Python 龙卷风网和线
我不熟悉Tornado和Python线程。我希望达到以下目标: 我有一个Tornado web服务器,它接收用户的请求。我想在本地存储一些数据,并定期将其作为批量插入写入数据库Python 龙卷风网和线,python,tornado,Python,Tornado,我不熟悉Tornado和Python线程。我希望达到以下目标: 我有一个Tornado web服务器,它接收用户的请求。我想在本地存储一些数据,并定期将其作为批量插入写入数据库 import tornado.ioloop import tornado.web import threading # Keep userData locally in memory UserData = {} def background(f): """ a threading decorator
import tornado.ioloop
import tornado.web
import threading
# Keep userData locally in memory
UserData = {}
def background(f):
"""
a threading decorator
use @background above the function you want to thread
(run in the background)
"""
def bg_f(*a, **kw):
threading.Thread(target=f, args=a, kwargs=kw).start()
return bg_f
@background
def PostRecentDataToDBThread(iter = -1):
i = 0
while iter == -1 or i < iter:
#send data to DB
UserData = {}
time.sleep(5*60)
i = i + 1
class AddHandler(tornado.web.RequestHandler):
def post(self):
userID = self.get_argument('ui')
Data = self.get_argument('data')
UserData[userID] = Data
if __name__ == "__main__":
tornado.options.parse_command_line()
print("start PostRecentDataToDBThread")
### Here we start a thread that periodically sends data to the data base.
### The thread is called every 5min.
PostRecentDataToDBThread(-1)
print("Started tornado on port: %d" % options.port)
application = tornado.web.Application([
(r"/", MainHandler),
(r"/add", AddHandler)
])
application.listen(options.port)
tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
导入tornado.ioloop
导入tornado.web
导入线程
#将用户数据本地保存在内存中
用户数据={}
def背景(f):
"""
线程装饰器
在要线程化的函数上方使用@background
(在后台运行)
"""
def bg_f(*a,**kw):
threading.Thread(target=f,args=a,kwargs=kw).start()
返回bg\u f
@背景
def PostRecentDataToDBThread(iter=-1):
i=0
而iter==-1或i
这是实现我目标的好方法吗?我想尽量减少服务器阻塞时间。还是我应该用gevent或其他什么?通过访问Tornado和线程中的用户数据,我会遇到问题吗?只要没有服务器崩溃,数据一致性在这里就不那么重要了 Tornado不打算与多线程一起使用。它基于epoll在代码的不同部分之间切换上下文 一般来说,我建议通过消息队列将数据发送到单独的工作进程(比如+RabbitMQ,它与Tornado集成得非常好)。工作进程可以使用数据累积消息并将其批量写入数据库,或者您可以使用此设置实现任何其他数据处理逻辑 或者,您可以使用(例如)Redis with将传入数据异步写入内存中的数据库,然后根据Redis配置将其异步转储到磁盘