接上同时混合了来自多个线程的消息流量（线程MySql），这会更严格，不是吗？我还注意到Django中存在持久连接，但是Django如何将持久连接绑定到当前线程以防止其他线程使用它呢？谢谢，如果说
它同时在一个数据库连接上混合来自多个线程的消息流量（线程MySql），这将更加严格，不是吗？我还注意到Django中存在持久连接，但是Django如何将持久连接绑定到当前线程以防止其他线程使用它呢？
((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)   # process1
((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)  # process2  (1), this is normal output and should be what we want.

((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)
((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)  # (2), this is incorrect output.

import multiprocessing.dummy as multithread
import pymysql
from queue import Queue

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')

def operate(sql):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(sql)
    cur.close()
    res.put(cur.fetchall())

pool = multithread.Pool(4)
res = Queue()

for seq in range(1, 3):
    sql = "SELECT * FROM `user` WHERE `id` = %d" % seq
    p = pool.apply_async(operate, [sql, ])

pool.close()
pool.join()

conn.close()
print(res.get())