之前在公司的一个模块，需要从另一处url取得数据，我使用了Python的一个很著名的lib，叫做requests。但是这样做极大的降低了程序的性能，因为tornado是单线程的，它使用了所谓的reactor模式，底层使用epoll监听每个tcp连接，上层再经过封装，接受HTTP请求。所以，tornad实际上是单线程的。
在实际的场景中，经常采用nginx反向代理的模式，然后服务器开启多个tornado进程，接受nginx发送过来的请求。
刚才的问题主要是，因为requests是阻塞的，所以当我发出一个post请求，整个tornado进程就阻塞了，此时该进程不能接受任何的其他请求。
想想我们的服务器总共才十几个tornado进程，可能要应对上千的并发量，所以阻塞一个进程对我们是巨大的损失。
tornado内置了异步的模块，例如AsyncHttpClient，它的使用如下：
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
@tornado.web.asynchronous
def get(self):
http = tornado.httpclient.AsyncHTTPClient()
http.fetch("http://friendfeed-api.com/v2/feed/bret",
callback=self.on_response) def on_response(self, response):
if response.error: raise tornado.web.HTTPError(500)
json = tornado.escape.json_decode(response.body)
self.write("Fetched " + str(len(json["entries"])) + " entries "
"from the FriendFeed API")
self.finish()
那么，tornado的gen是怎么回事？ 可以看到，上面的代码中使用了回调函数，但是回调函数有一个致命的问题，如果逻辑非常复杂，那么我们的程序可能嵌套多层回调，造成所谓的“回调地狱”。
事实上，tornado的gen模块，就是为了改善这一问题。例如：
class GenAsyncHandler(RequestHandler):
@gen.coroutine
def get(self):
http_client = AsyncHTTPClient()
response = yield http_client.fetch("http://example.com")
do_something_with_response(response)
self.render("template.html")
从上面可以看出，gen模块的最大作用，就是将异步代码的编写进行改进，使其看起来像同步。
上面的代码执行时，遇到yield后面的阻塞调用则暂停，然后去执行其他请求，等该数据返回时，再继续处理这里。
这样就防止了一个IO操作阻塞整个进程。
在实际应用中，对于可能阻塞的操作（例如查询量较大的数据库查询），最好使用异步。