在Tornado中实现异步任务处理可以通过以下几种方式来实现：

1. 使用 Tornado 的协程

Tornado 支持 Python 的 async 和 await 语法，可以轻松地实现异步任务处理。你可以使用 tornado.gen 中的装饰器和方法。

import tornado.ioloop  
import tornado.web  
import tornado.gen  
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):  
    @tornado.gen.coroutine  
    def get(self):  
        result = yield self.some_long_running_task()  
        self.write(result)  
    @tornado.gen.coroutine  
    def some_long_running_task(self):  
        # 模拟一个耗时操作，例如一个异步 HTTP 请求  
        yield tornado.gen.sleep(5)  # 模拟一个 5 秒的阻塞操作  
        return "Task completed!"  
def make_app():  
    return tornado.web.Application([  
        (r"/", MainHandler),  
    ])  
if __name__ == "__main__":  
    app = make_app()  
    app.listen(8888)  
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()  

在这个例子中，我们通过 yield 和 tornado.gen.coroutine 来把 some_long_running_task 变成一个异步任务，并确保它不会阻塞 I/O 进程。

2. 使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

对于需要执行 CPU 密集型任务的情况，使用 ThreadPoolExecutor 是不错的选择，异步地在后台线程中处理任务。

import tornado.ioloop  
import tornado.web  
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor  
import time  
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)  
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):  
    async def get(self):  
        result = await tornado.ioloop.IOLoop.current().run_in_executor(executor, self.some_long_running_task)  
        self.write(result)  
    def some_long_running_task(self):  
        time.sleep(5)  # 模拟一个阻塞的操作  
        return "Task completed!"  
def make_app():  
    return tornado.web.Application([  
        (r"/", MainHandler),  
    ])  
if __name__ == "__main__":  
    app = make_app()  
    app.listen(8888)  
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()  

这种方法特别适合于包含 CPU 密集型任务的应用程序，通过将这些任务移到后台线程池中以避免阻塞主线程。

3. 使用第三方任务队列（如 Celery）

对于需要更复杂的异步任务调度和管理，使用 Celery 这样的任务队列是一个好选择。

使用 Celery 的方法会比较复杂，需要设置队列和任务 Worker，对于简单应用可能有点过重，不推荐用在最简单的 Tornado 异步场景中。

这些方法都可以帮助你在 Tornado 应用中处理异步任务，根据应用需求选择适合的方案即可。