当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > python教程 > TornadoPeriodicCallback多线程实现方法

TornadoPeriodicCallback多线程实现方法

2025-08-11 13:33:30 0浏览 收藏

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!

使用 Tornado 的 PeriodicCallback 实现多线程并发

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:

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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!

PHPCMS上传漏洞防范方法PHPCMS上传漏洞防范方法
上一篇
PHPCMS上传漏洞防范方法
Elasticsearch全文检索配置使用教程
下一篇
Elasticsearch全文检索配置使用教程
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    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
    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
    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
    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
    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
查看更多
AI推荐
  • 千音漫语:智能声音创作助手,AI配音、音视频翻译一站搞定!
    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:智能高效AI工具平台,一站式工作学习效率解决方案
    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.cn):零代码构建应用、网站、管理系统,降低开发门槛
    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:阿里巴巴达摩院医疗AI影像早筛平台,CT一扫多筛癌症急慢病
    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:更懂技术创新的AI Agent平台,助力研发效率飞跃
    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
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码