Tornado实现多线程/多进程的HTTP服务-摩杜云开发者社区

用tornado web服务的基本流程

原文链接 1.实现处理请求的Handler，该类继承自tornado.web.RequestHandler,实现用于请求的对应方法如：get，post等。返回内容用self.write方法输出。 **2.实例化一个Application。**构造函数的参数是一个Handler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。 3.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。 4.为HRRPServer对象绑定一个端口。5.开始IOLoop。

可以用到的特性

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。这就要求彻底地区改造服务，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，需要区修改已有的代码。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CPU的并发数量，因此考虑用紫禁城的方式增加进程数，提高服务能力上限。综合分析，大致用以下方案： 1.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。 2.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：

1.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。 2.两个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。 2.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。 3.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：

1.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。 2.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。

实际代码

大部分逻辑代码是封装好的，服务的代码如下：

import os
import sys
import json

import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.httpclient
import tornado.web
import tornado.gen
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.options import define, options

import rela_baike_server
from rela_baike_server import RelaBaikeRequest, RelaBaikeResult, RelaBaikeServer

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
logging.basicConfig()

import pdb

g_log_prefix = '../log/rela_baike_tornado.'

def getLogger(strPrefixBase):
    strPrefix = "%s%d" % (strPrefixBase, os.getpid())
    logger = logging.getLogger("RELA_BAIKE")
    logger.propagate = False
    handler = TimedRotatingFileHandler(strPrefix, 'H', 1)
    handler.suffix = "%Y%m%d_%H%M%S.log"
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(logging.INFO)
    return logger

def makeResponseBody(retCode, errReason, dicSummary):
    dicRes = {}
    dicRes['retCode'] = retCode
    if retCode != 0:
        dicRes['error'] = errReason
    else:
        dicRes['data'] = dicSummary
    return json.dumps(dicRes)

class RelaBaikeHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = ThreadPoolExecutor(50)
    def initialize(self, relaServer, logger):
        self.__serverRelaBaike = relaServer
        self.__logger = logger

    @tornado.gen.coroutine
    def get(self):
        lstSummary = []
        retCode = 0
        errReason = ""
        try:
            utfQuery = self.get_argument('query').encode('utf8').strip()
        except:
            errorReason = 'Query encoding not utf-8.'
            strRes = makeResponseBody(-1, errorReason, lstSummary)
            self.write(strRes)
            return
        if utfQuery == "":
            strRes = makeResponseBody(0, '', lstSummary)
            self.write(strRes)
            return

        error, errReason, lstSummary = yield self.getRelaBaike(utfQuery)
        strRes = makeResponseBody(error, errReason, lstSummary)
        self.write(strRes)

    def __logResponse(self, utfQuery, relaResult):
        succ = relaResult.isSuccess()
        if succ:
            self.__logger.info("%s\tSucc\t%s" % (utfQuery, "|".join([str(item[0]) for item in relaResult])))
        else:
            self.__logger.info("%s\tError:%d" % (utfQuery, relaResult.getError()))

    @run_on_executor
    def getRelaBaike(self, utfQuery):
        error = 0
        lstSummary = []
        relaBaikeRequest = RelaBaikeRequest(content=utfQuery)
        relaBaikeResult = self.__serverRelaBaike.getRelaBaike(relaBaikeRequest)
        self.__logResponse(utfQuery, relaBaikeResult)
        if relaBaikeResult.isSuccess():
            for item in relaBaikeResult:
                baikeid = item[0]
                try:
                    dicSummary = json.loads(item[1])
                except:
                    return -2, 'summary format error' ,lstSummary
                lstSummary.append(dicSummary)
        else:
            return relaBaikeResult.getError(), rela_baike_server.g_dic_error.get(relaBaikeResult.getError(), 'other error') ,lstSumm
ary
        return 0, 'success',lstSummary

def start():
    port = int(sys.argv[1])

    serverRelaBaike = rela_baike_server.getRelaBaikeServer()
    logger = getLogger(g_log_prefix)

    app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/rela_baike", RelaBaikeHandler,  dict(relaServer=serverRelaBaike, logger=logger))])
    http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
    http_server.bind(port)
    http_server.start(2)
    tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

if __name__ == "__main__":
    start()

代码所涉及的特性基本上不超过前面的测试例子，除了下两几点：

1.在*Handler类里增加了一个def initialize(self, relaServer, logger)函数。这是为了把一些初始化好的对象传到Handler类里。 2.app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/rela_baike", RelaBaikeHandler, dict(relaServer=serverRelaBaike, logger=logger))])。前面handler的initialize函数参数，对应于Application初始化时，每个handler对应的dict。