首先说下环境，python2.7，Tornado3.0
然后本文讨论的不是Tornado底层如何用epoll处理socket通信，而是如何在应用层异步处理get/post请求。下面是正文：
同时在get或者post方法处理上应用 @tornado.web.asynchronous和@tornado.gen.engine 装饰器，可以非常方便的和有callback参数的异步方法配合实现非阻塞请求处理。
这里不想说官方的那个例子，因为官方的例子给的本来就是用异步的http客户端来拉取数据然后自己转到回调函数执行，讨论http客户端的代码不在本文范围内。于是我用一个简单的函数来演示，且这样更能说明问题。
class RegisterHandler(basehandler.BaseHandler):
@tornado.web.asynchronous
@tornado.gen.engine
def get(self, *arg, **args):
response = yield tornado.gen.Task(self.method_while)
print "response" ,response
self.finish()
def method_while(self, *arg, **args):
callback( 1 )这是我写的一个请求处理的Handler，get请求上加了这两个装饰器，第一个装饰器标明这个get函数是不会自动断掉输出流的，需要显式的调用finish方法。这个装饰器需要和@tornado.gen.engine一块用。
重点到了，来看 @tornado.gen.engine的源码
def engine(func):
@functools.wraps (func)
def wrapper(*args, **kwargs):
runner = None
def handle_exception(typ, value, tb):
if runner is not None :
return runner.handle_exception(typ, value, tb)
return False
with ExceptionStackContext(handle_exception) as deactivate:
gen = func(*args, **kwargs)
if isinstance(gen, types.GeneratorType):
runner = Runner(gen, deactivate)
runner.run()
return
assert gen is None , gen
deactivate()
return wrapper（我把原来有的注释删掉了）
我们直接看with语句的内部就可以了：
gen = func(*args, **kwargs)
if isinstance(gen, types.GeneratorType):
runner = Runner(gen, deactivate)
runner.run()
returngen就是我们的get方法，gen=fun(*args,**kwargs)相当于gen=get(*args,**kwargs)，get方法执行结果返回给gen？no~no！get方法里有yield，意味着get(*args,**kwargs)返回的是一个生成器类型 GeneratorType的数据，是不会马上执行的，需要调用他的next或者send方法让其执行到下一个yield方法处。关于生成器以及它的send和next的具体用法不在本文的讨论范围内，请查阅官方文档。
可以看到它new了一个Runner，gen传了进去，然后执行run方法，我们跟进Runner类的run方法的代码：
def run(self ):
if self.running or self.finished:#判断是否是在运行中或者已经结束，如果是立即返回
return
try :
self.running = True #让状态为运行中
while True :#进入循环
if self.exc_info is None :#上次循环没有异常
try :
if not self.yield_point.is_ready():#判断key是否可用
return
next = self.yield_point.get_result()#获取yield表达式的结果给next
except Exception:
self.exc_info = sys.exc_info()
try :
if self.exc_info is not None :
self.had_exception = True
exc_info = self.exc_info
self.exc_info = None
yielded = self.gen.throw(*exc_info)
else :
yielded = self.gen.send(next)#如果上次没异常，get函数继续执行，这里把Task对象返回给yielded，相当于要迭代使用这个Task（最开头标红的代码段），每次执行到yield都要把task重新赋给yielded
except StopIteration:#如果没有可以执行的了，返回
self.finished = True
if self.pending_callbacks and not self.had_exception:
raise LeakedCallbackError(
"finished without waiting for callbacks %r" %
self.pending_callbacks)
self.deactivate_stack_context()
self.deactivate_stack_context = None
return
except Exception:
self.finished = True
raise
if isinstance(yielded, list):
yielded = Multi(yielded)
if isinstance(yielded, YieldPoint):#如果yielded为Task类型（Task继承于 YieldPoint）
self.yield_point = yielded
try :
self.yield_point.start(self)#执行task的start方法
except Exception:
self.exc_info = sys.exc_info()
else :
self.exc_info = (BadYieldError( "yielded unknown object %r" % yielded),)
finally :
self.running = False具体步骤可以详见上述代码中的注释，这里我们就继续看task的start方法：
class Task(YieldPoint):
（省略其他代码）
def start(self, runner):
self.runner = runner
self.key = object()
runner.register_callback( self.key)
self.kwargs[ "callback" ] = runner.result_callback(self.key)
self.func(*self.args, ** self.kwargs)
（省略其他代码）这里的func方法就是最上面的 method_while ，传了一个callback参数进去：runner.result_callback( self .key)， 然后执行该方法。为了讨论这个callback参数的作用，我们假设这个method_while方法里，没有用到这个参数，即没有执行callback：
start方法在method_while执行完后就返回了，继续执行Runner的run方法里的那个循环的第二遍，它会直接在这一行
if not self.yield_point.is_ready():#判断key是否可用
return直接返回，原因就是在 results 里这个key对应的值为None。
这里涉及到了两个名词， results 和key，result是在哪里的呢？是Runner的一个字段，从下面的Runner的构造函数里可以看到 results是个字典 ：
class Runner(object):
def __init__(self, gen, deactivate_stack_context):
（省略其他代码）
self .pending_callbacks = set()
self .results = {}（ 省略 其他代码）
那么key是怎么设置到results这个字典里的呢？是在Task的start方法里，runner.register_callback( self .key)，具体代码可以再看上面的Task类。这个register_callback是有点绕的，它将key设置到 pending_callbacks里面， 这个pending_callbacks是一个set类型，即不可重复的集合，有这个集合的作用是为了每次都要从这里面判断key是否存在，key存在说明有个Task要执行。在上面的run方法中的判断key是否可用的时候，is_ready每次都会先判断key是否在这个pending_callbacks，没有直接报异常，有的话才会去results去取结果。我们可以看到results一直是空啊，什么时候设置的值呢？？就是刚刚我们在method_while里没有执行的callback方法，即runne
可以看出来，他把callback实际调用时候的参数列表又写进了results里了，返回给yield表达式的值response。所以我们发现，一定要在自定义的方法中执行参数中的callback，把你想返回的数据写进callback的参数里，yield表达式的值就会是这个参数了，然后run方法继续执行到下一个yield直到get方法完成。
r.result_callback( self .key)：
def result_callback(self , key):
def inner(*args, **kwargs):
if kwargs or len(args) > 1 :
result = Arguments(args, kwargs)
elif args:
result = args[ 0 ]
else :
result = None
self.set_result(key, result)
return inner比如最上面那个例子，打印结果为:
response 1
最后来说这个异步方案有什么用呢？
一说到异步，新手肯定会以为是get/post方法阻塞了也没关系，一个get请求过来，get处理函数如果阻塞了，是必然导致整个服务器阻塞的！不要以为这个是相对web前端请求的并行异步解决方案，单线程的Tornado毕竟是单线程，方法阻塞，必然导致服务器阻塞，毋庸置疑的。
这个异步是相对与get请求来说的，get方法在没有加装饰器@tornado.web.asynchronous 的情况下，get方法结束后，请求会自动断开，但是加上这个装饰器后，get请求可以直接return且保持连接，直到显式的调用finish方法才会关闭输出流。这样就萌生了异步（异步：把事情交给除了自己之外的人来做，自己不管）解决方案，get方法直接return，交给别的函数来做，做完了再回来。 加上@tornado.gen.engine 只是把上面这个思想实现了下，将代码浓缩到最小而已， 这并不表示异步处理的函数或者这个get里有死循环的话也能同时让服务器处理别的请求，你查询数据库花费10000s，那么你的服务器就肯定要死10000s的，这种问题的解决方法有四个：crouchDB（有http接口， 异步httpclient调用 ），优化当前数据库，异步httpclient调webservice，开线程。推荐第二个第三个，其次第四个，最后第一个（原因不解释，貌似crouchDB口碑不好，我也不爱用，mongo党飘过）。
就算是异步httpclient，就像下面这样
def handle_request(response):
if response.error:
print "Error:", response.error
else:
print response.body
http_client = AsyncHTTPClient()
http_client.fetch("http://www.google.com/", handle_request)也只是fetch过后不管socket如何拉数据而已，回调也是要在本线程执行的！在别处如果有耗时操作或者死循环的，它拉过来的数据是永远进不到handle_request函数中的。
