Read-time(实时)的网站需要针对每个用户保持长时间的连接。在传统的同步网站服务中，通常针对每个用户开启来一个线程来实现，但是这样做非常昂贵。
为了使并发连接的成本最小化，Tornada使用单个线程事件循环机制。这样意味着所有的的应用程序的目标都是异步且非阻塞的，因为在同一事件只有一个线程是活动的。
异步和非阻塞非常相近而且经常可交换使用，但是他们确实不是一个东西。
4.1 阻塞
函数阻塞时，这个函数会一直等待处理的结果返回。一个函数会因为多种情况阻塞，比如网络I/O,硬盘I/O等等。事实上，每一个函数都会阻塞，最少是一点点，因为他们在运行而且要使用Cpu（最有代表性的是密码hash函数bcrypt,要使用cpu的毫秒时间）。
一个函数在一些情况下会阻塞，但是在另外一些情况下不会阻塞。举个例子来说，tornado.httpclient 在DNS解决方案下，当采取默认的配置时会阻塞，但是在其他网络访问的情况下不会阻塞（比如使用ThreadedResolver 或者tornado.curl_httpclient）。
4.2 异步
一个异步的函数在函数结束之前就可以返回，通常在触发一些未来的动作之前会引起后台处理处理一些工作。下面有几种异步接口：
- Callback 参数（回调函数）
- 返回一个占位符（比如Future、Promise、Deferred）
- 发送至一个队列中(Queue)
- 回调注册(POSIX signals)
示例:
下面是一段同步函数的示例。
from tornado.httpclient import HTTPClient def synchronous_fetch(url): http_client = HTTPClient() response = http_client.fetch(url) return response.body
下面是用带有CallBack参数重写的异步函数，实现同一功能。
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient def asynchronous_fetch(url, callback): http_client = AsyncHTTPClient() def handle_response(response): callback(response.body) http_client.fetch(url, callback=handle_response)
而用Future来替代回调的实现如下
from tornado.concurrent import Future def async_fetch_future(url): http_client = AsyncHTTPClient() my_future = Future() fetch_future = http_client.fetch(url) fetch_future.add_done_callback( lambda f: my_future.set_result(f.result())) return my_future
但是，原生的Future版本更复杂，但是Tornado用Futures作为推荐的最佳实践方式，因为Futures用两大主要的优点。其一，错误处理表现更加一致，因为Future.result方法只能简单地触发一个异常。其二，Futures在并发环境中更好使用。下面是我们上面示例函数的并发版本，非常像最初的同步函数的版本。
from tornado import gen @gen.coroutine def fetch_coroutine(url): http_client = AsyncHTTPClient() response = yield http_client.fetch(url) raise gen.Return(response.body)
raise gen.Return(response.body) 这条语句是Python 2（及3.2）的实现方式，但是生成器不允许返回值。为了克服这个问题，Tornado coroutine返回一种特别类型的异常，叫Return。Coroutine捕获这个异常而且把它当成一个返回值。在Python 3.3版本以上，语句return response.body达到同一的结果。