Python Tornado Web 服务器：如何使用多处理来加速 Web 应用程序

Question

我有一个 Web 应用程序在一个用户使用时运行良好，但随着越来越多的客户开始使用它，它的速度慢得令人难以忍受。服务器端是用python编写的，使用tornado。我注意到虽然它运行的服务器有 4 个内核，但只使用了 1 个内核，所以我开始研究 python 的多处理。我从http://sebastianraschka.com/Articles/2014_multiprocessing_intro.html 看到了基本示例，从以下位置看到了龙卷风处理器： http://tornado.readthedocs.org/en/latest/_modules/tornado/process.html（看起来有点复杂），但我仍然不确定这是我要找的。当说 50 个用户同时查看它时，用 4 个处理器运行这段代码会加快速度吗？如果是这样的话，这些选项之一是使用 Tornado Web 服务器时的实施方式吗？

对于这个含糊不清且写得不好的问题，我深表歉意——即使经过广泛研究，我也缺乏多处理方面的经验。如果任何示例代码有助于回答这个问题，请告诉我。

谢谢！

Answer 1

您可以使用这样的代码运行多个 tornado worker：

import tornado.web
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop

class MyHandler(tornado.web.RequestHandler):

    @tornado.web.asynchronous
    def get(self):
        self.write('OK')
        self.finish()

if __name__=='__main__':
    app = tornado.web.Application([(r'/', MyHandler)])

    server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
    server.bind(8888)

    server.start(4) # Specify number of subprocesses

    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

尽管您的应用在为 50 个用户提供服务时出现问题，即使在一个内核上也存在问题，这很奇怪。您是否有一些繁重的计算，或者您是否使用了任何阻塞库？

确保在处理程序方法上使用 @tornado.web.asynchronous 或 @tornado.gen.coroutine 装饰器，否则您只是在同步运行代码。

更新：为了在单独的进程中完成繁重的工作，您可以使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。看看这个答案：https://stackoverflow.com/a/25208213/1525432。