需要保护龙卷风的全局变量吗？

Question

龙卷风正在单线程中运行。
在一个时间点，是否只有一个功能运行？
所以我不必锁定保护变量？
即使这些功能是异步的？

Answer 1

龙卷风函数不间断运行，直到“yield”表达式（如果函数是协程）或函数返回。所以答案是否定的，你通常不需要用Tornado应用程序中的锁来保护全局变量。

如果您只需要一个协程可以使用共享的全局变量，那么Python的标准线程.Lock就是实现这一目标的错误方法。 （事实上​​，在单线程Tornado应用程序中使用threading.Lock会导致死锁。）而是使用tornado.locks.Lock来协调协程的访问。但这是一种先进的用例，你几乎不用担心。

为背景，读铭文著名的“硬骨头”文章：基于回调

https://glyph.twistedmatrix.com/2014/02/unyielding.html

这是关于双绞线，但对于异步coroutine-和应用程序一般。

Answer 2

如果在IOLoop中调度使用该变量的两个或多个函数，则需要保护全局变量。例如。而异步处理许多http请求。

您可以使用toro's Lock在龙卷风4.2+中，您可以使用tornado.locks，因为toro已合并到Tornado中。

的情况下：

• 有修饰test_var并调用一个从属函数的功能，即需要更长的时间
• 则存在清除test_var

实施例功能：

from tornado.ioloop import IOLoop 
from tornado import gen 
import time 

test_var = 'test' 

@gen.coroutine 
def sleep(): 
    yield gen.Task(IOLoop.instance().add_timeout, time.time() + 0.1) 

@gen.coroutine 
def depend_on_test_var(): 
    yield sleep() 
    print('depend_on_test %s' % test_var) 

@gen.coroutine 
def set_test_var(): 
    global test_var 
    test_var = 'set' 
    yield depend_on_test_var() 

@gen.coroutine 
def clear_test_var(): 
    global test_var 
    test_var = 'clear' 


@gen.coroutine 
def main(): 
    print('main start %s' % test_var) 
    yield [ 
     set_test_var(), 
     clear_test_var() 
    ] 

IOLoop.instance().run_sync(main) 

它一次运行一个功能。由于yield非阻塞函数（asynchttpclient，异步睡眠等）意味着做了一些其他的事情，直到它完成，ioloop需要下一个预定功能 - 这有点过于简化了。

当然，这仅仅是例子，并且可以单独yields改变：

@gen.coroutine 
def main(): 
    print('main start %s' % test_var) 
    yield set_test_var() 
    yield clear_test_var()