tornado 源码之 coroutine 分析
tornado 的协程原理分析
版本:4.3.0
为支持异步,tornado 实现了一个协程库。
tornado 实现的协程框架有下面几个特点:
- 支持 python 2.7,没有使用 yield from
特性,纯粹使用 yield 实现 - 使用抛出异常的方式从协程返回值
- 采用 Future 类代理协程(保存协程的执行结果,当携程执行结束时,调用注册的回调函数)
- 使用 IOLoop 事件循环,当事件发生时在循环中调用注册的回调,驱动协程向前执行
由此可见,这是 python 协程的一个经典的实现。
本文将实现一个类似 tornado 实现的基础协程框架,并阐述相应的原理。
外部库
使用 time 来实现定时器回调的时间计算。
bisect 的 insort 方法维护一个时间有限的定时器队列。
functools 的 partial 方法绑定函数部分参数。
使用 backports_abc 导入 Generator 来判断函数是否是生成器。
1 | import time |
Future
是一个穿梭于协程和调度器之间的信使。
提供了回调函数注册 (当异步事件完成后,调用注册的回调)、中间结果保存、结束结果返回等功能
add_done_callback 注册回调函数,当 Future 被解决时,改回调函数被调用。
set_result 设置最终的状态,并且调用已注册的回调函数
协程中的每一个 yield 对应一个协程,相应的对应一个 Future 对象,譬如:
1 |
|
这里的 routine_simple() 和 sleep(1) 分别对应一个协程,同时有一个 Future 对应。
1 | class Future(object): |
IOLoop
这里的 IOLoop 去掉了 tornado 源代码中 IO 相关部分,只保留了基本需要的功能,如果命名为 CoroutineLoop 更贴切。
这里的 IOLoop 提供基本的回调功能。它是一个线程循环,在循环中完成两件事:
- 检测有没有注册的回调并执行
- 检测有没有到期的定时器回调并执行
程序中注册的回调事件,最终都会在此处执行。
可以认为,协程程序本身、协程的驱动程序 都会在此处执行。
协程本身使用 wrapper 包装,并最后注册到 IOLoop 的事件回调,所以它的从预激到结束的代码全部在 IOLoop 回调中执行。
而协程预激后,会把 Runner.run() 函数注册到 IOLoop 的事件回调,以驱动协程向前运行。
理解这一点对于理解协程的运行原理至关重要。
这就是单线程异步的基本原理。因为都在一个线程循环中执行,我们可以不用处理多线程需要面对的各种繁琐的事情。
IOLoop.start
事件循环,回调事件和定时器事件在循环中调用。
IOLoop.run_sync
执行一个协程。
将 run 注册进全局回调,在 run 中调用 func() 启动协程。
注册协程结束回调 stop, 退出 run_sync 的 start 循环,事件循环随之结束。
1 | class IOLoop(object):, |
coroutine
协程装饰器。
协程由 coroutine 装饰,分为两类:
- 含 yield 的生成器函数
- 无 yield 语句的普通函数
装饰协程,并通过注册回调驱动协程运行。
程序中通过 yield coroutine_func() 方式调用协程。
此时,wrapper 函数被调用:
- 获取协程生成器
- 如果是生成器,则
- 调用 next() 预激协程
- 实例化 Runner(),驱动协程
- 如果是普通函数,则
- 调用 set_result() 结束协程
协程返回 Future 对象,供外层的协程处理。外部通过操作该 Future 控制协程的运行。
每个 yield 对应一个协程,每个协程拥有一个 Future 对象。
外部协程获取到内部协程的 Future 对象,如果内部协程尚未结束,将 Runner.run() 方法注册到 内部协程的 Future 的结束回调。
这样,在内部协程结束时,会调用注册的 run() 方法,从而驱动外部协程向前执行。
各个协程通过 Future 形成一个链式回调关系。
Runner 类在下面单独小节描述。
1 | def coroutine(func): |
协程返回值
因为没有使用 yield from,协程无法直接返回值,所以使用抛出异常的方式返回。
python 2 无法在生成器中使用 return 语句。但是生成器中抛出的异常可以在外部 send() 语句中捕获。
所以,使用抛出异常的方式,将返回值存储在异常的 value 属性中,抛出。外部使用诸如:
1 | try: |
这样的方式获取协程的返回值。
1 | class Return(Exception): |
Runner
Runner 是协程的驱动器类。
self.result_future 保存当前协程的状态。
self.future 保存 yield 子协程传递回来的协程状态。
从子协程的 future 获取协程运行结果 send 给当前协程,以驱动协程向前执行。
注意,会判断子协程返回的 future
如果 future 已经 set_result,代表子协程运行结束,回到 while Ture 循环,继续往下执行下一个 send;
如果 future 未 set_result,代表子协程运行未结束,将 self.run 注册到子协程结束的回调,这样,子协程结束时会调用 self.run,重新驱动协程执行。
如果本协程 send() 执行过程中,捕获到 StopIteration 或者 Return 异常,说明本协程执行结束,设置 result_future 的协程返回值,此时,注册的回调函数被执行。这里的回调函数为本协程的父协程所注册的 run()。
相当于唤醒已经处于 yiled 状态的父协程,通过 IOLoop 回调 run 函数,再执行 send()。
1 | class Runner(object): |
sleep
sleep 是一个延时协程,充分展示了协程的标准实现。
- 创建一个 Future,并返回给外部协程;
- 外部协程发现是一个未完的状态,将 run() 注册到 Future 的完成回调,同时外部协程被挂起;
- 在设置的延时后,IOLoop 会回调 set_result 结束协程;
- IOLoop 调用 run() 函数;
- IOLoop 调用 send(),唤醒挂起的外部协程。
流程如下图:
1 | def sleep(duration): |
运行
1 |
|
运行输出为:
it is simple routine
routine_ur url0 took 1s to get!
it is simple routine with return
value from routine_simple_return
routine_url_with_return url1 took 1s to get!
('url1', 1)
routine_url_with_return url2 took 2s to get!
('url2', 2)
可以观察到协程 sleep 已经生效。
源码
copyright
author:bigfish
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Sync From: https://github.com/TheBigFish/blog/issues/12