script_rs = await future 如果没有结果 调用者会一直被阻塞吗

import json

from .base import BaseHandler

class Handler(BaseHandler):
    """For health check.
    """
    def get(self):
        self.render_json({'status': 'UP'})


    async def post(self):
        try:
            self.log.debug(f"Request body: {self.request.body.decode()}")
            body = json.loads(self.request.body)
        except Exception:
            raise Exception("Bad request body.")

        task_id = body['id']
        self.log.debug(f"Task ID: {task_id}")
        version = body.get('lanVersion', 'py385')
        future = self.async_fetch('executor.pyexec', body, queue=version)
        task_id = future.task_id
        self.log.debug(f"Request script body[{body['id']}][{task_id}]: {body['scriptContent']}")
        script_rs = await future
        self.log.debug(f"script_rs type:{type(script_rs)},, future type:{type(future)}")
        self.log.debug(f"future {future}")
        self.log.debug(f"script_rs {script_rs}")
        self.log.debug(f"Response body[{body['id']}][{task_id}]: {script_rs}")
        result = {
            'code': 0,
            'data': {
                'id': body['id'],
                'seq_no': task_id,
                'result': script_rs
            }
        }
        self.render_json(result)

结合上下文分析 script_rs = await future 这行代码 如果没有结果 调用者会一直被阻塞吗？

 

1. 核心结论

 

await future 不会阻塞整个 Tornado 服务器或线程，但会挂起当前协程（coroutine），直到 future 完成或超时。这是异步编程中的“非阻塞等待”，与同步阻塞有本质区别。

 

---

 

2. 关键机制解析

 

(1) Tornado 的协程模型

 

• 协程挂起（Suspend）≠ 线程阻塞（Block）

  • 当执行 await future 时，当前协程会暂停执行，但 Tornado 的事件循环（IOLoop）会继续处理其他请求。

  • 一旦 future 通过 set_result() 被填充，挂起的协程会恢复执行。

 

(2) future 的结果来源

 

在 BaseHandler.async_fetch 中：

future = CeleryFuture()
IOLoop.instance().add_callback(self._on_result, result, future)  # 异步轮询
return future

 

• _on_result 会定期检查 Celery 任务状态（通过 result.ready()），完成后调用 future.set_result()。

• 若任务未完成：_on_result 会通过 call_later 延迟重试（非阻塞）。

 

(3) 超时控制

 

在 _on_result 中定义的超时逻辑：

async_timeout = self.settings.get("async_timeout", 2)  # 默认2秒超时
if (now - self.start) >= async_timeout:
    future.set_exception(Exception("Async task timeout."))

 

• 如果任务超过 async_timeout 未完成，future 会抛出超时异常，避免无限等待。

 

---

 

3. 阻塞场景对比

 

场景	行为	是否影响其他请求
await future	挂起当前协程，释放线程给其他任务	❌ 不影响
同步 future.result()	强制阻塞线程，直到结果返回（错误用法！）	✅ 阻塞整个线程
Celery 任务卡死	_on_result 超时触发 set_exception，协程恢复并报错	❌ 不影响

 

---

 

4. 代码执行流程（无结果时）

 

1. 调用 await future

   • 协程挂起，Tornado 事件循环继续运行。

2. 后台轮询

   • _on_result 每 10ms 检查一次 Celery 任务状态（通过 call_later）。

3. 超时或完成

   • 若任务完成：future.set_result() 唤醒协程，继续执行后续代码。

   • 若超时（默认2秒）：future.set_exception() 抛出超时异常。

 

---

 

5. 为什么不会真正“阻塞”？

 

• Tornado 的单线程异步模型：
  IOLoop 通过协程挂起和事件回调实现高并发，await 只是暂停当前任务链，线程仍可处理其他请求。

• Celery 的异步协作：
  通过 _on_result 的延迟轮询（非阻塞）替代同步等待。

 

---

 

6. 验证实验

 

(1) 模拟长时间 Celery 任务

 

# Celery 任务（模拟耗时操作）
@app.task
def pyexec(body):
    time.sleep(10)  # 10秒后才返回
    return {"result": "done"}

 

(2) 观察行为

 

• 客户端请求：

  • 2秒后（默认超时）收到 Async task timeout 错误。

• 服务端日志：

  • 其他请求仍可正常处理，无线程阻塞。

 

---

 

7. 总结

 

• await future 是异步等待：挂起当前协程但不阻塞线程，超时或完成后自动恢复。

• 真正的阻塞只有两种情况：

  1. 错误使用同步方法（如 future.result()）。

  2. 外部依赖（如 Celery Worker）完全死锁且无超时机制。

• 生产建议：

  • 合理设置 async_timeout（如 5~30 秒）。

  • 监控 Celery 任务队列，避免积压。

 

结合上下文分析，future有几种状态？ 挂起当前协程详细解释一下什么含义？

 

在 Tornado 和异步编程中，Future 对象（包括其子类 CeleryFuture）通常有以下几种状态：

 

状态	描述	触发条件
Pending	初始状态，表示任务尚未完成或未取消。	Future 刚被创建时。
Running	任务正在执行（某些框架中可能没有显式区分此状态）。	任务开始执行但未完成。
Done	任务已完成（成功或失败）。	调用 set_result() 或 set_exception()。
Cancelled	任务被显式取消。	调用 cancel() 方法。

 

在代码中的体现

 

• BaseHandler.async_fetch 返回的 future：
  初始状态为 Pending，后续由 _on_result 轮询 Celery 任务状态，完成后调用 set_result() 或 set_exception() 转为 Done。

• 状态检查方法：

   

  future.done()  # 返回 True 表示任务完成（成功或失败）
  future.result()  # 获取结果（若未完成会阻塞，但异步编程中应避免直接调用）

 

---

 

2. "挂起当前协程" 的详细解释

 

(1) 什么是协程（Coroutine）？

 

协程是轻量级的用户态线程，由事件循环（如 Tornado 的 IOLoop）调度。

 

• 特点：

  • 可以在任意位置暂停（yield 或 await）和恢复。

  • 不阻塞操作系统线程，一个线程可并发处理数千个协程。

 

(2) await future 的具体行为

 

当执行 script_rs = await future 时：

 

1. 协程挂起（Suspend）：

   • 当前协程（如 ExecuteHandler.post）的执行被暂停，代码停留在 await 行。

   • 线程立即释放，事件循环可以处理其他协程或 I/O 事件。

   • 例如：此时其他 HTTP 请求仍能被正常处理。

2. 恢复条件：

   • 任务完成：_on_result 调用 future.set_result(data)，事件循环将协程重新加入队列，从 await 处恢复执行，script_rs 被赋值为结果。

   • 任务超时或失败：future.set_exception() 触发，协程恢复并抛出异常。

 

(3) 与同步阻塞的对比

 

行为	同步阻塞（如 time.sleep）	异步挂起（如 await future）
线程状态	线程被占用，无法处理其他任务。	线程立即释放，处理其他协程。
资源消耗	每个阻塞操作需一个线程，高并发时资源爆炸。	单线程可处理数千协程。
典型场景	直接调用 result.get()。	使用 await 或 yield。

 

(4) 代码示例说明

async def post(self):
    future = self.async_fetch()  # 返回 Pending 状态的 future
    script_rs = await future     # 协程挂起，直到 future 完成
    # 恢复后继续执行
    self.render_json(script_rs)

 

• 若 future 未完成：await 行暂停，Tornado 处理其他请求。

• 若 future 完成：事件循环从 await 行恢复，继续执行 render_json。

 

---

 

3. 结合上下文的完整流程

 

1. 请求进入 post 方法：

   • 创建 future 并启动 Celery 任务（async_fetch）。

   • future 初始状态为 Pending。

2. 执行 await future：

   • 协程挂起，Tornado 处理其他请求。

   • _on_result 在后台轮询 Celery 任务状态（非阻塞）。

3. 任务完成或超时：

   • 完成：_on_result 调用 future.set_result()，协程恢复，script_rs 获取结果。

   • 超时：future.set_exception() 抛出超时异常。

4. 返回响应：

   • 协程恢复后，继续执行并返回 render_json。

 

---

 

4. 为什么需要挂起协程？

 

• 高并发基石：
  通过挂起/恢复机制，单线程可高效处理大量并发请求（如 C10K 问题）。

• 资源友好：
  避免为每个请求创建线程或进程，减少上下文切换开销。

 

---

 

5. 常见误区

 

• 误区：await 是“非阻塞”的，所以不会等待。
  正解：await 会等待当前协程依赖的任务完成，但不阻塞线程。

• 误区：协程挂起时任务在后台“自动运行”。
  正解：任务是否运行取决于 Celery Worker，Tornado 只是轮询状态。

 

---

 

总结

 

• Future 状态：Pending → Done/Cancelled。

• 协程挂起：暂停当前任务链，释放线程，由事件循环驱动异步恢复。

• 设计优势：用同步代码写法实现异步高性能，避免回调地狱。