这个问题前段时间就发现了，程序一般跑个一天会越来越慢，直到某个时候程序彻底崩了，而且最后的报错也一般是mysql的报错：
pymysql.err.OperationalError: (2013, 'Lost connection to MySQL server during query ([Errno 104] Connection reset by peer)')
我突然意识到，并不是程序有问题，否则也不会跑这么长时间，而是与数据的连接不稳定导致，而之所以与数据库连接不稳定是因为程序有大量的web请求与mysql插入与查询请求。
之所以会越来越慢是因为一开始所有线程都还是存活状态，但是当某个线程遇到mysql连接出了问题的时候 该线程会立刻死掉，mysql连接问题会是间歇性的，所以线程都开始慢慢死掉，当最后一个线程死掉的时候主线程也就结束了。
前期的解决方案
最开始我用的是简单的方案，所有线程都用的是一个mysql连接，从始至终只有这一个连接，这个连接断掉，程序也就over。
后来我开始在每次执行一个sql的时候都单独建立一个mysql连接，执行完就close掉，很明显这样的问题在于，频繁连接，断开mysql，这样是相当消耗系统资源的，而且增加了mysql连接失败的几率，所以万一哪个线程没有连接成功 这个线程也over了。
最终解决方案：DBUtils
最终的解决方案还是用了数据库连接池，而且个人觉得这是个相当完美的方案。
在介绍模块的使用方法之前还是先说下原理：
DBUtils 使用mysql数据库连接池提升效率
image
1.在程序创建连接的时候，可以从一个空闲的连接中获取，不需要重新初始化连接，提升获取连接的速度
2.关闭连接的时候，把连接放回连接池，而不是真正的关闭，所以可以减少频繁地打开和关闭连接
DBUtils模块demo
下载地址：https://pypi.python.org/pypi/DBUtils/
直接上一个直观的demo，算是给自己的一个备忘
import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
pool = PooledDB(pymysql,50,host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306 charset="utf8") #5为连接池里的最少连接数
conn = pool.connection() #以后每次需要数据库连接就是用connection（）函数获取连接就好了
cur=conn.cursor()
SQL="select * from table1"
r=cur.execute(SQL)
r=cur.fetchall()
cur.close()
conn.close()
