Slick 2.1 / 3 执行上下文使用的最佳实践

Question

我们使用 Slick (2.1.0) 和 Spray-io (1.3.3)。目前我们面临一个问题，因为我们对访问同一数据库的 Spray HTTP API 部分和后台运行作业使用相同的执行上下文。所有数据库/阻塞调用都使用相同的 scala.concurrent.ExecutionContext.global 执行上下文包装在 futures 中。

当后台作业开始执行繁重的工作时，它们将消耗所有可用线程，这将导致 API 端超时，因为它们没有任何可用线程来处理 API 工作。显而易见的解决方案是对两个部分使用不同的执行上下文，总线程数不高于配置的数据库连接池 (HikariCP)。（正如这里的部分建议 https://www.playframework.com/documentation/2.1.0/ThreadPools#Many-specific-thread-pools）但是这样的设置如何与执行上下文绑定到数据库配置本身的 Slick 3 一起工作？

Answer 1

Slick3 带有自己的执行上下文和线程数 configurable.You 可以调整所有连接池设置，例如 (MySQL):

dev-dbconf={
dataSourceClass  =  "com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource"
numThreads       =  10 //for execution context 
maxConnections   =  10
minConnections   =  5
connectionTimeout = 10000
initializationFailFast = false
properties {
    user         = "root"
    password     = "root"
    databaseName = "db_name"
    serverName   = "localhost"
}

}

在此配置中，您可以根据需要更改线程数。我想建议您从未将 "scala.concurrent.ExecutionContext.global" 用于 IO。因为默认的ExecutionContext自带fork-join线程池，不利于IO.You 可以为IO创建自己的线程池：

import scala.concurrent.ExecutionContext
import java.util.concurrent.Executors

object MyExecutionContext {

    private val concorrency = Runtime.getRuntime.availableProcessors()
    private val factor =  3 // get from configuration  file
    private val noOfThread = concorrency * factor
    implicit val ioThreadPool: ExecutionContext = ExecutionContext.fromExecutor(Executors.newFixedThreadPool(noOfThread))

}
  // Use this execution context for IO instead of scala execution context.
 import MyExecutionContext.ioThreadPool

 Future{
 // your blocking IO code
 }

您可以根据需要更改noOfThread。如果您根据机器中的处理器数量设置线程数，那就太好了。

更多信息，您可以查看Best Practices for Using Slick on Production 和 Slick Doc.

Slick 2.1 / 3 执行上下文使用的最佳实践

Best practice for Slick 2.1 / 3 execution context usage

multithreading

scala

spray

slick

slick-3.0