Python como corrigir esse erro? QueuePool limit of size <x> overflow <y> reached

[fabio.umpierre321]

Boa tarde, tenho uma aplicação flask + sqlalchemy onde quando o usuario faz muitas requisições, retorna esse erro: QueuePool limit of size 15 overflow 10 reached, verifiquei no monitor do rds na aws e estava tentando 30 conexoes em media, no meu codigo python, eu estou me certificando de fechar todas as sessões com bloco with + session.commit() e session.close() alguém poderia ter uma dica de como resolver?

[Marlonxv]

Aqui estão algumas possíveis soluções para o problema:

Aumente o tamanho do pool de conexões: Você pode aumentar o tamanho do pool de conexões na configuração do SQLAlchemy. Por padrão, o tamanho máximo do pool é 5. Você pode aumentar esse valor usando o argumento pool_size ao criar a conexão com o banco de dados. Por exemplo: create_engine(url, pool_size=20). Certifique-se de que o tamanho do pool seja maior ou igual ao número de conexões simultâneas que sua aplicação precisa.

Reduza o número de conexões simultâneas: Se a sua aplicação estiver fazendo muitas requisições simultâneas, pode ser necessário ajustar o número de conexões simultâneas para um valor menor. Você pode fazer isso limitando o número de threads ou processos que sua aplicação usa para lidar com as solicitações.

Use um pool de conexões externo: Se você estiver usando um pool de conexões integrado ao SQLAlchemy, pode ser útil usar um pool de conexões externo, como o pgBouncer. Esses pools de conexões externos são projetados para lidar com um grande número de conexões simultâneas e podem ajudar a reduzir o número de conexões que sua aplicação precisa fazer diretamente com o banco de dados.

Verifique se todas as conexões estão sendo fechadas: Certifique-se de que todas as conexões do banco de dados estejam sendo fechadas adequadamente em seu código. Verifique se não há exceções que estão impedindo o fechamento das conexões.

Espero que essas sugestões possam ajudar a resolver o problema de conexões simultâneas no seu aplicativo Flask + SQLAlchemy.