最新开发新项目一直在学习tornado的知识,在前人的基础上找了些最佳实践,记录如下,备查。

tornado 新人一枚,欢迎大神拍砖~

项目目录结构

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import tornado.ioloop
import tornado.web

## 业务处理层
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world")

## 系统入口app 及 路由层
def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

上边是tornado 官网的hello world的实例,tornado做为web框架使用时,只需要处理逻辑的handler和系统入口application及路由即可启动系统,只提供了框架 最核心的部分,使系统更加灵活。这样我们在开发的时候便拥有了自主选择权,可以选择自己喜欢的模板语言,可以选择是否使用orm,根据自己的需求任意组装。 这样问题便来了,我们只能凭借我们有限的开发经验来组织我们的项目结构,路由层、业务层、数据库层等。有没有一个tornado的项目结构的最佳实践呢? 经同事介绍,我从github 上找到了这个项目tornado-boilerplate,虽说6年没有更新了,但是这个目录结构对 我这个初学者足够了。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
tornado-boilerplate/
    handlers/  # handler 处理逻辑
        foo.py
        base.py  # 在其中重写 RequestHandler 的部分方法,或自定义方法完成自己的功能。
    lib/  # 其他python的模块 
    logconfig/  # 日志相关配置
    media/  # 静态文件
        css/
            vendor/
        js/
            vendor/
        images/
    requirements/  # 环境依赖
        common.txt
        dev.txt
        production.txt
    templates/  # 模板文件
    vendor/  # python的依赖包
    environment.py  # 修改python path 增加 lib vender等目录的包
    fabfile.py  # 远程部署文件
    app.py  # app 启动文件
    settings.py  # 项目配置文件 

sqlalchemy 和 tornado的结合

sqlalchemy 是python系用的最多的orm,我们的项目也选用了sqlalchemy 。在结合sqlalchemy 和tornado过程中,查阅了大量资料。 sqlalchemy 执行各种操作时,最基本的单元为session。sqlalchemy 官方文档建议,尽量适用框架的第三方扩展包来集成sqlalchemy,可以自动的管理session范围。根据sqlalchemy 文档,session的管理放在了每次的request请求中处理为最佳,及每次请求进来时,实例化session,请求结束后,将session关闭,见这里tornado的一个相关issues

结合如下:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
from sqlalchemy.orm import scoped_session, sessionmaker
from models import *  # import the engine to bind
# engine = create_engine(connect_str, pool_size=1, pool_recycle=3600, echo=False, max_overflow=10, echo_pool=True)

class Application(tornado.web.Application):
    def __init__(self):
        handlers = [
            (r"/users", UsersHandler),
        ]
        settings = dict(
            cookie_secret="some_long_secret_and_other_settins"
        )
        tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)
        # Have one global connection.
        self.session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))

class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):

	def prepare(self):
        self.session = self.application.session

    def get_current_user(self):
        user_id = self.get_secure_cookie("user")
        if not user_id: return None
        return self.db.query(User).get(user_id)
	
	def on_finish(self):
		self.session.remove()

此处的scoped_session, 可理解为session的注册表,从中取用和交还,并保证多次取用的为统一session。详见官方文档,这里

另外需要注意,此处的sqlalchemy的数据库查询,并不是异步,当使用tornado 的异步特性时,遇到查询数据库慢时,还是会阻塞的,此时我们更多的需要考虑的 是去优化我们的sql,而不是异步查询数据库。因为,当数据库的查询慢到可以阻塞进程时,说明确实是有问题了。除非我们确实是有这种长时间查询数据库的需求。 tornado 本身并没有提供数据库层的异步,看了许多异步查询数据库的三方库,都不是特别成熟。还有另一种解决方案,是使用其他异步任务库来完成长时间查询数据库的

需求,如celery。

update 2017-05-03

1、tornado 本身还提供了一种通用的异步解决方案,即使用线程池的方式,见官方文档这里。 总结下来,实现异步有3中方式: - 使用gen方式 - 使用线程池方式 - 使用第3放库方式

2、如上结合tornado 和sqlalchemy 时,所有的资源都是tornado进程独有的。例如,在application中生成的session。

3、pool_size为进程池常驻进程数量,等到回收时间到时回收。 max_overflow 为最大超出pool_size的链接数量,此链接可以被remove回收。得出以上结论依据如下: - 在连续请求的情况下,数据库链接不断上升,达到最大值后,有可能报 TimeoutError: QueuePool limit of size 5 overflow 10 reached, connection timed out, timeout 30。原因如下: - scoped_session 每次请求尝试新的session(推断,有待验证) - 老的session被占用 - 将pool_sizemax_overflow的值互换后,以上错误没有出现,且链接池链接数量有减少的情况。

tornado 日志使用

tornado 的日志模块使用了python的logging模块实现。tornado 文档日志部分说的比较简单,这里. 让人读了,比较糊涂,文中说了,3个内部的 logger: accessapplicationgeneral。一开始我以为是使用这3个logger来记录tornado中的日志信息, 其实不是,他们只是tornado自己内部使用的。我们完全可以自己获取我们的logger,即使用root logger 。tornado 作者建议如此,可见这里

可如下使用,在py中直接获取logger:

1
2
3
4
5
import logging 

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info('...')

同时tornado提供了,logger的配置项,提供了日志的文件的命名,路径,切分等功能。均在在tornado.log.py里定义。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
# tornado/log.py 
def define_logging_options(options=None):
    """Add logging-related flags to ``options``.

    These options are present automatically on the default options instance;
    this method is only necessary if you have created your own `.OptionParser`.

    .. versionadded:: 4.2
        This function existed in prior versions but was broken and undocumented until 4.2.
    """
    if options is None:
        # late import to prevent cycle
        import tornado.options
        options = tornado.options.options
    options.define("logging", default="info",
                   help=("Set the Python log level. If 'none', tornado won't touch the "
                         "logging configuration."),
                   metavar="debug|info|warning|error|none")
    options.define("log_to_stderr", type=bool, default=None,
                   help=("Send log output to stderr (colorized if possible). "
                         "By default use stderr if --log_file_prefix is not set and "
                         "no other logging is configured."))
    options.define("log_file_prefix", type=str, default=None, metavar="PATH",
                   help=("Path prefix for log files. "
                         "Note that if you are running multiple tornado processes, "
                         "log_file_prefix must be different for each of them (e.g. "
                         "include the port number)"))
    options.define("log_file_max_size", type=int, default=100 * 1000 * 1000,
                   help="max size of log files before rollover")
    options.define("log_file_num_backups", type=int, default=10,
                   help="number of log files to keep")

    options.define("log_rotate_when", type=str, default='midnight',
                   help=("specify the type of TimedRotatingFileHandler interval "
                         "other options:('S', 'M', 'H', 'D', 'W0'-'W6')"))
    options.define("log_rotate_interval", type=int, default=1,
                   help="The interval value of timed rotating")

    options.define("log_rotate_mode", type=str, default='size',
                   help="The mode of rotating files(time or size)")

    options.add_parse_callback(lambda: enable_pretty_logging(options))

parse_command_line()执行时,日志默认值被初始化,通知格式化了root logger,相关代码均在tornado.log.py中。

有关root logger 的理解,可阅读这篇博客《python日志logging详解》

如何修改tornado日志格式,可参考这里,change the log outpu format for a tornado app

其他找到的最佳实践的资料

  • tornado wiki 你可以从tornado的wiki找到一些生产和开发中的最佳实践。

  • Intoduction tornado 虽然此文档的tornado版本是老的,但是介绍的知识点,比较全面且通俗易懂。

todo 持续更新