异步和非阻塞I/O¶

实时web功能需要为每个用户提供一个多数时间被闲置的长连接, 在传统的同步web服务器中，这意味着要为每个用户提供一个线程, 当然每个线程的开销都是很昂贵的.

为了尽量减少并发连接造成的开销，Tornado使用了一种单线程事件循环的方式. 这就意味着所有的应用代码都应该是异步非阻塞的, 因为在同一时间只有一个操作是有效的.

异步和非阻塞是非常相关的并且这两个术语经常交换使用,但它们不是完全相同的事情.

阻塞¶

一个函数在等待某些事情的返回值的时候会被阻塞. 函数被阻塞的原因有很多: 网络I/O,磁盘I/O,互斥锁等.事实上每个函数在运行和使用CPU的时候都或多或少会被阻塞(举个极端的例子来说明为什么对待CPU阻塞要和对待一般阻塞一样的严肃: 比如密码哈希函数 bcrypt, 需要消耗几百毫秒的CPU时间,这已经远远超过了一般的网络或者磁盘请求时间了).

一个函数可以在某些方面阻塞在另外一些方面不阻塞.例如, tornado.httpclient 在默认的配置下,会在DNS解析上面阻塞,但是在其他网络请求的时候不阻塞 (为了减轻这种影响，可以用 ThreadedResolver 或者是通过正确配置 libcurl 用 tornado.curl_httpclient 来做). 在Tornado的上下文中,我们一般讨论网络I/O上下文的阻塞,尽管各种阻塞已经被最小化.

异步¶

异步函数在会在完成之前返回，在应用中触发下一个动作之前通常会在后台执行一些工作(和正常的同步函数在返回前就执行完所有的事情不同).这里列举了几种风格的异步接口:

回调参数
返回一个占位符 (Future, Promise, Deferred)
传送给一个队列
回调注册表 (POSIX信号)

不论使用哪种类型的接口, 按照定义 异步函数与它们的调用者都有着不同的交互方式;也没有什么对调用者透明的方式使得同步函数异步(类似 gevent 使用轻量级线程的系统性能虽然堪比异步系统,但它们并没有真正的让事情异步).

例子¶

一个简单的同步函数:

from tornado.httpclient import HTTPClient

def synchronous_fetch(url):
    http_client = HTTPClient()
    response = http_client.fetch(url)
    return response.body

把上面的例子用回调参数重写的异步函数:

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient

def asynchronous_fetch(url, callback):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    def handle_response(response):
        callback(response.body)
    http_client.fetch(url, callback=handle_response)

使用 Future 代替回调:

from tornado.concurrent import Future

def async_fetch_future(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    my_future = Future()
    fetch_future = http_client.fetch(url)
    fetch_future.add_done_callback(
        lambda f: my_future.set_result(f.result()))
    return my_future

Future 版本明显更加复杂，但是 Futures 却是Tornado中推荐的写法因为它有两个主要的优势.首先是错误处理更加一致,因为 Future.result 方法可以简单的抛出异常(相较于常见的回调函数接口特别指定错误处理), 而且 Futures 很适合和协程一起使用.协程会在后面深入讨论.这里是上面例子的协程版本,和最初的同步版本很像:

from tornado import gen

@gen.coroutine
def fetch_coroutine(url):
    http_client = AsyncHTTPClient()
    response = yield http_client.fetch(url)
    raise gen.Return(response.body)

raise gen.Return(response.body) 声明是在Python 2 (and 3.2)下人为执行的, 因为在其中生成器不允许返回值.为了克服这个问题,Tornado的协程抛出一种特殊的叫 Return 的异常. 协程捕获这个异常并把它作为返回值. 在Python 3.3和更高版本,使用 return response.body 有相同的结果.