前言：鉴于Google了大片关于Tornado框架关于其异步非阻塞的实现方法和缘由结果都不尽理想，在此写一篇个人了解的博客来向诸位解释Tornado的异步非阻塞的原理和实现方法，在此感谢前人栽树！
异步非阻塞是针对另一请求来说的，本次的请求该是阻塞的仍然是阻塞的，这跟Python里面的异步是不一样的，Python里面的异步是指异步的代码段独立执行，原代码中会持续执行异步代码段下面的代码
系统：MAC
python：3.6
Tornado：6.1
接口测试：ab
一、异步实现
1.使用 gen.coroutine 异步编程
在 Tornado 中两个装饰器：
-
tornado.web.asynchronous：长连接装饰器 python2中，Python3中取消了 -
tornado.gen.coroutine：协程模式装饰器 跟python3中 async await功能一致
asynchronous 装饰器是让请求变成长连接的方式，必须手动调用self.finish()才会响应
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
def get(self):
# bad
self.write("Hello, world")
asynchronous 装饰器不会自动调用self.finish() ，如果没有没有指定结束，该长连接会一直保持直到 pending 状态。
peding
所以正确是使用方式是使用了 asynchronous 需要手动 finish
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
def get(self):
self.write("Hello, world")
self.finish()
coroutine 装饰器是指定改请求为协程模式，说明白点就是能使用 yield 配合 Tornado 编写异步程序。
Tronado 为协程实现了一套自己的协议，不能使用 Python 普通的生成器。
在使用协程模式编程之前要知道如何编写 Tornado 中的异步函数，Tornado 提供了多种的异步编写形式：回调、Future、协程等，其中以协程模式最是简单和用的最多。
编写一个基于协程的异步函数同样需要 coroutine 装饰器
class SleepHandler(BaseHandler):
"""
异步的延时10秒的接口
"""
@gen.coroutine
def get(self):
yield gen.sleep(10)
self.write("when i sleep 5s")
使用 coroutine 方式有个很明显是缺点就是严重依赖第三方库的实现，如果库本身不支持 Tornado 的异步操作再怎么使用协程也是白搭依然会是阻塞的，放个例子感受一下。
class SyncSleepHandler(BaseHandler):
"""
同步的方式,一个延时10s的接口
"""
def get(self):
print(3)
time.sleep(10)
print(4)
self.write("when i sleep 10s")
class SleepHandler(BaseHandler):
"""
异步的延时10秒的接口，gen.sleep支持Tornado异步
"""
@gen.coroutine
def get(self):
print(1)
yield gen.sleep(10)
print(2)
self.write("when i sleep 10s")
class NoSleepHandler(BaseHandler):
"""
time库不支持Tornado异步
"""
@gen.coroutine
def get(self):
print(5)
yield time.sleep(5)
print(6)
self.write("when i sleep 10s")
1 .运行SleepHandler接口，执行异步非阻塞，执行100个并发，通过打印发现一个线程在一个请求在执行gen.sleep(10)并没有阻塞其他请求，正因为如此所以它是异步非阻塞的。
image.png
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2 .运行SyncSleepHandler接口，执行同步阻塞，执行10个并发(由于同步100个等待时间太长，减少到10个，并不影响)，通过打印发现一个线程在一个请求执行time.sleep(10)的时候会阻塞其他请求，直到该请求完毕后才会执行下一个请求
image.png
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3 . 运行NoSleepHandler接口，执行不支持Tornado异步的协程接口，5个并发(理由如上)，通过ab发现5个并发数耗时25秒，没有实现异步，在第二图中打印出来发现接口存在任务调度，执行第二个接口后没等接口执行完毕，系统线程任务调度暂停第二个接口，执行第三个接口以此类推，这就表明使用
@gen.coroutine如果库本身不支持Tornado 的异步操作再怎么使用协程也是白搭依然会是阻塞的，
image.png
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2.基于线程的异步编程
使用 gen.coroutine 装饰器编写异步函数，如果库本身不支持异步，那么响应任然是阻塞的。
在 Tornado 中有个装饰器能使用 ThreadPoolExecutor 来让阻塞过程变成非阻塞，其原理是在 Tornado 本身这个线程之外另外启动一个线程来执行阻塞的程序，从而让 Tornado 变得阻塞。
futures 在 Python3 是标准库，但是在 Python2 中需要手动安装
pip install futures
class ThreadSleepHandler(BaseHandler):
"""
time库不支持Tornado异步
"""
# 必须定义一个executor的属性，然后run_on_executor 注解才管用。
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
@gen.coroutine
def get(self):
print(5)
yield self.sleep_fun()
print(6)
self.write("when i sleep 10s")
@run_on_executor
def sleep_fun(self):
time.sleep(5)
通过下图发现5个并发只需10秒，实现了异步非阻塞
但是与之而来的问题是，如果大量使用线程化的异步函数做一些高负载的活动，会导致该 Tornado 进程性能低下响应缓慢，这只是从一个问题到了另一个问题而已。
所以在处理一些小负载的工作，是能起到很好的效果，让 Tornado 异步非阻塞的跑起来。
但是明明知道这个函数中做的是高负载的工作，那么你应该采用另一种方式，使用 Tornado 结合 Celery 来实现异步非阻塞。
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3.基于 Celery 的异步编程
先编写一个异步任务
import time
from celery import Celery
app = Celery("tasks", broker="amqp://guest:guest@localhost:5672")
app.conf.CELERY_RESULT_BACKEND = "amqp://guest:guest@localhost:5672"
@app.task
def sleep_fun(second):
time.sleep(second)
return 'ok'
if __name__ == "__main__":
app.start()
然后启动celery celery -A apps.foo.tasks.app worker --loglevel=info
class CelerySleepHandler(tornado.web.RequestHandler):
@gen.coroutine
def get(self):
print(7)
response = yield gen.Task(tasks.sleep_fun.apply_async, args=[5])
print(8)
self.write("when i sleep 10s")
调用该接口就会发现结过跟异步非阻塞一致
Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。
Celery 并不是唯一选择，你可选择其他的任务队列来实现，但是 Celery 是 Python 所编写，能很快的上手，同时 Celery 提供了优雅的接口，易于与 Python Web 框架集成等特点。
与 Tornado 的配合可以使用 tornado-celery ，该包已经把 Celery 封装到 Tornado 中，可以直接使用。
实际测试中，由于 tornado-celery 很久没有更新，导致请求会一直阻塞，不会返回
解决办法是：
- 把 celery 降级到 3.1
pip install celery==3.1- 把 pika 降级到 0.9.14
pip install pika==0.9.14
4.python的原生协程关键字:Async和Await
它们的底层基于生成器函数，使得协程的实现更加方便。
Async 用来声明一个函数为异步函数，异步函数的特点是能在函数执行过程中挂起，去执行其他异步函数，等到挂起条件（假设挂起条件是sleep(5)）消失后，也就是5秒到了再回来执行。
Await 用来用来声明程序挂起,比如异步程序执行到某一步时需要等待的时间很长，就将此挂起，去执行其他的异步程序
首先我们先来看一个程序（其中 asyncio 库是支持异步的）
class AsynchronousSleepHandler(BaseHandler):
async def get(self):
print(5)
await asyncio.sleep(5)
print(6)
self.write("when i sleep 10s")
通过打印可知是异步非阻塞的，想问一下为什么是10s呢 ，5个并发休眠5秒不应该是5秒吗？为何第一个执行完毕才开始并发执行下面的？
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