Tornado實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程/多線程的HTTP服務(wù)詳解

用tornado web服務(wù)的基本流程

1.實(shí)現(xiàn)處理請求的Handler，該類繼承自tornado.web.RequestHandler，實(shí)現(xiàn)用于處理請求的對應(yīng)方法如：get、post等。返回內(nèi)容用self.write方法輸出。

2.實(shí)例化一個(gè)Application。構(gòu)造函數(shù)的參數(shù)是一個(gè)Handlers列表，通過正則表達(dá)式，將請求與Handler對應(yīng)起來。通過dict將Handler需要的其他對象以參數(shù)的方式傳遞給Handler的initialize方法。

3.初始化一個(gè)tornado.httpserver.HTTPServer對象，構(gòu)造函數(shù)的參數(shù)是上一步的Application對象。

4.為HTTPServer對象綁定一個(gè)端口。

5.開始IOLoop。

需要用到的特性

由于tornado的亮點(diǎn)是異步請求，所以這里首先想到的是將所有請求都改造為異步的。但是這里遇到一個(gè)問題，就是異步函數(shù)內(nèi)一定不能有阻塞調(diào)用出現(xiàn)，否則整個(gè)IOLoop都會被卡住。這就要求徹底地去改造服務(wù)，將所有IO或是用時(shí)較長的請求都改造為異步函數(shù)。這個(gè)工程量是非常大的，需要去修改已有的代碼。因此，我們考慮用線程池的方式去實(shí)現(xiàn)。當(dāng)一個(gè)線程阻塞在某個(gè)請求或IO時(shí)，其他線程或IOLoop會繼續(xù)執(zhí)行。

另外一個(gè)瓶頸就是GIL限制了CPU的并發(fā)數(shù)量，因此考慮用子進(jìn)程的方式增加進(jìn)程數(shù)，提高服務(wù)能力上限。

綜合上面的分析，大致用以下方案：

• 通過子進(jìn)程的方式復(fù)制多個(gè)進(jìn)程，使子進(jìn)程中的只讀頁指向同一個(gè)物理頁。
• 線程池?；乇墚惒礁脑斓墓ぷ髁浚黾覫O的并發(fā)量。

測試代碼

首先測試線程池，測試用例為：

對sleep頁面同時(shí)發(fā)出兩個(gè)請求：

• 在線程池中運(yùn)行的函數(shù)（這里是self.block_task）能夠同時(shí)執(zhí)行。表現(xiàn)為在控制臺交替打印出數(shù)字。
• 兩個(gè)get請求幾乎同時(shí)返回，在瀏覽器上顯示返回的內(nèi)容。

線程池的測試代碼如下：

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)  #起線程池，由當(dāng)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()

整個(gè)代碼里有幾個(gè)位置值得關(guān)注：

1.executor = ThreadPoolExecutor(20)。這是給Handler類初始化了一個(gè)線程池。其中concurrent.futures不屬于tornado，是python的一個(gè)獨(dú)立模塊，在python3中是內(nèi)置模塊，python2.7需要自己安裝。

2.修飾符@run_on_executor。這個(gè)修飾符將同步函數(shù)改造為在executor（這里是線程池）上運(yùn)行的異步函數(shù)，內(nèi)部實(shí)現(xiàn)是將被修飾的函數(shù)submit到executor，返回一個(gè)Future對象。

3.修飾符@tornado.gen.coroutine。被這個(gè)修飾符修飾的函數(shù)，是一個(gè)以同步函數(shù)方式編寫的異步函數(shù)。原本通過callback方式編寫的異步代碼，有了這個(gè)修飾符，可以通過yield一個(gè)Future的方式來寫。被修飾的函數(shù)在yield了一個(gè)Future對象后將會被掛起，F(xiàn)uture對象的結(jié)果返回后繼續(xù)執(zhí)行。

運(yùn)行代碼后，在兩個(gè)不同瀏覽器上訪問sleep頁面，得到了想要的效果。這里有一個(gè)小插曲，就是如果在同一瀏覽器的兩個(gè)tab上進(jìn)行測試，是無法看到想要的效果。第二個(gè)get請求會被block，直到第一個(gè)get請求返回，服務(wù)端才開始處理第二個(gè)get請求。這讓我一度覺得多線程沒有生效，用了半天時(shí)間查了很多資料，才看到是瀏覽器把相同的第二個(gè)請求block了，具體鏈接參考這里。

由于tornado很方便地支持多進(jìn)程模型，多進(jìn)程的使用要簡單很多，在以上例子中，只需要對啟動部分稍作改動即可。具體代碼如下所示：

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()

需要注意的地方有兩點(diǎn)：

1.app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/sleep", HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)，在生成Application對象時(shí)，要將autoreload和debug兩個(gè)參數(shù)至為False。也就是需要保證在fork子進(jìn)程之前IOLoop是未被初始化的。這個(gè)可以通過tornado.ioloop.IOLoop.initialized()函數(shù)來跟。

2.http_server.start(5)在啟動IOLoop之前通過start函數(shù)設(shè)置進(jìn)程數(shù)量，如果設(shè)置為0表示每個(gè)CPU都啟動一個(gè)進(jìn)程。
最后的效果是可以看到n+1個(gè)進(jìn)程在運(yùn)行，且公用同一個(gè)端口。

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