前言也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好，而是你用错了 比如最近发现一个事情:某网
前言
也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好，而是你用错了.比如最近发现一个事情:某网站打开页面很慢,服务器cpu/内存都正常.网络状态也良好. 后来发现，打开页面会有很多请求后端数据库的访问，有一个mongodb的数据库业务api的rest服务.但是它的tornado却用错了,一步步的来研究问题:
说明
以下的例子都有2个url,一个是耗时的请求，一个是可以或者说需要立刻返回的请求,我想就算一个对技术不熟，从道理上来说的用户， 他希望的是他访问的请求不会影响也不会被其他人的请求影响
#!/bin/env python
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.httpclient
import time
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
class SleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
time.sleep(5)
self.write("when i sleep 5s")
class JustNowHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("i hope just now see you")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/sleep", SleepHandler), (r"/justnow", JustNowHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
假如你使用页面请求或者使用哪个httpie,curl等工具先访问http://localhost:8000/sleep,再访问http://localhost:8000/justnow.你会发现本来可以立刻返回的/jsutnow的请求会一直阻塞到/sleep请求完才返回.
这是为啥?为啥我的请求被/sleep请求阻塞了？如果平时我们的web请求足够快我们可能不会意识到这个问题，但是事实上经常会有一些耗时的进程，意味着应用程序被有效的锁定直至处理结束.
这是时候你有没有想起@tornado.web.asynchronous这个装饰器？但是使用这个装饰器有个前提就是你要耗时的执行需要执行异步,比如上面的time.sleep,你只是加装饰器是没有作用的，而且需要注意的是 Tornado默认在函数处理返回时关闭客户端的连接,但是当你使用@tornado.web.asynchonous装饰器时，Tornado永远不会自己关闭连接，需要显式的self.finish()关闭
我们大部分的函数都是阻塞的, 比如上面的time.sleep其实tornado有个异步的实现:
#!/bin/env python
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.gen
import tornado.httpclient
import tornado.concurrent
import tornado.ioloop
import time
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
class SleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
yield tornado.gen.Task(tornado.ioloop.IOLoop.instance().add_timeout, time.time() + 5)
self.write("when i sleep 5s")
class JustNowHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("i hope just now see you")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/sleep", SleepHandler), (r"/justnow", JustNowHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
这里有个新的tornado.gen.coroutine装饰器, coroutine是3.0之后新增的装饰器.以前的办法是用回调，还是看我这个例子:
class SleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
def get(self):
tornado.ioloop.IOLoop.instance().add_timeout(time.time() + 5, callback=self.on_response)
def on_response(self):
self.write("when i sleep 5s")
self.finish()
使用了callback, 但是新的装饰器让我们通过yield实现同样的效果:你在打开/sleep之后再点击/justnow， justnow的请求都是立刻返回不受影响.但是用了asynchronous的装饰器你的耗时的函数也需要执行异步
刚才说的都是没有意义的例子，下面写个有点用的:读取mongodb数据库数据，然后再前端按行write出来
#!/bin/env python
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.gen
import tornado.httpclient
import tornado.concurrent
import tornado.ioloop
import time
# 一个mongodb出品的支持异步的数据库的python驱动
import motor
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
# db其实就是test数据库的游标
db = motor.MotorClient().open_sync().test
class SleepHandler(BaseHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
# 这一行执行还是阻塞需要时间的，我的tt集合有一些数据并且没有索引
cursor = db.tt.find().sort([(‘a‘, -1)])
# 这部分会异步非阻塞的执行二不影响其他页面请求
while (yield cursor.fetch_next):
message = cursor.next_object()
self.write(‘<li>%s</li>‘ % message[‘a‘])
self.write(‘</ul>‘)
self.finish()
def _on_response(self, message, error):
if error:
raise tornado.web.HTTPError(500, error)
elif message:
for i in message:
self.write(‘<li>%s</li>‘ % i[‘a‘])
else:
self.write(‘</ul>‘)
self.finish()
class JustNowHandler(BaseHandler):
def get(self):
self.write("i hope just now see you")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/sleep", SleepHandler), (r"/justnow", JustNowHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
一个同事提示为什么这个耗时的东西不能异步的丢给某工具去执行而不阻塞我的请求呢?好吧，我也想到了:celery，正好github有这个东西:tornado-celery
执行下面的程序首先你要安装rabbitmq和celery:
#!/bin/env python
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.gen
import tornado.httpclient
import tcelery, tasks
import time
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
tcelery.setup_nonblocking_producer()
class SleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
# tornado.gen.Task的参数是:要执行的函数, 参数
yield tornado.gen.Task(tasks.sleep.apply_async, args=[5])
self.write("when i sleep 5s")
self.finish()
class JustNowHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("i hope just now see you")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/sleep", SleepHandler), (r"/justnow", JustNowHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
task是celery的任务定义的文件，包含我们说的time.sleep的函数
import time
from celery import Celery
celery = Celery("tasks", broker="amqp://guest:[email protected]:5672")
celery.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp"
@celery.task
def sleep(seconds):
time.sleep(float(seconds))
return seconds
if __name__ == "__main__":
celery.start()
然后启动celelry worker(要不然你的任务怎么执行呢?肯定需要一个消费者取走):
celery -A tasks worker --loglevel=info
但是这里的问题也可能很严重:我们的异步非阻塞依赖于celery,还是这个队列的长度,假如任务很多那么就需要等待,效率很低.有没有一种办法把我的同步阻塞函数变为异步(或者说被tornado的装饰器理解和识别)呢?
#!/bin/env python
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.httpclient
import tornado.gen
from tornado.concurrent import run_on_executor
# 这个并发库在python3自带在python2需要安装sudo pip install futures
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
from tornado.options import define, options
define("port", default=8000, help="run on the given port", type=int)
class SleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(2)
#executor 是局部变量 不是全局的
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
# 假如你执行的异步会返回值被继续调用可以这样(只是为了演示),否则直接yield就行
res = yield self.sleep()
self.write("when i sleep %s s" % res)
self.finish()
@run_on_executor
def sleep(self):
time.sleep(5)
return 5
class JustNowHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("i hope just now see you")
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[
(r"/sleep", SleepHandler), (r"/justnow", JustNowHandler)])
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()