tornado的协程，使用场景就究竟是什么呢？还有异步与协程最大的区别呢？tornado的异步非阻塞究竟是指网络操作的io呢，还是数据库这种io操作呢？
新手菜鸟...大家多多包涵
使用协程的场景主要就是处理io。异步和协程不是同一类概念，不能说最大的区别是什么。协程是加强版生成器，只是实现异步的一种方案。也可以用线程，进城实现异步io，基本上跑不了epoll等函数。只要是io操作，基本都有延时，不管是网络还是本地文件读写，所以都适用异步io。
如果需要看参考书，推荐unix网络编程，只用看相关概念即可，比如几种常见的io模型，阻塞与非阻塞，同步和异步的概念。
同步和异步
异步的概念相对于同步，主要指程序执行的时候，普通函数调用与系统调用执行的运行状态。
在网络IO，通常需要系统调用accept获取连接和read获取数据。并且由于IO比较耗时，所以这两个系统调用到返回用户代码就存在阻塞和非阻塞。下面以read调用为例：
# 读取网络数据系统调用
data = read()
# 执行任务A
A.task()对于同步模型，read函数调用之后，用户代码就无法往下执行A，用户进程就休眠了。操作系统进程则在进行缓存区数据的等待和读取，直到系统的read函数调用返回数据之后，用户进程才从休眠中醒来。然后执行A.task。
对于异步模型，read函数调用之后，会向系统注册一个回调函数，用户进程并没有休眠，而是继续往下执行A.task，与此同时，操作系统的进程与同步模型时候的一样，也在等待数据和读取。只不过此时，操作系统的read和A.task他们之间并没有先后顺序，而是各种执行各自的逻辑。看起来就是不同（异）的函数在执行（步）。当操作系统read执行完毕就会回调通知用户进程，并把数据返回。
异步和协程
异步和协程不能完全等同，他们的相似点都是函数执行的一种方式。协程，顾名思义就是协商程序（函数）。通常函数执行之后，要么返回，要么阻塞，阻塞一定条件之后返回。协程的函数则是函数执行到某个逻辑，设置一执行点，然后返回控制权，一旦某些条件满足了，再从刚设置的执行点进行接下来的函数逻辑，最后才返回。python中通常使用yield实现。这种执行流和异步很像。例如：
def get():
# 读取网络数据系统调用
data = yield read()
# 执行任务A
A.task(data)
def post():
pass
协程和异步的实现效果类似，调用read后不会阻塞，而是返回控制权。对于get中，还是不能执行A.task，直到read数据到达，然后再从yield执行，最后执行A。这个流程与同步的差别在于，如果是同步，不仅是A无法执行，别的地方的代码也无法执行,比如 post中的逻辑。而协程的调用时候，get中的A.task无法执行，可是post中的其他代码是可以执行的。同步和异步对比中，看问题的观察点是get函数内，协程的观察点是get和post函数。
tornado的io
tornado的IO指的是处理网络连接的异步，即epoll（kqueue）方式处理连接。如果tornado的handler的单个请求中查询数据库，这里的IO就类似 get的read操作。既可以是同步，也可以是异步。只不过，如果这里使用了阻塞IO，那么整个tornado进程处理网络IO的时候，也会阻塞。