Django db模块本身不支持MySQL连接池，只有一个配置CONN_MAX_AGE连接最大存活时间，如果WSGI服务器使用了线程池技术，会达到连接复用的效果。但是如果WSGI服务如果是每个请求都创建新的线程，那么这个配置没有任何效果，因为连接保存在Thread.local()名称空间中，在不同的线程中不能复用。
在上一篇greentor MySQL连接池实现中已经实现了MySQL连接池，只需要重写Django MySQL backend以支持连接池，就能达到连接复用的目的，减少socket 3次握手的开销，提高性能。
https://github.com/zhu327/greentor/blob/master/demo/core/base.py
通过greentor实现了pymysql在Tornado上异步调用的过程后发现，每次建立数据库连接都会经过socket 3次握手，而每一次socket读写都会伴随着greenlet的切换，以及ioloop的callback过程，虽然是异步了，但是IO性能并没有提升，所以在研究了TorMySQL连接池的实现后，实现了greentor自己的连接池。
https://github.com/zhu327/greentor/blob/master/greentor/green.py
经过2周的学习开发，Tornado + Django ORM的环境搭好了，这阶段的学习告一段落，虽然这个环境是一个玩具环境，没有经过生产的检验，但是在搭环境的过程中学习了Tornado，greenlet，Django数据库相关的姿势，感觉还是有不少提升。
在这2天的调试中，暴露出了2个比较严重的问题，记录下填坑过程。
WSGI服务器在接受到新的http请求时会开一个新线程来调用application进行处理，Django ORM在有数据库查询的时候，会在当前线程中创建一个新的数据库连接并保存到线程local空间中，在同一个线程中的连接是可以被复用的。不同的线程持有不同的连接，这样就保证Django ORM是线程安全的。
Tornado是单线程的，在Tornado中使用Django ORM无论处理多少请求，都会用同一个保存在当前local()中的连接，这样就必然会产生连接使用的冲突。比如同时并发的2个请求，第一个请求关闭了连接，第二个请求还在继续使用这个连接就会抛出异常。
在greentor的配合下，Tornado涉及数据库连接的请求都运行在greenlet中，如果有一个greenlet local来对每个请求的数据库连接进行隔离，就能避免线程安全问题，在这里的greenlet协程完全可以类比为线程。然而greenlet并没有local，那我们就造一个local出来。
https://emptysqua.re/blog/motor-internals-how-i-asynchronized-a-synchronous-library/
这篇文章是Motor的作者介绍Motor如何通过Greenlet来实现PyMongo在Tornado中异步调用的原理，总结来说就一下几点。
def tornado_motor_sock_method(method):
coro = gen.coroutine(method)
@functools.wraps(method)
def wrapped(self, *args, **kwargs):
#当前greenlet是一个子greenlet
child_gr = greenlet.getcurrent()
#获取当前greenlet的父greenlet，即之前代码提到过的asynchronize所在的greenlet
main = child_gr.parent
def callback(future):
if future.exc_info():
child_gr.throw(*future.exc_info())
elif future.exception():
child_gr.throw(future.exception())
else:
#当future的结果到达，切换回挂起的子greenlet
child_gr.switch(future.result())
#保证callback在当前greenlet的父greenlet中运行
self.io_loop.add_future(coro(self, *args, **kwargs), callback)
#return这句会暂时挂起当前greenlet，将控制权切换回父greenlet，
#在上面的callback执行时，才会切换回当前greenlet，return语句返回
return main.switch()
return wrapped使用greenlet的好处是我们可以通过这个挂起，唤醒的过程来中断当前的同步代码，而不需要用Tornado自己实现协程，每次都要yield出来，然后回调。通过使用greenlet可以很方便的把同步的网络IO库修改为支持Tornado的异步库。
协程可以理解为线程中的微线程，通过手动挂起函数的执行状态，在合适的时机再次激活继续运行，而不需要上下文切换。所以在python中使用协程会比线程性能更好。
上面有大牛分析的Tornado的线程实现，依赖与Tornado的IOLoop，所以不能单独拿出来使用。有几个需要理解的概念:
具体的实现过程不是很好描述，调度过程比较复杂，还是看看参考文章大牛的解析吧。