为什么在Tornado协同程序中time.sleep并行运行？

Question

当我在简单的Tornado应用程序中运行此处理程序并使用curl发出两个请求时，它不会并行运行。当我想要打印“1 1 2 2 3 3 4 4 5 5”时，打印出“1 2 3 4 5 1 2 3 4 5”。

class SleepHandler(RequestHandler): 
    def get(self): 
     for i in range(5): 
      print(i) 
      time.sleep(1) 

我在做什么错了？

Answer 1

这样做的原因是，time.sleep是阻塞功能：它不允许控制返回IOLoop，使其他处理程序可以运行。

当然，time.sleep通常只是这些示例中的占位符，重点是要显示处理程序中的某些内容变慢时会发生什么。无论真正的代码在做什么，为了实现并发性，阻塞代码必须替换为非阻塞等价物。这意味着三两件事之一：

• 查找协程友好相当于。对于time.sleep，请改为使用tornado.gen.sleep：

  class CoroutineSleepHandler(RequestHandler): 
      @gen.coroutine 
      def get(self): 
       for i in range(5): 
        print(i) 
        yield gen.sleep(1) 
  

  当此选项可用时，通常是最佳方法。请参阅Tornado wiki以获取可能有用的异步库的链接。

• 查找基于回拨的等效物。类似于第一种选择，基于回调的库可用于许多任务，但它们比为协程设计的库稍微复杂一些。这些通常与tornado.gen.Task用作适配器：

  class CoroutineTimeoutHandler(RequestHandler): 
      @gen.coroutine 
      def get(self): 
       io_loop = IOLoop.current() 
       for i in range(5): 
        print(i) 
        yield gen.Task(io_loop.add_timeout, io_loop.time() + 1) 
  

  再次，Tornado wiki可以是有用的，以找到合适的库。

• 在另一个线程上运行阻止码。当异步库不可用时，可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor在另一个线程上运行任何阻塞码。这是可用于任何阻挡功能的异步对方是否存在一个通用的解决方案：

  executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(8) 
  
  class ThreadPoolHandler(RequestHandler): 
      @gen.coroutine 
      def get(self): 
       for i in range(5): 
        print(i) 
        yield executor.submit(time.sleep, 1) 
  

  参见龙卷风用户指南的Asynchronous I/O chapter更多关于阻塞和异步函数。