如何使用我的 Python Flask API 可靠地保持 SSH 隧道和 MySQL 连接打开？答案

【问题标题】：How can I reliably keep a SSH tunnel and MySQL connection open with my Python Flask API?如何使用我的 Python Flask API 可靠地保持 SSH 隧道和 MySQL 连接打开？
【发布时间】：2018-03-18 08:02:59
【问题描述】：

我在 Flask 中构建了一个 API，它使用 Keras 对文本消息进行分类。我目前正在使用sshtunnel 和MySQLdb 连接到MySQL 数据库以从远程数据库中获取消息。整个应用程序被包装在一个 Docker 容器中。

我能够建立到远程数据库的连接并成功查询它，但是每次 POST 请求进入 API 时我都会打开和关闭一个新的 ssh 隧道，这会降低性能。

我曾尝试打开一个 ssh 隧道和数据库连接“来统治它们”，但如果一个小时左右后没有任何活动，连接就会失效，然后 API 请求需要永远和一天才能完成。

你是怎么做到的？这种缓慢是不可避免的还是有办法定期刷新 ssh 和数据库连接？

这是我为每个传入请求连接到我的数据库的方式：

with SSHTunnelForwarder(
          (host, 22),
          ssh_username=ssh_username,
          ssh_private_key=ssh_private_key,
          remote_bind_address=(localhost, 3306)
     ) as server:
          conn = db.connect(host=localhost,
          port=server.local_bind_port,
          user=user,
          passwd=password,
          db=database)

【问题讨论】：

如果你真的必须这样做，为什么不打开应用程序外部的隧道ssh -L 3306:localhost:3306 user@remote，然后将你的应用程序指向localhost:3306？但是，如果您真的关心性能，则应尽可能将数据库和应用程序放在同一网络上。

标签： python mysql docker ssh flask

【解决方案1】：

好的，我想通了。我按照this answer 中的建议创建了一个数据库对象，但稍作修改。我记录了创建与数据库的连接的时间，然后每 30 分钟重新建立一次连接。这意味着一两个查询需要稍长一些，因为我正在重建与数据库的连接，但其余查询运行得更快，并且连接不会过时。

我在下面包含了一些代码。我意识到代码并不完美，但到目前为止它对我有用。

import MySQLdb as mydb
import time
import pandas as pd
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder

class DB:

    def __init__(self):
        self.open_ssh_tunnel()

        self.conn = None

        self.server = None

        self.connect()

        self.last_connected_time = time.time()


    def open_ssh_tunnel(self):
        connection_success = False

        while not connection_success:
            try:
                self.server = SSHTunnelForwarder(
                        (host, 22),
                        ssh_username=ssh_username,
                        ssh_private_key=ssh_private_key,
                        ssh_password=ssh_pwd,
                        remote_bind_address=(localhost, 3306))
                connection_success = True
            except:
                time.sleep(0.5)

        self.server.start()


    def connect(self):
        connection_success = False

        while not connection_success:
            try:
                self.conn = mydb.connect(host=localhost,
                        port=server.local_bind_port,
                        user=user,
                        passwd=password,
                        db=database)
                connection_success = True
            except:
                time.sleep(0.5)


    def query(self, sql):

        result = None
        current_time = time.time()

        if current_time - self.last_connected_time > 1600:
            self.last_connected_time = current_time
            self.server.close()
            self.conn.close()
            self.open_ssh_tunnel()
            self.connect()
        try:
            result = pd.read_sql_query(sql, self.conn).values
            self.conn.commit()
        except:
            self.server.close()
            self.conn.close()
            self.open_ssh_tunnel()
            self.connect()
            result = pd.read_sql_query(sql, self.conn).values

        return result

【讨论】：