重新翻看看ioloop的源码， 以前只读到ioloop是tornado所有网络服务的基础，比如tcpserver, iostream都是将自己对应的callback通过ioloop挂载在对应的epoll事件上，
以达到非阻塞的效果。
这里总结下ioloop类的构建过程。
ioloop它有一个基类: Configurable定义在util.py文件内，这个Configurable类重定义了new工厂函数, 据源码里的描述是为了形成一个使用new函数来作为构造函数基类,
看这个new方法代码:
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这里的blocking signal里的blocking并不是传统意义上的针对IO的blocking, 尽管这可能是引起ioloop阻塞的一个原因之一。在这里，blocking指的是ioloop在epoll返回之后开始依次处理各监听文件句柄上的IO事件时，直到下一次进入epoll调用的这段时间的ioloop的状态。我们知道Tornado是单线程的，在处理完某次epoll调用返回的读写就绪事件之前，Tornado无法启动下次epoll监听，所以这段时间理论上是越短越好，这样，ioloop可以充分及时的获取就绪文件句柄，不会影响整体IO性能。然而在实际的使用过程中，难免会出现某次处理时间过长，从而导致ioloop的blocking时间过
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源码里的结构:
tornado
├── auth.py
├── autoreload.py
├── ca-certificates.crt
├── curl_httpclient.py
├── database.py
├── escape.py
├── gen.py
├── httpclient.py
├── httpserver.py
├── httputil.py
├── init.py
├── ioloop.py
├── iostream.py
├── locale.py
├── netutil.py
├── options.py
├── platform
│ ├── auto.py
│ ├── common.py
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最不喜欢在Tornado中使用任何同步阻塞型的东西，不想让ioloop阻塞在某个IO调用上，因为单线程的东西任何阻塞都是代价很高的，除非你的数据库被优化的性能很好，速度很快。除了之前的线程池之外，直接使用异步库也是不错的选择，Motor就是Tornado里可以用的很好的异步库，它兼容Tornado的gen.coroutine式的异步调用形式，主要使用了greenlet来巧妙的封装PyMongo的同步API, 把底层的socketIO进行了异步化的处理，化同步为异步。
从使用的例子来分析Motor是如何把PyMongo的API异步化的:
client = motor.MotorClient(...)
db = client['te
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