在提出这个问题之前，我已经搜索了很多关于“跨线程共享同一db连接”的内容。我得到的答案大多是否定的，而是使用连接池，但很少有人详细解释为什么我们不能这样做。
然后我使用多处理和多线程编写了一个示例代码，我正试图解决它，但仍然有一些困难要解决。我得到的是：
多重处理：

import multiprocessing as multiprocessing
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')

def operate(sql):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(sql)
    cur.close()
    return cur.fetchall()

pool = multiprocessing.Pool(4)
res = []

for seq in range(1, 3):
    sql = "SELECT * FROM `user` WHERE `id` = %d" % seq
    p = pool.apply_async(operate, [sql, ])
    res.append(p)

pool.close()
pool.join()

conn.close()
for j in res:
    print(j.get())

正如所料，此代码无法正常工作：

((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)   # process1
((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)  # process2  (1), this is normal output and should be what we want.

((None, None, 2, 'zzz', '1256', 1, 0, ''),)
((None, None, 1, 'ttt', 'hhh', 1, 0, ''),)  # (2), this is incorrect output.

跑了很多次，要么得到（1）要么得到（2）。原因（我认为）是：虽然多进程并行运行，但process1的调用仍然早于process2。对于mysql，哪个进程的查询首先完成还不确定。如果process2提前完成，因为它们共享同一个连接，连接会按照调用的顺序返回数据，所以我得到了情况（2），否则得到了情况（1）。我说得对吗？
多线程

import multiprocessing.dummy as multithread
import pymysql
from queue import Queue

conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='123456', db='test')

def operate(sql):
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(sql)
    cur.close()
    res.put(cur.fetchall())

pool = multithread.Pool(4)
res = Queue()

for seq in range(1, 3):
    sql = "SELECT * FROM `user` WHERE `id` = %d" % seq
    p = pool.apply_async(operate, [sql, ])

pool.close()
pool.join()

conn.close()
print(res.get())

最初我认为这段代码的结果将是相同的多处理，但结果不同。它要么打印进程1，要么打印进程2，甚至在那里结巴。为什么？
将db隔离级别更改为serializable可以解决此问题吗？
我试过了。对于多重处理来说，这似乎是可行的；但对多线程没有影响。理论上应该有用，不是吗？如果是这样，我无论如何也不会这么做，只是想办法解决它。