GoodJob项目数据库连接池配置的最佳实践
2025-06-28 19:34:34作者:秋泉律Samson
理解GoodJob的异步模式
GoodJob是一个基于Active Job的后台任务处理系统,在Rails开发环境中默认使用异步(:async)模式运行。这种模式下,系统需要合理配置数据库连接池大小,以确保Web请求和后台任务都能获得足够的数据库连接。
连接池配置的演变
早期文档中存在两个不同的连接池计算公式:
RAILS_MAX_THREADS + 1(监听器) + 2(cron调度器和执行器) + GOOD_JOB_MAX_THREADSRAILS_MAX_THREADS + GOOD_JOB_MAX_THREADS
实际上,更准确的公式应该是2 + GOOD_JOB_MAX_THREADS。这里的2代表系统保留的连接数,而GOOD_JOB_MAX_THREADS是默认的工作线程数。
深入理解线程分配
值得注意的是,GOOD_JOB_MAX_THREADS并不是线程总数的上限,而是每个配置池的默认线程数。当使用多个工作池时(如通过分号分隔的"default;other"配置),实际线程数会是GOOD_JOB_MAX_THREADS乘以池的数量。
简化配置的建议
对于大多数应用场景,开发者无需精确计算连接池大小。更简单可靠的做法是:
- 设置一个足够大的数值(如50)
- 依赖Active Record连接池的自动管理机制
这是因为Active Record数据库连接池具有智能分配特性,它只会按需分配连接,不会预先占用所有配置的连接数。实际上,Rails社区正在考虑未来版本中移除pool大小的配置选项,因为精确配置的必要性正在降低。
实践建议
对于生产环境,建议:
- 监控实际使用的连接数
- 根据监控结果调整配置
- 优先保证系统稳定性而非连接数的精确控制
这种配置方式既能确保系统在高负载下的稳定性,又能避免过度配置造成的资源浪费。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355