tornado 并发编程系列（1）——前言

Tornado是一款Python Web框架，其旨在提供高效、可扩展和易于拓展的Web服务器和Web应用程序框架。Tornado采用异步I/O模型和事件驱动的设计，能够同时处理大量连接，这使得其在应对高并发和高负载的Web应用场景下表现优异。

本文将从两个方面介绍Tornado的预备知识，分别是并发编程与I/O模式以及事件驱动。在并发编程部分，我们将探讨多线程、多进程和异步编程（异步I/O）三个部分在事件驱动部分，我们将深入介绍Tornado是如何使用事件驱动机制提高Web应用的性能和可靠性的。

并发编程与I/O模式

在Web应用程序中，高并发是非常常见的场景。 并发编程和I/O模式是解决高并发问题的两个方面，其中并发编程重在提高程序的处理能力，I/O模式则从提高程序的I/O效率角度来考虑。

多线程

多线程是一种广泛使用的并发编程技术。多线程的基本概念就是在一个进程内同时运行多个线程。这些线程能够独立运行，同时共享进程的资源（如内存）。在Python中，通过threading模块来实现多线程编程。

下面是一个简单的Python多线程代码示例，其中创建了两个线程来同时执行任务：

import threading

def worker():
    print(threading.current_thread().name + " started")
    print("Working...")
    print(threading.current_thread().name + " ended")

if __name__ == '__main__':
    thread1 = threading.Thread(target=worker)
    thread2 = threading.Thread(target=worker)
    thread1.start()
    thread2.start()

该代码创建了两个线程来同时执行worker函数，可以看出来这两个线程是并行执行的。使用多线程编程可以提高程序运行效率，但也需要注意线程安全和资源竞争的问题。

多进程

多进程是一种另外的并发编程技术，与多线程不同的是，多进程是在操作系统层面上实现的。每个进程有自己的独立地址空间，从而避免了在共享内存情况下的资源竞争问题。Python中通过multiprocessing模块实现多进程编程。

下面是一个简单的Python多进程代码示例：

from multiprocessing import Process

def worker():
    print("Working...")

if __name__ == '__main__':
    process1 = Process(target=worker)
    process2 = Process(target=worker)
    process1.start()
    process2.start()

与多线程不同的是，多进程会消耗更多的系统资源，并且进程间切换的代价相对较高。因此，选择多线程或多进程需要根据实际情况和需求来考虑。

异步编程（异步I/O）

异步编程也是解决高并发的一种编程模型，其核心思想在于在等待某些操作完成过程中，不要阻塞当前线程，而是允许这个线程去做其他事情。在Python中，通过asyncio模块和Tornado框架提供的异步I/O技术来实现异步编程。

下面是一个基于asyncio模块的Python代码示例：

import asyncio

async def worker():
    print("Working...")

async def main():
    task = asyncio.create_task(worker())
    await task

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

通过asyncio模块中提供的关键字async和await来定义和调用异步函数。采用异步编程技术可以更好的利用计算机资源，解决高并发问题。

事件驱动

事件驱动是Tornado框架的核心特性之一，其设计原则之一就是在不同的模块之间使用事件机制来实现解耦、模块化和异步I/O技术的整合。

事件循环

事件循环是事件驱动模型中的核心，其主要作用在于根据事件池中的待处理事件，调度并执行对应的回调函数。在Tornado框架中，事件循环使用一个基于epoll和kqueue的实现，能够同时处理多个并发连接。

下面是一个使用Tornado框架的事件循环代码示例：

import tornado.ioloop
import tornado.web

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

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

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

该代码通过使用Tornado框架中的IOLoop类来启动事件循环，并监听端口8888，等待客户端连接。

事件

在Tornado中，事件是指应用程序中的动态变化，几乎所有的事件都是通过IOLoop触发。例如，当HTTP请求到达时，将触发一个HTTPRequest事件。当服务器连接关闭时，将触发一个IOStreamClosed事件。

下面是一个事件的简单示例：

import tornado.ioloop

def handle_event():
    print("Event is triggered")

if __name__ == "__main__":
    io_loop = tornado.ioloop.IOLoop.current()
    callback = tornado.ioloop.PeriodicCallback(handle_event, 1000, io_loop)
    callback.start()
    io_loop.start()

该代码通过使用定时器事件来周期性的触发handle_event函数。Tornado通过事件的模型和设计，提高了Web应用程序的性能和可靠性。

回调函数

回调函数是一种在事件驱动模型中常用的技术，其基本思想是将函数作为参数传递给方法，方法在特定的事件发生时调用此回调函数。在Tornado框架中，回调函数被广泛应用于Web应用程序开发中。

下面是一个使用回调函数的Tornado示例：

import tornado.ioloop
import tornado.httpclient

def handle_response(response):
    if response.error:
        print("Error:", response.error)
    else:
        print(response.body)

if __name__ == "__main__":
    http_client = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
    http_client.fetch("http://www.baidu.com", handle_response)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

该代码使用了Tornado框架中的AsyncHTTPClient类，该类提供了异步执行HTTP请求的能力，并且当收到服务器响应时，将使用指定的回调函数进行处理。

结论

本文深入浅出地介绍了Tornado框架的预备知识。从并发编程与I/O模式入手，我们通过多线程、多进程和异步编程三个部分讲述了解决高并发问题的技术。接着，我们详细了解了Tornado框架的事件驱动机制，包括事件循环、事件和回调函数三个方面，加深了对Tornado框架的理解。希望读者能够从中获得启发，并为自己的Web应用程序的开发带来帮助。