残阳似血的博客

对于一个分布式应用，一个计算节点上可能产生一些日志，而为了便于将这些节点日志收集并分析，我们可以选择除了在本地生成日志外，还将某些级别的日志发送到日志服务器。

Python的logging模块可以用来对日志进行一些操作，其接口和著名的Java日志库log4j类似。logging.handlers支持一系列的日志处理方式，其中发送到日志服务器可以通过SocketHandler或者HttpHandler，不过本文既然选择了tornado，还是使用HttpHandler的方式。

首先，是分布式节点的部分。首先，我们通过get_logger方法得到logger对象，并向其添加HttpHandler。

import logging

logging_host = '127.0.0.1'
logging_port = 8888
logging_add_url = '/log/add/'

def get_logger():
    logger = logging.getLogger()
    
    http_handler = logging.handlers.HTTPHandler(
        '%s:%s' % (logging_host, logging_port),
        logging_add_url,
        method='POST'
    )
    http_handler.setLevel(logging.ERROR)
    logger.addHandler(http_handler)
    
    return logger

代码还是很简单的，HTTPHandler接受三个参数，一个是服务器的host，日志发送到的url，以及是GET还是POST方式。这里，省去了添加本地日志的过程。

在B/S模型的Web应用中，客户端常常需要保持和服务器的持续更新。这种对及时性要求比较高的应用比如：股票价格的查询，实时的商品价格，自动更新的twitter timeline以及基于浏览器的聊天系统（如GTalk）等等。由于近些年AJAX技术的兴起，也出现了多种实现方式。本文将对这几种方式进行说明，并用jQuery+tornado进行演示，需要说明的是，如果对tornado不了解也没有任何问题，由于tornado的代码非常清晰且易懂，选择tornado是因为其是一个非阻塞的(Non-blocking IO）异步框架（本文使用2.0版本）。

在开始之前，为了让大家有个清晰的认识，首先列出本文所要讲到的内容大概。本文将会分以下几部分：

1. 普通的轮询（Polling)
2. Comet：基于服务器长连接的“服务器推”技术。这其中又分为两种：
   1. 基于AJAX和基于IFrame的流（streaming）方式。
   2. 基于AJAX的长轮询（long-polling）方式。
3. WebSocket