ThreadPoolExecutor 能否帮助提高单线程应用效率？

Question

我们想做一个电子商务应用程序，团队是python开发人员，但不使用python web框架（Django/Flask...），因为我们发现Tornado的简单性非常好，所以我们给了他很大的百分比。

但问题是，Tornado 是单线程的，应用程序将使用散列（登录）和图像处理（缩略图生成）。 ThreadPoolExecutor 可以像 Apache 一样扮演多线程服务器的角色吗，就像这个例子一样？

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tornado import gen
from tornado.process import cpu_count
import bcrypt


pool = ThreadPoolExecutor(cpu_count())

@gen.coroutine
def create_user(name, password):
    hashed_pw = yield pool.submit(bcrypt.hashpw, password, bcrypt.gensalt())
    yield save_user(name, hashed_pw)

@gen.coroutine
def login(name, password):
    user = yield load_user(name)
    match = yield pool.submit(bcrypt.checkpw, password, user.hashed_pw)
    if not match:
        raise IncorrectPasswordError()

因此，Tornado 将散列工作发送到另一个线程，以释放自己并能够接收其他请求。这种方法行得通吗？

注意：还有一个涉及负载均衡器的解决方案，但团队现在不想追求这个解决方案。

Answer 1

是的，ThreadPoolExecutor 在这里可以正常工作。 hashpw 和 checkpw 似乎都在 CPU 密集型操作期间释放了 GIL：

bcrypt_hashpw(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kw_args)
{
    ...
    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS;
    ret = pybc_bcrypt(password_copy, salt_copy, hashed, sizeof(hashed));
    Py_END_ALLOW_THREADS;
    ...

这意味着您可以将这些工作分配给一个 CPU，同时使用另一个 CPU 处理传入的请求。

请记住，如果您需要执行其他一些运行纯 Python 的 CPU 密集型操作（这意味着 GIL 不会被释放），您需要使用 ProcessPoolExecutor 以避免占用性能命中。