MYSQL分布式设计

77 阅读 0 评论 51 点赞

我是靠谱客的博主温婉芹菜，最近开发中收集的这篇文章主要介绍MYSQL分布式设计，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

- 一：复制：
- - 1：复制作用：
  - 2：复制的原理：
  - 3：常用架构：
  - 4：实现读写分离
  - - 4.1：研究sqlalchemy官方文档：
    - 4.2：我们的flask_sqlalchemy是如何做的呢？
    - 4.3：实现读写分离：
    - 4.4：项目中实现读写分离：
- 二：分片：
- - 2.1：垂直拆分：
  - 2.2：垂直分库：
  - 2.3：如何分库访问？
  - 2.4：水平拆分：
  - 2.5：如何定向查询？
  - 2.6：水平分表以上操作仍然存在的问题：
- 三：分布式事务问题：
- - 方案一：二阶段提交：
  - 方案二：状态消息的一致性方案：
- 四：分布式Join/分页/排序问题：
- - 方案一：
  - 方案二：

一：复制：

1：复制作用：

对数据进行备份，提高高可用。高可用原因是主服务器挂了，从服务器还可以使用。
通过读写分离，提高吞吐量，实现高性能。

2：复制的原理：

1：mysql主服务器会将写操作，写入自己的二进制日志文件中。
2：mysql的从服务器的IO线程会连接mysql主服务器，请求读取主服务器的二进制日志指定内容。
3：mysql的主服务器的IO线程将二进制内容读取到，复制给mysql从服务器的IO线程。
4：mysql的从服务器的IO线程将收到的日志，写入自己的中继日志中。
5：mysql的从服务器的SQL线程执行中继日志的mysql语句。

3：常用架构：

1：主从架构----一主多从，读写分离，提高吞吐量。缺点：主库单点，从库高可用，主库一旦挂掉，无法写入操作。
2：主备架构—多主库，互相数据备份。单裤读写，性能一般。高可用，一旦主库挂掉，就启用备库。（阿里云，美团）

问题：既然主备互为备份，为什么不采用双主方案，提供两台主进行负载均衡呢？

答：双主方案会造成数据的不一致性。

比如：有两个操作，第一个将next字段修改成20，第二个字段将next字段修改成40，假设A库将next字段修改成20，B库将next字段从20修改成30。而此时双主需要同步，B库IO线程读取A库的日志，将next字段重新修改成20，造成数据库错误。同时A库再次同步B数据库的日志，将next字段修改成30。这样的结果导致A库最终结果是正确的，B库的结果是错误的。两个数据库还发生不一致的现象。

3: 高可用符合架构：
两台主数据库互相备份，多台从服务器与主服务器形成主从同步。
读写分离，高可用，提高性能。

4：实现读写分离

4.1：研究sqlalchemy官方文档：

文档地址

在这里插入图片描述

4.2：我们的flask_sqlalchemy是如何做的呢？

1：flask_sqlalchemy中使用SignallingSession继承于sqlalchemy中的Session。
2：我们看看SignallingSession做了什么呢？
3：如果模型类中用bind_key指定了数据库的引擎，则按照模型类中指定的数据库引擎返回。
4：在flask_sqlalchemy中如何替换掉Session呢？
追溯源码发现Sqlalchemy中有一个create_session方法。这个方法只当构造session使用的类，所以只需要创建一个类，继承于Sqlalchemy修改掉create_session方法就可以了。

在这里插入图片描述

4.3：实现读写分离：

1：自定义Session类，继承于SignallingSession类，重写get_bind方法，根据读写需求选择对应的数据库地址。
2：实现自定义SQLAlchemy类，继承于SQLAlchemy类，重写create_session方法，在内部使用自己定义的Session类。

1：自定义Session类：
核心代码：
在这里插入图片描述

# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RoutingSession, self).__init__(*args, **kwargs)

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库操作(增删改查及事务操作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""
        state = get_state(self.app)
        if mapper is not None:
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table
            # 如果项目中指明了特定数据库，就获取到bind_key指明的数据库，进行数据库绑定
            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')
            if bind_key is not None:
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

                # 使用默认的主数据库
                # return SessionBase.get_bind(self, mapper, clause)

        from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase
        # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写操作
        # delete和update不会触发_flushing
        # isinstance(clause, UpdateBase) 判断数据库操作行为，clause如果是增删改查都是属于UpdateBase子类
        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):
            # 写操作--主数据库
            print("写操作--主数据库")
            return state.db.get_engine(self.app, bind="master")

        else:
            # 读操作--从数据库
            slave_key = random.choice(["slave1", "slave2"])
            print("读操作--从数据库: ", slave_key)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=slave_key)

2：自定义SQLalchemy类：

# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        # 继承-拓展SQLAlchemy的功能，封装一个RoutingSession类实现读写分离
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)

3：完整的测试代码：

import random
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state
import pymysql
from sqlalchemy import orm

pymysql.install_as_MySQLdb()

app = Flask(__name__)

# 单数据库
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test1"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False

# 多数据库-主从
app.config["SQLALCHEMY_BINDS"] = {
    "master": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test1",
    "slave1": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:8306/test1",
    "slave2": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/test1",
}


# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RoutingSession, self).__init__(*args, **kwargs)

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库操作(增删改查及事务操作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""
        state = get_state(self.app)
        if mapper is not None:
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table
            # 如果项目中指明了特定数据库，就获取到bind_key指明的数据库，进行数据库绑定
            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')
            if bind_key is not None:
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

                # 使用默认的主数据库
                # return SessionBase.get_bind(self, mapper, clause)

        from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase
        # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写操作
        # delete和update不会触发_flushing
        # isinstance(clause, UpdateBase) 判断数据库操作行为，clause如果是增删改查都是属于UpdateBase子类
        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):
            # 写操作--主数据库
            print("写操作--主数据库")
            return state.db.get_engine(self.app, bind="master")

        else:
            # 读操作--从数据库
            slave_key = random.choice(["slave1", "slave2"])
            print("读操作--从数据库: ", slave_key)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=slave_key)


# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        # 继承-拓展SQLAlchemy的功能，封装一个RoutingSession类实现读写分离
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)

# 自定义RoutingSQLAlchemy类创建数据库对象
db = RoutingSQLAlchemy(app)



# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)
    age = db.Column(db.Integer, default=0, index=True)


@app.route('/')
def index():
    """增加数据"""
    # read()
    # write()
    # read()
    update()
    return "index"


def read():
    print('---读-----------')
    users = User.query.all()
    print(users)
    for user in users:
        print(user.id, user.name, user.age)


def write():
    print('---写-----------')

    user1 = User(name='james', age=20)
    db.session.add(user1)
    db.session.commit()


def update():
    print("---更新写---")

    User.query.filter(User.name == 'xiaoming').update({"name": "Uzi"})
    db.session.commit()


if __name__ == '__main__':
    # 重置所有继承自db.Model的表
    # 如果模型类没有设置__bind_ky__属性(指定对应的数据库), 则DDL操作 根据SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定的数据库进行处理
    # db.drop_all()
    # db.create_all()
    app.run(host='0.0.0.0', debug=True, port=8000)

4.4：项目中实现读写分离：

1：在modelsrouting_dbrouting_sqlalchemy.py中编写读写分离的工具类：

import random
from flask_sqlalchemy import SignallingSession, get_state, SQLAlchemy

# app.config["SQLALCHEMY_BINDS"] = {
#     "master": "mysql://root:mysql@192.168.243.151:3306/test30",
#     "slave1": "mysql://root:mysql@192.168.243.151:8306/test30",
#     "slave2": "mysql://root:mysql@192.168.243.151:3306/test30",
# }


# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
from sqlalchemy import orm


class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RoutingSession, self).__init__(*args, **kwargs)
        # 随机选择从数据库的key
        self.slave_key = random.choice(["slave1", "slave2"])

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库操作(增删改查及事务操作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""
        state = get_state(self.app)

        # 按照模型类中指定的数据库，返回数据库引擎
        if mapper is not None:
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table
            # 如果项目中指明了特定数据库，就获取到bind_key指明的数据库，进行数据库绑定
            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')
            if bind_key is not None:
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

        # 使用默认的主数据库
        # return SessionBase.get_bind(self, mapper, clause)

        from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase
        # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写操作
        # delete和update不会触发_flushing
        # isinstance(clause, UpdateBase) 判断数据库操作行为，clause如果是增删改查都是属于UpdateBase子类
        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):
            # 写操作--主数据库
            print("写操作--主数据库")
            return state.db.get_engine(self.app, bind="master")

        else:
            # 读操作--从数据库
            print("读操作--从数据库: ", self.slave_key)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=self.slave_key)


# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        # 继承-拓展SQLAlchemy的功能，封装一个RoutingSession类实现读写分离
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)

2：在项目初始化文件中编写读写分离的配置信息：

class BaseConfig(object):
    # 加密密钥
    SECRET_KEY = "python"

    SQLALCHEMY_BINDS = {
        "master":  'mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/hm_topnews',
        "slave1": 'mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:8306/hm_topnews',
        "slave2": 'mysql+pymysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/hm_topnews',
    }

    # mysql数据库的配置信息 + 解决内部报错
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/hm_topnews'  # 连接地址
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False  # 是否追踪数据变化
    SQLALCHEMY_ECHO = False  # 是否打印底层执行的SQL
    # redis数据库的配置信息
    REDIS_HOST = "192.168.44.128"
    REDIS_PORT = 6381

    # JWT配置信息
    # JWT密钥
    JWT_SECRET = "adadwAdmldadnawasdadwddnodam"
    # 2小时的tocken过期时间
    LOGIN_TOCKEN_EXPIRE = 2
    # 14天的刷新tockend的过期时间
    REFRESH_TOCKEN_EXPIRE = 14

    # 中文编码问题：
    LOGIN_AS_ASCII = False
    RESTFUL_JSON = {"ensure_ascii": False}

    # 七牛云的配置信息
    QINIU_ACCESS_KEY =  'LSo9n249hhQP9VQPHtJkNpC-2l6zAAJUgYm0q69J'
    QINIU_SECRET_KEY =  'lnm0ebW2Qp3CLZberagsKPfBY2p_aDo_IV-_LP-J'
    QINIU_BUCKET_NAME = 'sztopnews'
    QINIU_DOMAIN = 'http://qji837cfs.hn-bkt.clouddn.com/'

3：初始化文件中修改创建数据库对象的方式：

# 创建数据库对象，定义成全局变量
from models.routing_db.routing_sqlalchemy import RoutingSQLAlchemy
db = RoutingSQLAlchemy()

4：测试读写分离：
分析登录的过程的访问主库和从库的顺序和次数。
在这里插入图片描述

二：分片：

1：分布式服务器
2：拆表
3：拆库
4：方式—垂直拆分和水平拆分。

2.1：垂直拆分：

垂直拆分的依据：相关性，使用频率，字段太长等。
1：相关性：例如用户表很大，而用户名和密码是相关的，其他用户的信息又是相关的，所以我们可以单独将用户名和密码拆分到认证表，把其他信息拆分到用户信息表。
2：使用频率：例如：用户名，密码，登录日期，是经常访问的，而用户的其他字段是不经常访问的，所以可以单独拆分一张经常访问和另外一张不经常访问的表。
3：字段太长，某些字段数据量太大，比如文章信息，我们查询文章的时候可以单独把文章信息拆分到一张表中，这样不用每次查询文章对象的时候都携带者文章信息。

2.2：垂直分库：

垂直分库的依据：相关性，比如将文章相关信息放在A库，将用户信息放在B库。
垂直分库带来的问题：
数据库的事务，不允许跨库操作。

2.3：如何分库访问？

1：创建数据库db1,db2。
2：测试代码：

步骤：
1：配置多个数据库
app.config[“SQLALCHEMY_BINDS”] = {
“db1”: “mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db1”,
“db2”: “mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db2”,
}
2：视图中指定数据库：
__bind_key__ = "db2"

import random
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state
import pymysql
from sqlalchemy import orm

pymysql.install_as_MySQLdb()

app = Flask(__name__)

# 单数据库
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db1"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

app.config["SQLALCHEMY_BINDS"] = {
    "db1": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db1",
    "db2": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db2",
}


# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RoutingSession, self).__init__(*args, **kwargs)

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库操作(增删改查及事务操作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""
        state = get_state(self.app)
        if mapper is not None:
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table
            # 如果项目中指明了特定数据库，就获取到bind_key指明的数据库，进行数据库绑定
            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')
            if bind_key is not None:
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

                # 使用默认的主数据库
                # return SessionBase.get_bind(self, mapper, clause)

        from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase
        # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写操作
        # delete和update不会触发_flushing
        # isinstance(clause, UpdateBase) 判断数据库操作行为，clause如果是增删改查都是属于UpdateBase子类
        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):
            # 写操作--主数据库
            print("写操作--主数据库")
            return state.db.get_engine(self.app, bind="master")

        else:
            # 读操作--从数据库
            slave_key = random.choice(["slave1", "slave2"])
            print("读操作--从数据库: ", slave_key)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=slave_key)


# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        # 继承-拓展SQLAlchemy的功能，封装一个RoutingSession类实现读写分离
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)

# 自定义RoutingSQLAlchemy类创建数据库对象
db = RoutingSQLAlchemy(app)



# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    __bind_key__ = "db1"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)
    age = db.Column(db.Integer, default=0, index=True)

class Address(db.Model):
    __tablename__ = 't_address'
    __bind_key__ = "db2"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    detial = db.Column(db.String(20), unique=True)
    user_id = db.Column(db.Integer)



@app.route('/')
def hello_world():
    return "hello world!"

if __name__ == '__main__':
    # 重置所有继承自db.Model的表
    # 如果模型类没有设置__bind_ky__属性(指定对应的数据库), 则DDL操作 根据SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定的数据库进行处理
    db.drop_all()
    db.create_all()
    app.run(host='0.0.0.0', debug=True, port=8000)

3：修改代码测试：

@app.route('/')
def add():
    # 1: 创建用户对象
    user1 = User(name="laowang", age=28)
    db.session.add(user1)

    db.session.flush()
    # 2: 创建地址对象
    addr1 = Address(detial="中联", user_id=user1.id)
    addr2 = Address(detial="东北", user_id=user1.id)
    db.session.add_all([addr1, addr2])

    # 3： 提交的到数据库
    db.session.commit()
    return "hello world!"

在这里插入图片描述

4：如何分库查询呢？
由于分库，导致不能使用join连表查询只能分开查询。

@app.route('/query')
def query_data():

    user1 = User.query.filter(User.name == "laowang").first()

    addr_list = Address.query.filter(Address.user_id == user1.id).all()

    for addr in addr_list:
        print(addr.detial)

    return "hahahhahaha"

2.4：水平拆分：

1：水平分表，水平分库：
2：拆分的规则：时间，业务，ID范围， HASH取模离散化，地区划分（云服务器）。
3：存在的问题：
如果查询条件比较模糊，那么需要遍历每一个数据库进行查询。
怎样定向查询呢？假设我只想查询db1数据库的信息，怎么操作？

2.5：如何定向查询？

1： db3和db4中分别录入数据：
在这里插入图片描述

2：编写测试代码：


import random
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy, SignallingSession, get_state
import pymysql
from sqlalchemy import orm

pymysql.install_as_MySQLdb()

app = Flask(__name__)

# 单数据库
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db4"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True

app.config["SQLALCHEMY_BINDS"] = {
    "db3": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db3",
    "db4": "mysql://root:mysql@192.168.44.128:3306/db4",
}


# 1. 自定义Session类, 继承SignallingSession, 并重写get_bind方法
class RoutingSession(SignallingSession):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(RoutingSession, self).__init__(*args, **kwargs)

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        """每次数据库操作(增删改查及事务操作)都会调用该方法, 来获取对应的数据库引擎(访问的数据库)"""
        state = get_state(self.app)
        if mapper is not None:
            try:
                # SA >= 1.3
                persist_selectable = mapper.persist_selectable
            except AttributeError:
                # SA < 1.3
                persist_selectable = mapper.mapped_table
            # 如果项目中指明了特定数据库，就获取到bind_key指明的数据库，进行数据库绑定
            info = getattr(persist_selectable, 'info', {})
            bind_key = info.get('bind_key')
            if bind_key is not None:
                return state.db.get_engine(self.app, bind=bind_key)

                # 使用默认的主数据库
                # return SessionBase.get_bind(self, mapper, clause)

        from sqlalchemy.sql.dml import UpdateBase
        # 如果模型类未指定数据库, 判断是否为写操作
        # delete和update不会触发_flushing
        # isinstance(clause, UpdateBase) 判断数据库操作行为，clause如果是增删改查都是属于UpdateBase子类
        if self._flushing or isinstance(clause, UpdateBase):
            # 写操作--主数据库
            print("写操作--主数据库")
            return state.db.get_engine(self.app, bind="master")

        else:
            # 读操作--从数据库
            slave_key = random.choice(["slave1", "slave2"])
            print("读操作--从数据库: ", slave_key)
            return state.db.get_engine(self.app, bind=slave_key)


# 2. 自定义SQLALchemy类, 重写create_session方法
class RoutingSQLAlchemy(SQLAlchemy):
    def create_session(self, options):
        # 继承-拓展SQLAlchemy的功能，封装一个RoutingSession类实现读写分离
        return orm.sessionmaker(class_=RoutingSession, db=self, **options)

# 自定义RoutingSQLAlchemy类创建数据库对象
db = RoutingSQLAlchemy(app)



# 构建模型类
class User(db.Model):
    __tablename__ = 't_user'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20), unique=True)
    age = db.Column(db.Integer, default=0, index=True)


if __name__ == '__main__':
    # 重置所有继承自db.Model的表
    # 如果模型类没有设置__bind_ky__属性(指定对应的数据库), 则DDL操作 根据SQLALCHEMY_DATABASE_URI 指定的数据库进行处理
    # db.drop_all()
    # db.create_all()
    app.run(host='0.0.0.0', debug=True, port=8000)

3：了解需求：

查询年龄是18岁的用户数据，只查询db3和db4数据库中的?

4: 在RoutingSession中创建一个方法接收视图函数传递给他的数据库名，并将数据库名传递给全局变量保存。
在这里插入图片描述

@app.route('/')
def find_all():

    for db_name in ['db3', 'db4']:
        user_list = db.session().get_db_name(db_name).query(User.name).filter(User.age == 18).all()
        for user  in user_list:
            print(user.name)
    return "hahahaha"

测试结果：两张表都查询到了。
在这里插入图片描述
5：存在的问题：对于只查询User,我们发现结果是只能查询到db3中的。

@app.route('/')
def find_all():

    for db_name in ['db3', 'db4']:
        user_list = db.session().get_db_name(db_name).query(User).filter(User.age == 18).all()
        for user  in user_list:
            print(user.name)
    return "hahahaha"