在Python的Web开发领域，Tornado是一个非常受欢迎的异步网络库，它允许开发者构建高性能、高并发的网络应用。本文将深入解析Tornado多进程的实现机制，这对于理解和优化基于Tornado的服务性能至关重要。
Tornado的多进程功能是通过`tornado.process.fork_processes`函数来实现的。在提供的示例代码中，该函数被用来创建两个子进程，以提升服务的并发处理能力。`bind_sockets`方法用于绑定监听端口（这里是8090），为接收客户端请求做准备。`fork_processes`函数的工作原理是创建子进程，并在主进程中监控这些子进程的运行状态，如果子进程意外退出，主进程可以根据配置决定是否重新启动子进程。
在子进程中，程序继续执行`tornado.httpserver.HTTPServer`的初始化以及`add_sockets`方法。`HTTPServer`继承自`tornado.netutil.TCPServer`，`add_sockets`方法的主要作用是将监听的socket与IOLoop关联起来，以便于处理客户端的连接请求。这里的`add_accept_handler`函数用于注册一个回调函数，当有新的连接到达时，这个回调函数会被调用来处理新连接。
`accept_handler`是一个关键的内部函数，它不断地尝试从socket上接受新的连接。如果接受操作因为资源暂时不可用（如EWOULDBLOCK或EAGAIN错误）而失败，函数会暂时退出，等待下次事件触发再进行尝试。一旦成功接受到一个新的连接，`callback`（即`_handle_connection`）函数会被调用，处理这个新的TCP连接。
`tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()`启动IOLoop，它是Tornado异步模型的核心。IOLoop负责监视和调度各种事件，包括socket上的读写事件、定时器事件等，确保服务能够高效地处理并发请求。
Tornado通过这样的方式实现了多进程模型，每个子进程都有自己的IOLoop，能够独立处理客户端的请求。这样，即使一个子进程在处理某个请求时阻塞，其他子进程仍然可以继续接收和处理新的请求，提高了系统的并行处理能力。
总结来说，Tornado的多进程实现是通过`fok_processes`创建子进程，每个子进程拥有独立的IOLoop，能够并发处理请求。通过`TCPServer`的`add_sockets`方法，将监听的socket与IOLoop关联，实现对新连接的异步处理。这种设计使得Tornado能够在保持高性能的同时，有效地利用多核CPU资源，提高了服务的可扩展性和可靠性。对于需要处理大量并发请求的Web服务，理解并正确使用Tornado的多进程特性显得尤为重要。
