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用 Tornado Web 服务的基本流程
1. 实现处理请求的 Handler，该类继承自 tornado.web.RequestHandler，实现用于处理请求的对应方法如：get、post 等。返回内容用 self.write 方法输出。
2. 实例化一个 Application。构造函数的参数是一个 Handlers 列表，通过正则表达式，将请求与 Handler 对应起来。通过 dict 将 Handler 需要的其他对象以参数的方式传递给 Handler 的 initialize 方法。
3. 初始化一个 tornado.httpserver.HTTPServer 对象，构造函数的参数是上一步的 Application 对象。
4. 为 HTTPServer 对象绑定一个端口。
5. 开始 IOLoop。
需要用到的特性
由于 tornado 的亮点是异步请求，所以这里首先想到的是将所有请求都改造为异步的。但是这里遇到一个问题，就是异步函数内一定不能有阻塞调用出现，否则整个 IOLoop 都会被卡住。这就要求彻底地去改造服务，将所有 IO 或是用时较长的请求都改造为异步函数。这个工程量是非常大的，需要去修改已有的代码。因此，我们考虑用线程池的方式去实现。当一个线程阻塞在某个请求或 IO 时，其他线程或 IOLoop 会继续执行。
另外一个瓶颈就是 GIL 限制了 CPU 的并发数量，因此考虑用子进程的方式增加进程数，提高服务能力上限。
综合上面的分析，大致用以下方案：
1. 通过子进程的方式复制多个进程，使子进程中的只读页指向同一个物理页。
2. 线程池。回避异步改造的工作量，增加 IO 的并发量。
测试代码
首先测试线程池，测试用例为：
对 sleep 页面同时发出两个请求：
1. 在线程池中运行的函数（这里是 self.block_task）能够同时执行。表现为在控制台交替打印出数字。
2. 两个 get 请求几乎同时返回，在浏览器上显示返回的内容。
线程池的测试代码如下：
import os
import sys
import time
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
import tornado.gen
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.options import define, options
class HasBlockTaskHandler(tornado.web.RequestHandler):
executor = ThreadPoolExecutor(20) #起线程池，由当前 RequestHandler 持有
@tornado.gen.coroutine
def get(self):
strTime = time.strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”)
print “in get before block_task %s” % strTime
result = yield self.block_task(strTime)
print “in get after block_task”
self.write(“%s” % (result))
@run_on_executor
def block_task(self, strTime):
print “in block_task %s” % strTime
for i in range(1, 16):
time.sleep(1)
print “step %d : %s” % (i, strTime)
return “Finish %s” % strTime
if __name__ == “__main__”:
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[(r”/sleep”, HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.bind(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
整个代码里有几个位置值得关注：
1.executor = ThreadPoolExecutor(20)。这是给 Handler 类初始化了一个线程池。其中 concurrent.futures 不属于 tornado，是 Python 的一个独立模块，在 python3 中是内置模块，python2.7 需要自己安装。
2. 修饰符 @run_on_executor。这个修饰符将同步函数改造为在 executor（这里是线程池）上运行的异步函数，内部实现是将被修饰的函数 submit 到 executor，返回一个 Future 对象。
3. 修饰符 @tornado.gen.coroutine。被这个修饰符修饰的函数，是一个以同步函数方式编写的异步函数。原本通过 callback 方式编写的异步代码，有了这个修饰符，可以通过 yield 一个 Future 的方式来写。被修饰的函数在 yield 了一个 Future 对象后将会被挂起，Future 对象的结果返回后继续执行。
运行代码后，在两个不同浏览器上访问 sleep 页面，得到了想要的效果。这里有一个小插曲，就是如果在同一浏览器的两个 tab 上进行测试，是无法看到想要的效果。第二个 get 请求会被 block，直到第一个 get 请求返回，服务端才开始处理第二个 get 请求。这让我一度觉得多线程没有生效，用了半天时间查了很多资料，才看到是浏览器把相同的第二个请求 block 了，具体链接参考这里。
由于 tornado 很方便地支持多进程模型，多进程的使用要简单很多，在以上例子中，只需要对启动部分稍作改动即可。具体代码如下所示：
if __name__ == “__main__”:
tornado.options.parse_command_line()
app = tornado.web.Application(handlers=[(r”/sleep”, HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)
http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
http_server.bind(8888)
print tornado.ioloop.IOLoop.initialized()
http_server.start(5)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
需要注意的地方有两点：
app = tornado.web.Application(handlers=[(r”/sleep”, HasBlockTaskHandler)], autoreload=False, debug=False)，在生成 Application 对象时，要将 autoreload 和 debug 两个参数至为 False。也就是需要保证在 fork 子进程之前 IOLoop 是未被初始化的。这个可以通过 tornado.ioloop.IOLoop.initialized() 函数来跟。
http_server.start(5) 在启动 IOLoop 之前通过 start 函数设置进程数量，如果设置为 0 表示每个 CPU 都启动一个进程。
最后的效果是可以看到 n + 1 个进程在运行，且公用同一个端口。
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