Tornado实现多线程、多进程HTTP服务

时间 2019-11-06

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背景

线上有一个相关百科的服务，返回一个query中说起的百科词条。该服务是用python实现的，之前经过thrift接口访问，现要将其改成经过HTTP访问。以前没有搭建HTTPServer的经验，所以想用python的web Framework来作这件事，因而有了下面的工做。第一部分是框架选择，这一部分没有太仔细考虑，只是大概看了一些文章。第二部分是根据所须要的功能，学习及测试在框架上应该如何实现。第三部分是实际的代码。第四部分是下一步的学习。html

框架选择

python有不少开源的web framework。从知乎上找了几篇综述型的简介，大致包括：Django、Bottle、Flask、web2py、Tornado。看中了介绍中说起Tornado的速度与并发量，因而打算用tornado来实现。因此按目前的了解，或许Tornado并不是实现本工做的最佳方案，只是一个可行方案。python

学习与测试

用tornado开发web服务的基本流程

tornado具备web framework的功能，所以用它开发web服务很是方便：web

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。

实例化一个Application。构造函数的参数是一个Handlers列表，经过正则表达式，将请求与Handler对应起来。经过dict将Handler须要的其余对象以参数的方式传递给Handler的initialize方法。

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。

为HTTPServer对象绑定一个端口。

开始IOLoop。

原服务的特色

原服务是一个内存占用大，IO密集，计算量适中的服务。正则表达式

内存占用大。须要加载一个比较大的词表，其中每一个词对应一个id列表，这一部分是C++实现的，经过boost.python封装为python可调用的so。原服务单进程占用内存超过5G。

IO密集。计算过程当中大量访问redis读取term及baikeid的属性信息，用于过滤及rank计算。也访问在线分词服务，获取各term的NLP分析。

计算量适中。划词匹配、rank计算有必定计算量，可是整体来看计算量不是特别大。python单进程天天500多万的访问量，单CPU利用率也就40%-50%之间。

关于服务的分析：redis

内存占用大。内存占用大，但绝大部分是只读的。不适合独立启动多个进程，适合多线程或用子进程。

IO密集。适合将IO操做都变为异步请求，或者用多线程模型。

计算量适中。因为python解释器使用GIL，多线程只能提升IO的并发能力，不能提升计算的并发能力。所以能够考虑经过子进程的方式，适当增长提供服务的进程数，提升整个系统服务能力的上限。

须要用到的特性

因为tornado的亮点是异步请求，因此这里首先想到的是将全部请求都改造为异步的。可是这里遇到一个问题，就是异步函数内必定不能有阻塞调用出现，不然整个IOLoop都会被卡住。这就要求完全地去改造服务，将全部IO或是用时较长的请求都改造为异步函数。这个工程量是很是大的，须要去修改已有的代码。所以，咱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，其余线程或IOLoop会继续执行。json

另一个瓶颈就是GIL限制了CPU的并发数量，所以考虑用子进程的方式增长进程数，提升服务能力上限。浏览器

综合上面的分析，大体用如下方案：多线程

经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。

线程池。回避异步改造的工做量，增长IO的并发量。

测试代码

首先测试线程池，测试用例为：并发

对sleep页面同时发出两个请求：app

在线程池中运行的函数（这里是self.block_task）可以同时执行。表现为在控制台交替打印出数字。

两个get请求几乎同时返回，在浏览器上显示返回的内容。

线程池的测试代码以下：

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：

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须要本身安装。

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。

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。本来经过callback方式编写的异步代码，有了这个修饰符，能够经过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，在两个不一样浏览器上访问sleep页面，获得了想要的效果。这里有一个小插曲，就是若是在同一浏览器的两个tab上进行测试，是没法看到想要的效果。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。这让我一度以为多线程没有生效，用了半天时间查了不少资料，才看到是浏览器把相同的第二个请求block了，具体连接参考这里。

因为tornado很方便地支持多进程模型，多进程的使用要简单不少，在以上例子中，只须要对启动部分稍做改动便可。具体代码以下所示：

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()

须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。也就是须要保证在fork子进程以前IOLoop是未被初始化的。这个能够经过tornado.ioloop.IOLoop.initialized()函数来跟。

http_server.start(5)在启动IOLoop以前经过start函数设置进程数量，若是设置为0表示每一个CPU都启动一个进程。

最后的效果是能够看到n+1个进程在运行，且公用同一个端口。

实际代码

大部分逻辑代码是封装好的，服务的代码以下：

import os
import sys
import json

import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.httpclient
import tornado.web
import tornado.gen
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado.options import define, options

import rela_baike_server
from rela_baike_server import RelaBaikeRequest, RelaBaikeResult, RelaBaikeServer

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
logging.basicConfig()

import pdb

g_log_prefix = '../log/rela_baike_tornado.'

def getLogger(strPrefixBase):
    strPrefix = "%s%d" % (strPrefixBase, os.getpid())
    logger = logging.getLogger("RELA_BAIKE")
    logger.propagate = False
    handler = TimedRotatingFileHandler(strPrefix, 'H', 1)
    handler.suffix = "%Y%m%d_%H%M%S.log"
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(logging.INFO)
    return logger

def makeResponseBody(retCode, errReason, dicSummary):
    dicRes = {}
    dicRes['retCode'] = retCode
    if retCode != 0:
        dicRes['error'] = errReason
    else:
        dicRes['data'] = dicSummary
    return json.dumps(dicRes)

class RelaBaikeHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = ThreadPoolExecutor(50)
    def initialize(self, relaServer, logger):
        self.__serverRelaBaike = relaServer
        self.__logger = logger

 @tornado.gen.coroutine
    def get(self):
        lstSummary = []
        retCode = 0
        errReason = ""
        try:
            utfQuery = self.get_argument('query').encode('utf8').strip()
        except:
            errorReason = 'Query encoding not utf-8.'
            strRes = makeResponseBody(-1, errorReason, lstSummary)
            self.write(strRes)
            return
        if utfQuery == "":
            strRes = makeResponseBody(0, '', lstSummary)
            self.write(strRes)
            return

        error, errReason, lstSummary = yield self.getRelaBaike(utfQuery)
        strRes = makeResponseBody(error, errReason, lstSummary)
        self.write(strRes)

    def __logResponse(self, utfQuery, relaResult):
        succ = relaResult.isSuccess()
        if succ:
            self.__logger.info("%s\tSucc\t%s" % (utfQuery, "|".join([str(item[0]) for item in relaResult])))
        else:
            self.__logger.info("%s\tError:%d" % (utfQuery, relaResult.getError()))

 @run_on_executor
    def getRelaBaike(self, utfQuery):
        error = 0
        lstSummary = []
        relaBaikeRequest = RelaBaikeRequest(content=utfQuery)
        relaBaikeResult = self.__serverRelaBaike.getRelaBaike(relaBaikeRequest)
        self.__logResponse(utfQuery, relaBaikeResult)
        if relaBaikeResult.isSuccess():
            for item in relaBaikeResult:
                baikeid = item[0]
                try:
                    dicSummary = json.loads(item[1])
                except:
                    return -2, 'summary format error' ,lstSummary
                lstSummary.append(dicSummary)
        else:
            return relaBaikeResult.getError(), rela_baike_server.g_dic_error.get(relaBaikeResult.getError(), 'other error') ,lstSumm
ary
        return 0, 'success',lstSummary

def start():
    port = int(sys.argv[1])

    serverRelaBaike = rela_baike_server.getRelaBaikeServer()
    logger = getLogger(g_log_prefix)

    app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/rela_baike", RelaBaikeHandler,  dict(relaServer=serverRelaBaike, logger=logger))])
    http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
    http_server.bind(port)
    http_server.start(2)
    tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

if __name__ == "__main__":
    start()

代码所涉及的特性基本上不超过前面的测试例子，除了下两几点：

在*Handler类里增长了一个def initialize(self, relaServer, logger)函数。这是为了把一些初始化好的对象传到Handler类里。

app = tornado.web.Application(handlers=[(r"/rela_baike", RelaBaikeHandler, dict(relaServer=serverRelaBaike, logger=logger))])。前面handler的initialize函数参数，对应于Application初始化时，每一个handler对应的dict。