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Tornado ProcessPoolExecutor:如何限制进程数

Tornado ProcessPoolExecutor是Tornado框架中的一个工具类,用于在异步非阻塞的Web应用中执行阻塞的代码。它可以通过限制进程数来控制并发执行的任务数量,以提高系统的性能和资源利用率。

限制进程数可以通过设置max_workers参数来实现。max_workers参数指定了进程池中最大的进程数。当达到最大进程数时,新的任务将会等待已经在执行的任务完成后再执行。

下面是一个使用Tornado ProcessPoolExecutor限制进程数的示例代码:

代码语言:txt
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import tornado.ioloop
import tornado.web
from tornado.concurrent import Future
from tornado.process import cpu_count
from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

class MyHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=cpu_count())

    @tornado.web.asynchronous
    @tornado.gen.coroutine
    def get(self):
        result = yield self.long_running_task()
        self.write(result)
        self.finish()

    @run_on_executor
    def long_running_task(self):
        # 长时间运行的任务代码
        return "Task completed"

if __name__ == "__main__":
    app = tornado.web.Application([(r"/", MyHandler)])
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

在上面的示例中,max_workers参数设置为cpu_count(),这意味着进程池将会创建与CPU核心数相同的进程。通过这种方式,可以充分利用系统资源,提高并发执行任务的能力。

限制进程数的好处在于可以避免过度占用系统资源,防止系统负载过重。然而,过多的进程数也可能导致资源竞争和上下文切换的开销增加,因此需要根据实际情况进行适当的调整。

对于Tornado ProcessPoolExecutor的更多信息和使用方式,可以参考腾讯云提供的官方文档:Tornado ProcessPoolExecutor。该文档介绍了Tornado框架中进程池的使用方法、参数配置以及相关示例代码,可以帮助开发者更好地理解和使用该工具。

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