Python 运行多个Tornado实例会导致ioloop已在运行错误

这就是我的代码的样子（排除了一些不相关的细节）

当我运行此命令时，我得到

ioloop已经在运行了
error。
我觉得这是因为几个正在运行的进程试图访问Tornado的同一个实例，所以出现了这个错误。
我曾经阅读过《龙卷风》的文档，并在网上看到其他资源试图解决同样的错误，但没有找到任何有用的东西

谁能帮帮我吗
 在我换了衣服后，这就奏效了
从多处理.pool导入线程池作为池
到
从多处理导入池

我曾使用线程池作为修复此错误的解决方法，但后来使用此处定义的copy_reg来解决整个问题。
在运行循环中不能调用
run_sync
。这就是导致错误的原因。可以在任何地方使用coutroutines和
yield
，也可以在任何地方使用回调。混合使用这两种方法会使代码变得不必要的复杂。不过，在循环中使用run_sync在我不进行多处理的情况下是有效的。我要试试这个。
from multiprocessing.pool import ThreadPool as Pool

class GetUsers(BaseTask):
    def foo(self):
        pool = Pool()
        try:
            pool.map(self.bar, users)
        finally:
            pool.close()
            pool.join()

    def bar(self, users):
        uuid = users[0]
        ioloopInstance = ioloop.IOLoop().instance()
        isInExperiment = self.isInExperiment(uuid, ioloopInstance)
        log.info(str(uuid)+str(isInExperiment))

    def isInExperiment(self, uuid, ioloop):
        isInExpTag_response =ioloop.run_sync(lambda: self.
                                             fetch_isInExperiment_response(uuid))
        if len(isInExpTag_response.body) > 0:
            return True
        return False

    @gen.coroutine
    def fetch_isInExperiment_response(self, uuid):
        response = yield baz
        raise gen.Return(response)