深入探究Tornado 的异步 I/O

Tornado 是一个功能强大的 Python Web 框架和异步网络库，以其高性能和可扩展性而闻名。Tornado 性能的核心在于它使用异步 I/O，这使其能够处理数千个同时连接而不会阻塞。在本博文中，我们将深入研究 Tornado 的异步 I/O，探索其工作原理以及如何利用它来构建高性能应用程序。

什么是异步 I/O？

异步 I/O 是指输入/输出操作的非阻塞模型。在传统的同步模型中，I/O 操作会阻止程序的执行，直到它们完成。这意味着，如果您的应用程序正在等待从文件或网络套接字读取数据，则在此期间它无法执行任何其他操作。

相比之下，异步 I/O 允许您的程序启动 I/O 操作，然后在等待 I/O 操作完成时继续执行其他任务。操作完成后，将触发回调函数来处理结果。这种方法可以同时高效处理许多 I/O 绑定任务，非常适合高性能 Web 服务器和实时应用程序。

Tornado 如何实现异步 I/O

Tornado 使用事件循环来管理异步操作。事件循环监视各种 I/O 源（例如网络套接字），并在 I/O 操作完成时触发适当的回调。这使 Tornado 能够处理数千个并发连接，而无需多线程或复杂的并发机制。

Tornado 异步 I/O 模型的关键组件包括：

1. IOLoop：IOLoop 是 Tornado 异步系统的核心。它不断轮询事件并在 I/O 操作准备就绪时执行回调。
2. 异步函数：Tornado 提供了几个可用于执行异步操作的函数。这些包括 async def 函数，它们是可以暂停和恢复的协程，以及提供旧式异步编程的方法（如 tornado.gen.coroutine）。
3. Futures 和协程（Coroutines）：Futures 表示可能尚未可用的结果，而协程是特殊函数，可以在等待异步操作完成时将控制权交还给事件循环。

演示：构建异步 HTTP 客户端

让我们通过使用 Tornado 构建异步 HTTP 客户端来探索一个实际示例。此客户端将同时从多个 URL 获取数据而不会阻塞。

import tornado.ioloop
import tornado.gen
import tornado.httpclient


async def fetch_url(url):
    http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
    try:
        response = await http_client.fetch(url)
        print(f"Fetched {url} with {len(response.body)} bytes")
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching {url}: {e}")


async def main():
    urls = [
        "http://example.com",
        "http://httpbin.org/get",
        "http://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1",
    ]
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    await tornado.gen.multi(tasks)


if __name__ == "__main__":
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(main)

说明

1. AsyncHTTPClient： Tornado 的 AsyncHTTPClient 用于执行非阻塞 HTTP 请求。与同步 HTTP 客户端不同，AsyncHTTPClient 允许您的应用程序在等待 HTTP 响应时处理其他任务。
2. async def 和 await：fetch_url 函数被定义为 async def，使其成为协程。await 关键字用于暂停执行，直到 HTTP 请求完成，此时函数恢复。
3. IOLoop：IOLoop.current().run_sync(main) 启动事件循环并运行主协程，直到完成。这是 Tornado 管理异步执行的方式。

演示：构建一个简单的异步 Web 服务器

接下来，让我们使用 Tornado 构建一个可以同时处理多个请求的简单异步 Web 服务器。

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen


class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        self.write("Hello, world")


class AsyncHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        await tornado.gen.sleep(2)  # Simulate an asynchronous task
        self.write("This was delayed by 2 seconds")


def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
        (r"/async", AsyncHandler),
    ])


if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

说明

1. RequestHandler：RequestHandler 类在 Tornado 中处理 HTTP 请求。通过将 get 方法定义为 async，我们可以在其中执行异步操作。
2. tornado.gen.sleep：此函数用于模拟延迟，表示异步任务。await 关键字确保函数在执行期间将控制权交还给事件循环延迟，允许处理其他请求。
3. IOLoop 和应用程序：make_app 函数创建一个 tornado.web.Application 实例，用于定义 URL 路由及其相应的处理程序。IOLoop.current().start() 启动事件循环，允许服务器接受请求。

以下是一些额外的演示，可加深您对 Tornado 异步 I/O 的理解：

演示 1：使用 Tornado 进行异步文件 I/O

虽然 Tornado 主要用于网络 I/O，但您也可以将其用于异步文件操作。此示例演示了如何异步读取和写入文件。

import tornado.ioloop
import tornado.gen
from tornado.iostream import IOStream
import os


async def async_read_file(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        stream = IOStream(f.fileno())
        data = await stream.read_until(b'\n')
        print(f"Read from file: {data.decode('utf-8')}")


async def async_write_file(file_path, content):
    with open(file_path, 'wb') as f:
        stream = IOStream(f.fileno())
        await stream.write(content.encode('utf-8'))
        print(f"Written to file: {content}")


async def main():
    file_path = 'async_demo.txt'
    
    await async_write_file(file_path, "Hello, Tornado!\n")
    await async_read_file(file_path)


    # Clean up
    os.remove(file_path)


if __name__ == "__main__":
    tornado.ioloop.IOLoop.current().run_sync(main)

说明

1. IOStream：Tornado 的 IOStream 类用于处理异步流操作，可应用于文件描述符、网络套接字等。
2. asyncreadfile 和 asyncwritefile：这些函数使用 Tornado 的事件驱动模型异步读取和写入文件。
3. run_sync：事件循环运行并等待主协程完成文件 I/O 操作。

演示 2：使用 Tornado 和 Motor 进行异步数据库查询

Motor 是 MongoDB 的异步驱动程序，可以与 Tornado 很好地集成。此示例展示了如何执行非阻塞数据库查询。

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
import motor.motor_tornado


async def fetch_from_db(collection):
    document = await collection.find_one({"name": "example"})
    return document


class DBHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def initialize(self, db):
        self.db = db


    async def get(self):
        document = await fetch_from_db(self.db['test_collection'])
        if document:
            self.write(document)
        else:
            self.write({"error": "No document found"})


def make_app(db):
    return tornado.web.Application([
        (r"/db", DBHandler, dict(db=db)),
    ])


if __name__ == "__main__":
    client = motor.motor_tornado.MotorClient('mongodb://localhost:27017')
    db = client['test_db']


    app = make_app(db)
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

说明

1. MotorClient：Motor 提供了一个异步 MongoDB 客户端，可与 Tornado 的 I/O 循环集成。
2. fetchfromdb：此协程对 MongoDB 数据库执行异步查询并返回结果。
3. DBHandler：此 Tornado 请求处理程序在访问 /db 端点时使用异步数据库查询来获取和返回数据。

演示 3：异步 WebSocket 回显服务器

Tornado 对 WebSocket 的支持允许您构建实时应用程序。此示例演示了一个异步 WebSocket 回显服务器。

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket


class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    async def open(self):
        print("WebSocket opened")


    async def on_message(self, message):
        print(f"Received message: {message}")
        await self.write_message(f"Echo: {message}")


    async def on_close(self):
        print("WebSocket closed")


def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])


if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

说明

1. WebSocketHandler：Tornado 的 WebSocketHandler 允许您创建 WebSocket 连接，从而实现服务器和客户端之间的实时通信。
2. on_message：此方法异步处理传入的 WebSocket 消息并发回回显响应。
3. on_close：当 WebSocket 连接关闭时调用此方法，允许进行任何必要的清理。

演示 4：使用 Tornado 和 Celery 的异步任务队列

虽然 Tornado 非常适合 I/O 绑定任务，但有时您需要将 CPU 绑定任务卸载到 Celery 等任务队列。此示例演示如何将 Tornado 与 Celery 集成以进行异步任务处理。

首先，定义一个 Celery 任务：

from celery import Celery


app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')


@app.task
def add(x, y):
    return x + y

接下来，创建一个向 Celery 提交任务的 Tornado 应用：

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.gen
from tasks import add


class AsyncTaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        task = add.delay(10, 20)
        result = await tornado.gen.sleep(1)  # Simulate async waiting
        if task.ready():
            self.write(f"Task result: {task.result}")
        else:
            self.write("Task is still processing")


def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/task", AsyncTaskHandler),
    ])


if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

说明

1. Celery 任务：添加任务是一个简单的添加操作，通过 Celery 异步运行。
2. AsyncTaskHandler：此 Tornado 请求处理程序将添加任务提交给 Celery，并使用 Tornado 的 gen.sleep 模拟等待结果。
3. 任务轮询：处理程序在延迟后检查任务是否准备就绪，演示如何在 Tornado 应用程序中管理异步任务结果。

这些演示进一步深入了解了 Tornado 的异步功能，展示了如何处理异步文件 I/O、与数据库集成、实现 WebSocket 以及使用任务队列。这些示例可以适应和扩展以适应更复杂的应用程序，使 Tornado 成为开发高性能、可扩展 Web 应用程序的多功能选择。

Tornado 的异步 I/O 模型是构建高性能、非阻塞应用程序的强大工具。通过了解异步 I/O 的原理并利用 Tornado 的事件循环，您可以创建能够高效处理数千个并发连接的应用程序。提供的演示为您在自己的项目中实现异步 I/O 提供了一个起点。

无论您是构建实时聊天应用程序、Web 抓取工具还是高性能 API 服务器，Tornado 的异步功能都提供了处理苛刻工作负载所需的灵活性和可扩展性。

深入研究 Tornado 的异步 I/O 应该为您构建自己的高性能应用程序奠定坚实的基础。祝您编码愉快，赶紧实践起来吧！