我正在使用SQLAlchemy和多处理。我还使用了scoped_session，它避免了共享相同的会话，但是我发现了一个错误及其解决方案，但我不知道为什么会发生。
您可以在下面看到我的代码：
db.py
engine = create_engine(connection_string)
Session = sessionmaker(bind=engine)
DBSession = scoped_session(Session)
script.py
from multiprocessing import Pool, current_process
from db import DBSession
def process_feed(test):
session = DBSession()
print(current_process().name, session)
def run():
session = DBSession()
pool = Pool()
print(current_process().name, session)
pool.map_async(process_feed, [1, 2]).get()
if __name__ == "__main__":
run()
当我运行
script.py时，输出为：MainProcess <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb707b14c>
ForkPoolWorker-1 <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb707b14c>
ForkPoolWorker-2 <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb707b14c>
请注意，会话对象在主进程及其工作进程（子进程）中是相同的
0xb707b14c但是如果我更改前两行的顺序run（）：
def run():
pool = Pool() # <--- Now pool is instanced in the first line
session = DBSession() # <--- Now session is instanced in the second line
print(current_process().name, session)
pool.map_async(process_feed, [1, 2]).get()
然后我再次运行
script.py的输出是：MainProcess <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb66907cc>
ForkPoolWorker-1 <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb669046c>
ForkPoolWorker-2 <sqlalchemy.orm.session.Session object at 0xb66905ec>
现在，会话实例有所不同。
最佳答案
要了解为什么会发生这种情况，您需要了解scoped_session和Pool的实际作用。 scoped_session保留会话注册表，以便进行以下操作
第一次调用DBSession时，它将在注册表中为您创建一个Session对象
随后，如果满足必要条件（即同一线程，会话尚未关闭），则它不会创建新的Session对象，而是将您先前创建的Session对象返回给您
创建Pool时，它将在__init__方法中创建工作程序。 （请注意，在__init__中启动工作进程没有任何基础。同样有效的实现可以等到首次需要工作程序之后再启动它们，这在您的示例中将表现出不同的行为。）这种情况发生（在Unix上），父进程会为每个工作进程派生自己，这涉及操作系统将当前正在运行的进程的内存复制到新进程中，因此您将在完全相同的位置上获得完全相同的对象。
将这两者放在一起，在第一个示例中，您将在分叉之前创建一个Session，在创建Pool时将其复制到所有工作进程中，从而得到相同的标识，而在第二个示例中，您将延迟在工作进程启动之后创建Session对象，从而导致不同的标识。
重要的是要注意，尽管Session对象共享相同的id，但它们不是同一对象，在某种意义上，如果您在父进程中对Session进行了任何更改，它们将不会反映在子进程。由于分叉，它们恰好都共享相同的内存地址。但是，诸如连接之类的OS级资源是共享的，因此，如果在session之前在Pool()上运行查询，则将在连接池中为您创建一个连接，然后将其分支到子进程中。然后，如果您尝试在子进程中执行查询，则会遇到奇怪的错误，因为您的进程在相同的确切连接上相互破坏！
对于Windows，上面没有什么意义，因为Windows没有fork()。