背景

线上有一个相关百科的服务，返回一个query中提及的百科词条。该服务是用python实现的，以前通过thrift接口访问，现要将其改为通过HTTP访问。之前没有搭建HTTPServer的经验，因此想用python的web Framework来做这件事，于是有了下面的工作。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。第二部分是根据所需要的功能，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。

框架选择

python有很多开源的web framework。从知乎上找了几篇综述型的简介，大体包括：Django、Bottle、Flask、web2py、Tornado。看中了介绍中提及Tornado的速度与并发量，于是打算用tornado来实现。所以按目前的了解，或许Tornado并非实现本工作的最佳方案，只是一个可行方案。

学习与测试

用tornado开发web服务的基本流程

tornado具有web framework的功能，因此用它开发web服务非常方便：

1. 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。
2. 实例化一个Application。构造函数的参数是一个Handlers列表，通过正则表达式，将请求与Handler对应起来。通过dict将Handler需要的其他对象以参数的方式传递给Handler的initialize方法。
3. 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。
4. 为HTTPServer对象绑定一个端口。
5. 开始IOLoop。

原服务的特点

原服务是一个内存占用大，IO密集，计算量适中的服务。

1. 内存占用大。需要加载一个比较大的词表，其中每个词对应一个id列表，这一部分是C++实现的，通过boost.python封装为python可调用的so。原服务单进程占用内存超过5G。
2. IO密集。计算过程中大量访问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。
3. 计算量适中。划词匹配、rank计算有一定计算量，但是总体来看计算量不是特别大。python单进程每天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：

1. 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。
2. IO密集。适合将IO操作都变为异步请求，或者用多线程模型。
3. 计算量适中。由于python解释器使用GIL，多线程只能提高IO的并发能力，不能提高计算的并发能力。因此可以考虑通过子进程的方式，适当增加提供服务的进程数，提高整个系统服务能力的上限。

需要用到的特性

由于tornado的亮点是异步请求，所以这里首先想到的是将所有请求都改造为异步的。但是这里遇到一个问题，就是异步函数内一定不能有阻塞调用出现，否则整个IOLoop都会被卡住。这就要求彻底地去改造服务，将所有IO或是用时较长的请求都改造为异步函数。这个工程量是非常大的，需要去修改已有的代码。因此，我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，其他线程或IOLoop会继续执行。

另外一个瓶颈就是GIL限制了CPU的并发数量，因此考虑用子进程的方式增加进程数，提高服务能力上限。

综合上面的分析，大致用以下方案：

1. 通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。
2. 线程池。回避异步改造的工作量，增加IO的并发量。

测试代码

首先测试线程池，测试用例为：

对sleep页面同时发出两个请求：

1. 在线程池中运行的函数（这里是self.block_task）能够同时执行。表现为在控制台交替打印出数字。
2. 两个get请求几乎同时返回，在浏览器上显示返回的内容。

线程池的测试代码如下：

import os
import sys
import timeimport 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, optionsclass HasBlockTaskHandler(tornado.web.RequestHandler):executor = ThreadPoolExecutor(20)   #起线程池，由当前RequestHandler持有    @tornado.gen.coroutinedef get(self):strTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print "in get before block_task %s" % strTimeresult = yield self.block_task(strTime)print "in get after block_task"self.write("%s" % (result))    @run_on_executordef block_task(self, strTime):print "in block_task %s" % strTimefor i in range(1, 16):time.sleep(1)print "step %d : %s" % (i, strTime)return "Finish %s" % strTimeif __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：

1. 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需要自己安装。
2. 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。
3. 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。原本通过callback方式编写的异步代码，有了这个修饰符，可以通过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，在两个不同浏览器上访问sleep页面，得到了想要的效果。这里有一个小插曲，就是如果在同一浏览器的两个tab上进行测试，是无法看到想要的效果。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。这让我一度觉得多线程没有生效，用了半天时间查了很多资料，才看到是浏览器把相同的第二个请求block了，具体链接参考这里。

由于tornado很方便地支持多进程模型，多进程的使用要简单很多，在以上例子中，只需要对启动部分稍作改动即可。具体代码如下所示：

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()

需要注意的地方有两点：

1. 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。也就是需要保证在fork子进程之前IOLoop是未被初始化的。这个可以通过tornado.ioloop.IOLoop.initialized()函数来跟。
2. http_server.start(5)在启动IOLoop之前通过start函数设置进程数量，如果设置为0表示每个CPU都启动一个进程。

最后的效果是可以看到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，服务的代码如下：

import os
import sys
import jsonimport 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, optionsimport rela_baike_server
from rela_baike_server import RelaBaikeRequest, RelaBaikeResult, RelaBaikeServerimport logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
logging.basicConfig()import pdbg_log_prefix = '../log/rela_baike_tornado.'def getLogger(strPrefixBase):strPrefix = "%s%d" % (strPrefixBase, os.getpid())logger = logging.getLogger("RELA_BAIKE")logger.propagate = Falsehandler = 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 loggerdef makeResponseBody(retCode, errReason, dicSummary):dicRes = {}dicRes['retCode'] = retCodeif retCode != 0:dicRes['error'] = errReasonelse:dicRes['data'] = dicSummaryreturn json.dumps(dicRes)class RelaBaikeHandler(tornado.web.RequestHandler):executor = ThreadPoolExecutor(50)def initialize(self, relaServer, logger):self.__serverRelaBaike = relaServerself.__logger = logger    @tornado.gen.coroutinedef get(self):lstSummary = []retCode = 0errReason = ""try:utfQuery = self.get_argument('query').encode('utf8').strip()except:errorReason = 'Query encoding not utf-8.'strRes = makeResponseBody(-1, errorReason, lstSummary)self.write(strRes)returnif utfQuery == "":strRes = makeResponseBody(0, '', lstSummary)self.write(strRes)returnerror, 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_executordef getRelaBaike(self, utfQuery):error = 0lstSummary = []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' ,lstSummarylstSummary.append(dicSummary)else:return relaBaikeResult.getError(), rela_baike_server.g_dic_error.get(relaBaikeResult.getError(), 'other error') ,lstSumm
aryreturn 0, 'success',lstSummarydef 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：

1. 在*Handler类里增加了一个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。
2. 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，每个handler对应的dict。