TornadoPeriodicCallback多线程实现方法
对于一个文章开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Tornado PeriodicCallback 多线程并发实现》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
本文介绍了如何在 Tornado 应用程序中使用多线程来执行耗时任务,避免阻塞主线程,确保应用程序的响应性。通过利用 tornado.ioloop.IOLoop.run_in_executor 方法和 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,可以将计算密集型任务分配到独立的线程中执行,从而实现并发处理,提高程序的整体性能。本文提供了详细的代码示例,帮助开发者理解和应用多线程技术。
在 Tornado 应用程序中,使用 tornado.ioloop.PeriodicCallback 可以定时执行一些任务。然而,如果这些任务比较耗时,例如涉及到复杂的计算或 I/O 操作,就会阻塞 Tornado 的 IOLoop 主线程,导致应用程序的响应速度下降。为了解决这个问题,可以将这些耗时任务放到独立的线程中执行,从而避免阻塞主线程。
Tornado 提供了 tornado.ioloop.IOLoop.run_in_executor 方法,可以将一个函数放到线程池中执行。结合 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,可以方便地实现多线程并发。
实现步骤:
创建线程池: 使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 创建一个线程池,用于执行耗时任务。可以根据实际情况调整 max_workers 参数,指定线程池中线程的最大数量。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=8)
创建任务执行函数: 创建一个函数,用于调用实际的耗时任务函数,并使用 IOLoop.current().run_in_executor 将其提交到线程池中执行。
from tornado import ioloop def calculator1_runner(): """This function is for calling the calculator1 function""" ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, calculator1)
注册 PeriodicCallback: 使用 tornado.ioloop.PeriodicCallback 注册任务执行函数,并指定执行的间隔时间。
tornado.ioloop.PeriodicCallback( callback=calculator1_runner, callback_time=500 ).start()
完整示例:
import tornado.ioloop import tornado.web from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 模拟耗时计算任务 def calculator1(): print("calculator1 started") time.sleep(1) # 模拟耗时操作 print("calculator1 finished") def calculator2(): print("calculator2 started") time.sleep(2) # 模拟耗时操作 print("calculator2 finished") def push(): print("push started") time.sleep(0.5) # 模拟耗时操作 print("push finished") # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=8) def calculator1_runner(): ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, calculator1) def calculator2_runner(): ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, calculator2) def push_runner(): ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, push) def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") if __name__ == '__main__': tornado.ioloop.PeriodicCallback(callback=calculator1_runner, callback_time=500).start() tornado.ioloop.PeriodicCallback(callback=calculator2_runner, callback_time=1000).start() tornado.ioloop.PeriodicCallback(callback=push_runner, callback_time=1000).start() app = make_app() app.listen(8888) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
注意事项:
- 确保耗时任务是线程安全的。如果多个线程同时访问共享资源,需要使用锁或其他同步机制来保护这些资源。
- 合理设置线程池的大小。过多的线程会增加系统开销,过少的线程可能无法充分利用 CPU 资源。
- run_in_executor 返回一个 Future 对象,可以用来获取任务的执行结果或处理异常。
总结:
通过使用 tornado.ioloop.IOLoop.run_in_executor 和 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor,可以方便地在 Tornado 应用程序中实现多线程并发,从而避免阻塞主线程,提高应用程序的响应速度和整体性能。在设计应用程序时,应该根据实际情况选择合适的并发模型,并仔细考虑线程安全问题。
今天关于《TornadoPeriodicCallback多线程实现方法》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- PHPCMS上传漏洞防范方法

- 下一篇
- Elasticsearch全文检索配置使用教程
-
- 文章 · python教程 | 5分钟前 | prometheus prometheus-client 指标类型 Pushgateway 高基数
- Python操作Prometheus:prometheus-client使用教程
- 275浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 9分钟前 |
- Selenium抓取iframe元素技巧分享
- 332浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 49分钟前 |
- Python数据分析实战技巧全解析
- 304浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 56分钟前 |
- Python输出中文字符技巧
- 130浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 57分钟前 |
- 动态阈值分组与聚合方法详解
- 123浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 58分钟前 |
- Python程序运行流程全解析
- 478浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 59分钟前 |
- Python热力图绘制教程
- 182浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python文本摘要实现方法详解
- 170浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python滚动标准差计算教程
- 325浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python接入Ceph存储教程
- 308浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- PyCharm入门指南与基础操作详解
- 108浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 151次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 142次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 157次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 150次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 158次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览