tornado.concurrent.run_on_executor 详情

`tornado.concurrent.run_on_executor` 是 Tornado 提供的一个装饰器，用于在异步函数中将 CPU 密集型操作转移到线程池中执行，从而避免阻塞 I/O 循环。

具体来说，`run_on_executor` 将一个异步函数转化为一个协程，该协程通过 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 的线程池来执行函数中的 CPU 密集型操作。`ThreadPoolExecutor` 是 Python 标准库中的一个线程池实现，可以在 `tornado.concurrent` 模块中以 `Future` 的形式使用。

使用 `run_on_executor` 装饰器可以实现将 CPU 密集型操作从 I/O 循环中分离出来，提高了应用程序的并发性能和响应速度。但是，由于线程池中的线程是有限的，如果使用不当，可能会导致线程池中的线程耗尽，从而影响应用程序的性能。

示例代码：

from tornado.concurrent import run_on_executor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor()

@run_on_executor(executor)
async def cpu_bound_task():
    # CPU-bound task
    return

async def some_handler():
    # I/O-bound task
    await some_async_io_operation()
    # CPU-bound task
    await cpu_bound_task()
    # I/O-bound task
    await some_other_async_io_operation()

在上面的代码中，`cpu_bound_task` 函数被装饰为一个协程，并通过 `ThreadPoolExecutor` 在一个线程池中执行。在 `some_handler` 函数中，`cpu_bound_task` 函数被调用，由于它被装饰成了协程，因此不会阻塞 I/O 循环。