Tornado 所谓的异步：就是你调用我之后，我发现数据没准备好，那我就不处理，而是跳到程序的其他地方继续执行，等数据准备好之后再切回来继续执行。Tornado 的 IOLoop 就是一个总调度器，汇总了所有的 events 和 callbacks，然后同步执行。这会整体生提升性能，但不会降低单个请求的响应时间。

本文主要包括：

• tornado.httpclient.AsyncHTTPClient 的实现
• tornado.gen.engine 的实现
• tornado.gen.YieldFuture 和 tornado.concurrent.Future 的作用

Tornado 在 2.0 时候，已经完整实现非阻塞 HTTP 客户端，发起 HTTP 请求可以实现异步效果。

从一个简单的异步实例开始：

tornado.web.asynchronous

其中 tornado.web.asynchronous 装饰器很简单，就是设置 self._auto_finish = False，这样当 AsyncHandler.get() 执行完之后，connection socket 不会被 close，需要主动调用 self.finish()。在保持连接不关闭的情况下，把控制权让出去，等数据就绪之后再切回来，使异步实现成为可能。 下面是 asynchronous 简化后的代码：

SimpleAsyncHTTPClient

AsyncHTTPClient 的处理流程，简单概括就是：与 HTTP Server 建立连接，等拿到 response 后再来调用回调函数 on_fetch。首先通过创建非阻塞的 socket 连接，然后放入到 ioloop 中，当数据可写/可读之后再接着处理。
「代码一」中调用 AsyncHTTPClient() 时，其实生成的是 SimpleAsyncHTTPClient 对象，有兴趣可以了解下实现。
下面是「代码一」执行流程图：

 

AsyncHTTPClient 执行流程

SimpleAsyncHTTPClient 的实现和 HTTPServer 很相似。
Tornado 3.0 中的 AsyncHTTPClient 的主要不同是：在 _on_body 处理完 Response Body 之后会调用 handle_response 把 reponse 设置给 future，并将 future 对象返回。AsyncHTTPClient.fetch 简化后的代码：

gen.engine 的实现：

以下的代码分析都是基于 Tornado 3.0。
使用 gen.engine 优化后的代码：

其中 gen.engine 的作用就是把异步中 callback 的写法通过 yield 替代。

以上代码的详细处理流程：

1. 在 gen.engine 中，调用 result = func(*args, **kwargs)，生成一个 generator。因为 get 中包含 yield，所以当函数被调用时，会生成 generator 对象。但是函数并不会执行，需要通过调用 next 或 send 来执行。具体参考 generator 的用法。engine 简化后的代码就是：
   

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   def engine(func):      @functools.wraps(func)      def wrapper(*args, **kwargs):          result = func(*args, **kwargs)          runner = Runner(result, final_callback)          runner.run()

2. 其中 Runner.run 的作用：开始或重新启动 generator，直到 YieldPoint 没有数据为止。runner 通过 self.yield_point 来记录 generator 的执行状态，这样再次调用 run() 的时候，就可以接着上次的地方往下执行。
   

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   def run():      while True:          if not self.yield_point.is_ready():                  return              next = self.yield_point.get_result()              yielded = self.gen.send(next)          except (StopIteration, Return) as e:              self.final_callback()          self.yield_point.start(self)

   • 第一次调用 yielded = self.gen.send(next) 时 next 为 None，执行 http_client.fetch()，生成一个 future 对象。
   • 第二次调用 yielded = self.gen.send(next) 时，会先调用 next = self.yield_point.get_result()，从 future.result 取出数据，然后 send 给 generator。
   • get 接受到 runner send 过来的数据后，接着往后执行，执行完整个 get 函数后。generator 会抛出 StopIteration 异常，调用 runner.final_callback() 处理。
3. YieldFuture 用于记录和处理 generator 执行 yield 之后的状态，方便 runner 获取数据，并接着执行。
   • 当 future 还没被 set_result 时，yield_point.is_ready() 会返回 False，runner.run() 在下次循环中直接结束。
   • 当 future 已经被 set_result，可以通过 yield_point.get_result() 获取 result（即：response）。
   • yield_point.start 的作用就是把 runner.result_callback() 添加到 future.callbacks 中。future.callbacks 只是做临时保存，当 future 被 set_result 之后，runner.result_callback() 才会添加到 ioloop 中得以执行。
4. Future 用于保存异步调用中的 callbacks 和 result。当被调用 set_result 之后，会遍历 callbacks 挨个执行。当 callback 被添加到 future 中，表示 callback 已处于 pending 状态。 set_result 发生后，callback 会切换到 running 状态，得到执行。
   

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   class Future(object):        def set_result(self, result):          self._result = result          self._set_done()        def _set_done(self):          self._done = True          for cb in self._callbacks:              # TODO: error handling              cb(self)          self._callbacks = None

QA:

• Future.callbacks 与 IOLoop.callbacks 的区别？
  IOLoop.add_future 为什么不直接调用 IOLoop.add_callback，而是需要先调用 Future.add_done_callback？
  future 会临时保存 callbacks，等 future._result 被设置后，才会把 callbacks 添加到 io_loop.callbacks 中执行。
  因为 callback 只要放入 ioloop.callbacks 就意味在 ioloop 的下一次循环会被执行。future.result 不一定有值，而 runner.result_callback() 需要在 future.result 有值后才继续执行，所以 runner.result_callback 会暂时保存在 future.callbacks，等待 future.result 有值后再继续执行。

参考资料：

• What does the yield keyword do in Python?
• Python Coroutines, Present and Future
• tornado协程(coroutine)原理
• 理解 tornado.gen