用tornado web服务的基本流程
- 实现处理请求的Handler，该类继承自
tornado.web.RequestHandler，实现用于处理请求的对应方法如：get、post等。返回内容用self.write方法输出。 - 实例化一个Application。构造函数的参数是一个Handlers列表，通过正则表达式，将请求与Handler对应起来。通过dict将Handler需要的其他对象以参数的方式传递给Handler的initialize方法。
- 初始化一个
tornado.httpserver.HTTPServer对象，构造函数的参数是上一步的Application对象。 - 为HTTPServer对象绑定一个端口。
- 开始IOLoop。
需要用到的特性
由于tornado的亮点是异步请求，所以这里首先想到的是将所有请求都改造为异步的。但是这里遇到一个问题，就是异步函数内一定不能有阻塞调用出现，否则整个IOLoop都会被卡住。这就要求彻底地去改造服务，将所有IO或是用时较长的请求都改造为异步函数。这个工程量是非常大的，需要去修改已有的代码。因此，我们考虑用线程池的方式去实现。当一个线程阻塞在某个请求或IO时，其他线程或IOLoop会继续执行。
另外一个瓶颈就是GIL限制了CPU的并发数量，因此考虑用子进程的方式增加进程数，提高服务能力上限。
综合上面的分析，大致用以下方案：
- 通过子进程的方式复制多个进程，使子进程中的只读页指向同一个物理页。
- 线程池。回避异步改造的工作量，增加IO的并发量。
测试代码
首先测试线程池，测试用例为：
对sleep页面同时发出两个请求：
- 在线程池中运行的函数（这里是
self.block_task）能够同时执行。表现为在控制台交替打印出数字。 - 两个get请求几乎同时返回，在浏览器上显示返回的内容。
线程池的测试代码如下：
import os
import sys
import time
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.gen
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.options import define, options
class HasBlockTaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(20) #起线程池，由当前RequestHandler持有
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
strTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print "in get before block_task %s" % strTime
result = yield self.block_task(strTime)
print "in get after block_task"
self.write("%s" % (result))
@run_on_executor
def block_task(self, strTime):
print "in block_task %s" % strTime
for i in range(1, 16):
time.sleep(1)
print "step %d : %s" % (i, strTime)
return "Finish %s" % strTime
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/sleep", HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.bind(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
整个代码里有几个位置值得关注：
executor = ThreadPoolExecutor(20)。这是给Handler类初始化了一个线程池。其中concurrent.futures不属于tornado，是python的一个独立模块，在python3中是内置模块，python2.7需要自己安装。- 修饰符
@run_on_executor。这个修饰符将同步函数改造为在executor（这里是线程池）上运行的异步函数，内部实现是将被修饰的函数submit到executor，返回一个Future对象。 - 修饰符
@tornado.gen.coroutine。被这个修饰符修饰的函数，是一个以同步函数方式编写的异步函数。原本通过callback方式编写的异步代码，有了这个修饰符，可以通过yield一个Future的方式来写。被修饰的函数在yield了一个Future对象后将会被挂起，Future对象的结果返回后继续执行。
运行代码后，在两个不同浏览器上访问sleep页面，得到了想要的效果。这里有一个小插曲，就是如果在同一浏览器的两个tab上进行测试，是无法看到想要的效果。第二个get请求会被block，直到第一个get请求返回，服务端才开始处理第二个get请求。这让我一度觉得多线程没有生效，用了半天时间查了很多资料，才看到是浏览器把相同的第二个请求block了，具体链接参考这里。
由于tornado很方便地支持多进程模型，多进程的使用要简单很多，在以上例子中，只需要对启动部分稍作改动即可。具体代码如下所示：
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/sleep", HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.bind(8888)
print tornado.ioloop.IOLoop.initialized()
http_server.start(5)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
需要注意的地方有两点：
app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/sleep", HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)，在生成Application对象时，要将autoreload和debug两个参数至为False。也就是需要保证在fork子进程之前IOLoop是未被初始化的。这个可以通过tornado.ioloop.IOLoop.initialized()函数来跟。http_server.start(5)在启动IOLoop之前通过start函数设置进程数量，如果设置为0表示每个CPU都启动一个进程。
最后的效果是可以看到n+1个进程在运行，且公用同一个端口。