按:本人 python 菜鸟,对 tornado 更没什么研究,这两天小摆弄了一下,记一下,有不对的还请指正 这两天在用 tornado 做一个 memcached 的 proxy,作为一个 Python 的高性能异步框架,tornado (实际是 epoll/kqueue )的思想是——单线程+异步化,线程的运
按:本人 python 菜鸟,对 tornado 更没什么研究,这两天小摆弄了一下,记一下,有不对的还请指正
这两天在用 tornado 做一个 memcached 的 proxy,作为一个 Python 的高性能异步框架,tornado (实际是 epoll/kqueue… )的思想是——单线程+异步化,线程的运行时间不等待任何东西,这样就要求 memcached 的访问也必须异步化。如果线程在等待中消耗了,就无法达到高并发的目的,这个问题是无法通过简单地交给线程池或什么其他东西来达到的。
于是,这里就不能用常用的 python-memcache 来做了,实际上有几个基于 tornado 的 memcache 客户端,这个是维护得相对好的一个,也是一年前的了,而且,有两个问题:
- 连接建立是同步的,不是异步的
- 没有超时机制
这样,在 server 或网络出现问题的时候,就可能遇到*烦,所以,我的目的就是绞尽脑汁加入超时机制,这个初步做出来了,等把 get 之外的方法也都异步化之后就反馈出来。这里主要依赖的机制就是 tornado 的 stack context——再次声明,我是这个方面的菜鸟,有什么不对的地方大家嘘之余给指出来呗。
Stack context 的意图就是为执行程序保存一个上下文,在需要的时候,可以回到这个上下文执行,包括异常,都可以更好地、统一地处理。这个功能的代码不是很多,也比较清晰,但是文档……嗯,至少我是没看明白,结合 httpclient 的源码作为例子,加上看 stack_context 的代码,大概明白了是怎么用了。
首先,在希望抓住问题的入口的地方要留住上下文:
#...... context = partial(self._cleanup, fail_callback = fail_callback) with stack_context.StackContext(context): getattr(c, cmd)(*args, **kwargs)
这里,后面的执行内容,包括回调、触发事件,都可以通过抛出异常退到这里,而管理异常的就是 context,这里,用 functools.partial 包装了一下 _cleanup,_cleanup 的写法大致是这样的:
@contextlib.contextmanager def _cleanup(self, fail_callback = None): try: yield except _Error as e: print "gotcha", e if fail_callback: fail_callback(e.args)
这里,异常会被捕获,并调用用户指定的出错回调函数进行处理。后面的代码里,遇到故障,抛出异常就可以了,比如,可以用这个异常来返回超时:
def _on_timeout(self, server): self._timeout = None server.mark_dead('Time out') raise _Error('memcache call timeout')
这个异常是通过 io_loop 的 timeout 方法来触发的:
self._timeout = self.io_loop.add_timeout( time.time() + self.request_timeout, stack_context.wrap(partial(self._on_timeout, server)))
这样,就可以在异步程序里比较干净地处理掉超时问题了。
这个代码对我这个水平的初学者还是比较晦涩的,大家可以参考下 HTTPClient 的源码,等我把这个 memcached client 的代码改完之后,也会放出来供参考指正的。
—-
update2: 放这里了?https://github.com/gnawux/tornado-memcache?, get 测试过,其他还没有,另外,我不是多个 server sharding 的应用场景,相关的还没测试。
update :对于 timeout,设上了表忘了清除,如果是其他方式抛异常退出的话,也在抛异常的地方或者是最后处理异常的时候,把超时去掉
if self._timeout is not None: self.io_loop.remove_timeout(self._timeout) self._timeout = None
原文地址:Tornado 的 stack context, 感谢原作者分享。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

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选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

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