在Tornado中运行异步后台任务

阅读Tornado文档，非常清楚如何调用异步函数来返回响应：

class GenAsyncHandler(RequestHandler):
    @gen.coroutine
    def get(self):
        http_client = AsyncHTTPClient()
        response = yield http_client.fetch("http://example.com")
        do_something_with_response(response)
        self.render("template.html")

缺乏的是如何调用一个与当前请求无关的后台任务：

class GenAsyncHandler(RequestHandler):
    @gen.coroutine
    def _background_task():
        pass  # do lots of background stuff

    @gen.coroutine
    def get(self):
        _dont_care = yield self._background_task()
        self.render("template.html")

这段代码应该可以工作，除了它同步运行并且请求等待它完成之前。

异步调用此任务的正确方法是什么，同时立即返回当前请求？

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不幸的是它有点棘手。 您需要将后台任务从当前请求中分离出来（这样后台任务中的失败并不会导致抛出请求的随机异常）并确保某些内容正在侦听后台任务的结果（记录其错误如果没有别的）。 这意味着这样的事情：

from tornado.ioloop import IOLoop
from tornado.stack_context import run_in_stack_context, NullContext
IOLoop.current().add_future(run_in_stack_context(NullContext(), self._background_task),
                            lambda f: f.result())

类似这样的东西可能会在未来加入龙卷风本身。

更新：自Tornado 4.0以来，上述功能在IOLoop.spawn_callback方法中可用。

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我建议使用toro。 它提供了一个相对简单的机制来设置任务的后台队列。

下面的代码（例如放在queue.py中）启动一个简单的“worker（）”，它只是等待，直到队列中有某些东西。 如果调用queue.add(function,async,*args,**kwargs) ，则会向队列中添加一个项目，以唤醒worker（），然后启动该任务。

我添加了async参数，以便它可以支持包装在@ gen.coroutine中的后台任务以及不包含这些任务的后台任务。

import toro,tornado.gen
queue = toro.Queue()
@tornado.gen.coroutine
def add(function,async,*args,**kwargs):
   item = dict(function=function,async=async,args=args,kwargs=kwargs)
   yield queue.put(item)

@tornado.gen.coroutine
def worker():
   while True:
      print("worker() sleeping until I get next item")
      item = yield queue.get()
      print("worker() waking up to process: %s" % item)
      try:
         if item['async']:
            yield item['function'](*item['args'],**item['kwargs'])
         else:
            item['function'](*item['args'],**item['kwargs'])
      except Exception as e:
         print("worker() failed to run item: %s, received exception:n%s" % (item,e))

@tornado.gen.coroutine
def start():
   yield worker()

在你的主龙卷风应用程序中：

import queue
queue.start()

现在你可以很简单地安排一个背景任务：

def my_func(arg1,somekwarg=None):
   print("in my_func() with %s %s" % (arg1,somekwarg))

queue.add(my_func,False,somearg,somekwarg=someval)

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我有一个耗时的任务请求，可能需要超过30分钟，但客户需要立即返回结果。

首先，我使用了IOLoop.current（）。spawn_callback。 有用！ 但！ 如果第一个请求任务正在运行，则第二个请求任务被阻止！ 由于所有任务都在主事件循环中使用spawn_callback时，因此一个任务是同步执行，其他任务被阻塞。

最后，我使用tornado.concurrent。 例：

import datetime
import time

from tornado.ioloop import IOLoop
import tornado.web
from tornado import concurrent

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(8)


class Handler(tornado.web.RequestHandler):

    def get(self):
        def task(arg):
            for i in range(10):
                time.sleep(1)
                print(arg, i)

        executor.submit(task, datetime.datetime.now())
        self.write('request accepted')


def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", Handler),
    ])


if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8000, '0.0.0.0')
    IOLoop.current().start()

并访问http://127.0.0.1:8000，你可以看到它运行正常：

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想要帮助每个人！

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