python3.8+tornado6 线程池ThreadPoolExecutor数量设置无效问题

Question

如图所示：

将ThreadPoolExecutor线程池的数量设置为1后，还是不会阻塞，两个请求可以同时运行，经测试，无论ThreadPoolExecutor里面的数量填多少，最后都是10个，不清楚哪里出了问题，但是，如果将线程池脱离tornado，直接在控制台中运行，是可以控制其数量的，有没有人遇到过这种问题？？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题分析： 根据您的描述，您将ThreadPoolExecutor线程池的数量设置为1后，但仍然无法阻塞，两个请求可以同时运行。经过测试，无论ThreadPoolExecutor中的数量设置多少，最终仍然是10个。在tornado中，线程池无法正常工作，但在控制台中可以正常工作。这可能是由于tornado框架的特性导致的问题。 解决方案：

1. 这可能是由于tornado框架中的异步处理机制导致的。在tornado框架中，请求是通过事件循环驱动的，而不是通过多线程来处理。因此，即使设置了线程池数量为1，线程池中的任务仍然可以并发执行。建议查阅tornado文档，了解更多关于异步处理的内容。
2. 可以尝试在tornado中使用其他的异步处理方法，例如coroutine或者async/await来替代线程池的方式。这样可以更好地利用tornado框架的特性，实现并发处理。
3. 如果您仍然希望在tornado中使用线程池，可以尝试使用concurrent.futures模块提供的ThreadPoolExecutor以外的其他线程池实现，例如ProcessPoolExecutor。这些实现可能会更好地适应tornado框架的异步处理机制。
   代码示例：

import tornado.web
import concurrent.futures
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(1)
    async def get(self):
        response = await self.do_something()
        self.write(response)
    async def do_something(self):
        return await self.executor.submit(self.some_blocking_function)
    def some_blocking_function(self):
        # 模拟一个耗时操作
        import time
        time.sleep(5)
        return "Done"
def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])
if __name__ == "__main__":
   app = make_app()
   app.listen(8888)
   tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

以上示例代码演示了如何在tornado中使用ThreadPoolExecutor来处理请求。在这个示例中，设置了线程池数量为1，但是使用了async/await实现了异步处理。希望这个示例能够帮助您解决问题。