Python 为什么sqlalchemy会话保持打开状态，即使lambda超时

我正在AWS Lambda上测试SQL炼金术。引擎和会话在一个单例中。根据观察到的行为，我的问题是，为什么在AWS Lambda中，SQL炼金术会话即使在Lambda超时后仍然存在

为了测试会话是否仍然存在，我使用了以下步骤：

使用postgres作为db，我启动了一个事务并运行了drop查询，但没有提交也没有回滚它。这是在workbenchJ做的

现在我调用了lambda，并在lambda中对同一个表运行select查询

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在postgres中，select和drop不能同时运行，因此现在可以检查select语句是否正在等待drop查询获取的锁

调用

Lambda

函数时，将创建一个

Lambda

并发。 您可以将并发看作是一个容器

在

Lambda

超时甚至正常完成后，并发将保持一段时间（可能10~30分钟）。这意味着内存区域仍将保留。这是为了快速响应连续调用，因为启动并发需要一段时间

因此，如果请求另一个调用，并发性将在同一内存区域中重用

这就是为什么您的

sqlalchemy

会话在下一次调用时仍然处于活动状态

但是，如果在一个并发运行时请求另一个调用，则会创建另一个不共享内存区域的并发。此时，您的

sqlalchemy

会话不存在

你可以用这个小例子来验证。 分别以1秒的间隔调用

Lambda

函数10次，并检查输出。两个函数将显示不同的结果

variable = 10

def lambda_function(event, context):
    global variable
    print(variable)  
    variable += 1

# output: the variable increase because it reuse memory.
10
11
12
13
14
.
.
.

---

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此外，您可以检查

CloudWatch

中现在运行的并发数。当调用

Lambda

函数时，将创建一个

Lambda

并发。 您可以将并发看作是一个容器

在

Lambda

超时甚至正常完成后，并发将保持一段时间（可能10~30分钟）。这意味着内存区域仍将保留。这是为了快速响应连续调用，因为启动并发需要一段时间

因此，如果请求另一个调用，并发性将在同一内存区域中重用

这就是为什么您的

sqlalchemy

会话在下一次调用时仍然处于活动状态

但是，如果在一个并发运行时请求另一个调用，则会创建另一个不共享内存区域的并发。此时，您的

sqlalchemy

会话不存在

你可以用这个小例子来验证。 分别以1秒的间隔调用

Lambda

函数10次，并检查输出。两个函数将显示不同的结果

variable = 10

def lambda_function(event, context):
    global variable
    print(variable)  
    variable += 1

# output: the variable increase because it reuse memory.
10
11
12
13
14
.
.
.

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此外，您可以在

CloudWatch

中检查现在运行的并发数，您如何知道会话仍然存在？您是否从DB端查看会话？@9000问题已更新。您是否在处理程序函数之外创建连接？不完全在处理程序函数之外。我在handler函数中使用了一个单例类DbUtility。由于lambda的进程在执行之间不一定会关闭，因此单例类中的连接可能会保持。您如何知道会话仍然存在？您是否从DB端查看会话？@9000问题已更新。您是否在处理程序函数之外创建连接？不完全在处理程序函数之外。我在handler函数中使用了一个单例类DbUtility。由于lambda的进程在执行之间不一定关闭，因此单例类中的连接可能会持续。我如何复制这样的东西。有点像一个不使用sqlalchemy@ArslanAnjum我添加了一个简单的例子来帮助您理解。我如何复制这样的东西。有点像一个不使用sqlalchemy@ArslanAnjum我添加一个简单的示例来帮助您理解。