Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie kann ich Daten zwischen Anforderungen in einer Flask-Anwendung sicher austauschen?
In Flask-Anwendungen kann es vorkommen, dass der Anwendungsstatus in globalen Variablen gespeichert wird praktisch, aber es wirft Bedenken hinsichtlich der Thread-Sicherheit auf. Globale Variablen werden von allen Threads und Prozessen gemeinsam genutzt, was möglicherweise zu Datenbeschädigungen führt, wenn gleichzeitige Anforderungen dieselben Daten gleichzeitig ändern.
Das Problem mit globalen Variablen ist, dass sie fehlen Synchronisierungsmechanismen zum Schutz vor gleichzeitigem Zugriff. Mehrere gleichzeitig ausgeführte Threads oder Prozesse können ohne jegliche Kontrolle auf globale Variablen zugreifen und diese ändern, was zu unerwarteten und falschen Ergebnissen führt.
Im bereitgestellten Beispiel:
global_obj = SomeObj(0)
Jeder Thread oder Prozess, der auf global_obj zugreift, wird dies tun einen eigenen lokalen Verweis auf das Objekt haben. Wenn mehrere Clients gleichzeitig Abfragen durchführen, kann es sein, dass das param-Attribut nicht in der erwarteten Reihenfolge erhöht wird. Dies kann zu übersprungenen Zahlen oder falschen Antworten führen.
Es gibt mehrere alternative Ansätze zum Speichern von Daten, die zwischen Anforderungen auf threadsichere Weise geteilt werden:
Der Entwicklungsserver kann zwar im Einzelthread- und Prozessmodus ausgeführt werden, wodurch Threads aktiviert werden oder Prozesse (z. B. app.run(threaded=True)) können die Thread-Sicherheitsprobleme aufdecken. Ebenso erfordern WSGI-Server, die asynchrone Worker unterstützen, möglicherweise zusätzliche Mechanismen, um die Thread-Sicherheit globaler Variablen zu gewährleisten.
Globale Variablen sollten nicht zum Speichern von Daten verwendet werden, die zwischen Anforderungen in Flask-Anwendungen gemeinsam genutzt werden aufgrund der Möglichkeit einer Datenbeschädigung und fehlerhaften Verhaltens. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung der oben beschriebenen alternativen Ansätze, um die Thread-Sicherheit zu gewährleisten und die Datenintegrität in einer Multithread- oder Multiprozessumgebung aufrechtzuerhalten.
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