在 tornado 中异步无阻塞的执行耗时任务

在 tornado 中异步无阻塞的执行耗时任务

在 linux 上 tornado 是基于 epoll 的事件驱动框架，在网络事件上是无阻塞的。但是因为 tornado 自身是单线程的，所以如果我们在某一个时刻执行了一个耗时的任务，那么就会阻塞在这里，无法响应其他的任务请求，这个和 tornado 的高性能服务器称号不符，所以我们要想办法把耗时的任务转换为不阻塞主线程，让耗时的任务不影响对其他请求的响应。

在 python 3.2 上，增加了一个并行库 concurrent.futures，这个库提供了更简单的异步执行函数的方法。

如果是在 2.7 之类的 python 版本上，可以使用

pip install futures

来安装这个库。

关于这个库的具体使用，这里就不详细展开了，可以去看官方文档，需要注意的是，前两个例子是示例错误的用法，可能会产生死锁。

下面说说如何在 tornado 中结合使用 futures 库，最好的参考莫过于有文档＋代码。正好， tornado 中解析 ip 使用的 dns 解析服务是多线程无阻塞的。(

netutils.ThreadedResolver

)

我们来看看它的实现，看看如何应用到我们的程序中来。

tornado 中使用多线程无阻塞来处理 dns 请求

# 删除了注释
class ThreadedResolver(ExecutorResolver):
_threadpool = None
_threadpool_pid = None
def initialize(self, io_loop=None, num_threads=10):
threadpool = ThreadedResolver._create_threadpool(num_threads)
super(ThreadedResolver, self).initialize(
io_loop=io_loop, executor=threadpool, close_executor=False)
@classmethod
def _create_threadpool(cls, num_threads):
pid = os.getpid()
if cls._threadpool_pid != pid:
# Threads cannot survive after a fork, so if our pid isn't what it
# was when we created the pool then delete it.
cls._threadpool = None
if cls._threadpool is None:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
cls._threadpool = ThreadPoolExecutor(num_threads)
cls._threadpool_pid = pid
return cls._threadpool

ThreadedResolver

是

ExecutorEesolver

的子类，看看它的是实现。

class ExecutorResolver(Resolver):
def initialize(self, io_loop=None, executor=None, close_executor=True):
self.io_loop = io_loop or IOLoop.current()
if executor is not None:
self.executor = executor
self.close_executor = close_executor
else:
self.executor = dummy_executor
self.close_executor = False
def close(self):
if self.close_executor:
self.executor.shutdown()
self.executor = None
@run_on_executor
def resolve(self, host, port, family=socket.AF_UNSPEC):
addrinfo = socket.getaddrinfo(host, port, family, socket.SOCK_STREAM)
results = []
for family, socktype, proto, canonname, address in addrinfo:
results.append((family, address))
return results

从

ExecutorResolver

的实现可以看出来，它的关键参数是

ioloop

和

executor

，干活的

resolve

函数被

@run_on_executor

修饰，结合起来看

ThreadedResolver

的实现，那么这里的

executor

就是

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

再来看看

@run_on_executor

的实现。

run_on_executor

的实现在

concurrent.py

文件中，它的源码如下：

def run_on_executor(fn):
@functools.wraps(fn)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
callback = kwargs.pop("callback", None)
future = self.executor.submit(fn, self, *args, **kwargs)
if callback:
self.io_loop.add_future(future,
lambda future: callback(future.result()))
return future
return wrapper

关于

functions.wraps()

的介绍可以参考官方文档 functools — Higher-order functions and operations on callable objects

简单的说，这里对传递进来的函数进行了封装，并用

self.executor.submit()

对包装的函数进行了执行，并判断是否有回调，如果有，就加入到 ioloop 的 callback 里面。

对比官方的

concurrent.futures.Executor

的接口，里面有个

submit()

方法，从头至尾看看

ThreadedResolver

的实现，就是使用了

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

这个

Executor

的子类。

所以 tornado 中解析 dns 使用的多线程无阻塞的方法的实质就是使用了

concurrent.futures

提供的

ThreadPoolExecutor

功能。

使用多线程无阻塞方法来执行耗时的任务

借鉴 tornado 的使用方法，在我们自己的程序中也使用这种方法来处理耗时的任务。

from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class LongTimeTask(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(10)
@run_on_executor()
def get(self, data):
long_time_task(data)

上面就是一个基本的使用方法，下面展示一个使用 sleep() 来模拟耗时的完整程序。

#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.httpserver
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.concurrent import run_on_executor
import time
class App(tornado.web.Application):
def __init__(self):
handlers = [
(r'/', IndexHandler),
(r'/sleep/(\d+)', SleepHandler),
]
settings = dict()
tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)
class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(10)
class IndexHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello, world %s" % time.time())
class SleepHandler(BaseHandler):
@run_on_executor
def get(self, n):
time.sleep(float(n))
self._callback()
def _callback(self):
self.write("after sleep, now I'm back %s" % time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
if __name__ == "__main__":
app = App()
server = tornado.httpserver.HTTPServer(app, xheaders=True)
server.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

此时先调用 127.0.0.1:8888/sleep/10 不会阻塞 127.0.0.1:8888/ 了。

以上，就是完整的在 tornado 中利用多线程来执行耗时的任务。

结语

epoll 的好处确实很多，事件就绪通知后，上层任务函数执行任务，如果任务本身需要较耗时，那么就可以考虑这个方法了，
当然也有其他的方法，比如使用 celery 来调度执行耗时太多的任务，比如频繁的需要写入数据到不同的文件中，我公司的一个项目中，需要把数据写入四千多个文件中，每天产生几亿条数据，就是使用了 tornado + redis + celery 的方法来高效的执行写文件任务。

完。

原文地址：在 tornado 中异步无阻塞的执行耗时任务, 感谢原作者分享。关键词：