Tornado 高并发源码分析之六---异步编程的几种实现方式
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from tornado.concurrent import run_on_executor def doing(s):
print('xiumian--{}'.format(s))
time.sleep(s)
return s class MyMainHandler(RequestHandler):
executor = ProcessPoolExecutor(2) #新建一个进程池,静态变量,属于类,所以全程只有这个几个进程,不需要关闭,如果放在__init__中,则属于对象,每次请求都会新建pool,当请求增多的时候,会导致今天变得非常多,这个方法不可取 @gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
print('开始{}'.format(self.pool_temp))
a = yield self.executor.submit(doing, 20)
print('进程 %s' % self.executor._processes)
self.write(str(a))
print('执行完毕{}'.format(a)) @run_on_executor #tornado 另外一种写法,需要在静态变量中有executor的进程池变量
def post(self, *args, **kwargs):
a = yield doing(20)
app.conf.update(
CELERY_BROKER_URL = 'amqp://guest@localhost//',
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
)
BROKER_URL='amqp://guest@localhost//'
CELERY_RESULT_BACKEND='redis://localhost:6379/0'
app.config_from_object('celeryconfig')
from celery import Celery
celery = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@119.29.151.45:5672', backend='amqp') 使用RabbitMQ作为载体, 回调也是使用rabbit作为载体 @celery.task(name='doing') #异步任务,需要命一个独一无二的名字
def doing(s, b):
print('开始任务')
logging.warning('开始任务--{}'.format(s))
time.sleep(s)
return s+b
import tcelery
tcelery.setup_nonblocking_producer() #设置为非阻塞生产者,否则无法获取回调信息 class MyMainHandler(RequestHandler): @web.asynchronous
@gen.coroutine
def get(self, *args, **kwargs):
print('begin')
result = yield gen.Task(sleep.apply_async, args=[10]) #使用yield 获取异步返回值,会一直等待但是不阻塞其他请求
print('ok--{}'.format(result.result)) #返回值结果 # sleep.apply_async((10, ), callback=self.on_success)
# print('ok -- {}'.format(result.get(timeout=100)))#使用回调的方式获取返回值,发送任务之后,请求结束,所以不能放在处理tornado的请求任务当中,因为请求已经结束了,与客户端已经断开连接,无法再在获取返回值的回调中继续向客户端返回数据 # result = sleep.delay(10) #delay方法只是对apply_async方法的封装而已
# data = result.get(timeout=100) #使用get方法获取返回值,会导致阻塞,相当于同步执行 def on_success(self, response): #回调函数
print ('Ok-- {}'.format(response))
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