注意：这里用flask和fastapi开发部署效果是一样的。

用过 Flask 框架的朋友都知道，Flask 自带的 wsgi 性能低下，不支持高并发。

只适合你开发调试的时候用，所以在线上一般都使用 Nginx + gunicorn 才能获得更强的性能和更高的安全性!

gunicorn 是一个 python Wsgi http server，只支持在 Unix 系统上运行，下面我们来熟悉一下以 gunicorn 的配置与使用。

1.gunicorn 的安装

注意 gunicorn 不能在 windows 环境下使用

pip install gunicorn

比如有以下一个 app 的 py 文件

from flask import Flask  
 
app = Flask(__name__)  
 
 @app.route('/')  
 def index():  
     return 'hello world!' 
 
if __name__ == '__main__':  
    app.run()

那么我们在 flask 的项目的目录下如何使用 gunicorn 来启动呢?
命令如下：

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

其中：
第一个 app 指的是 app.py 文件；
第二个指的是第三行代码 flask 应用的名字。

2.gunicorn 的参数详解

通过 gunicorn -h 我们可以看到 gunicorn 有非常多的配置项，我将他们的参数配置项都列出来了，供大家参考：

-c CONFIG : CONFIG,配置文件的路径，通过配置文件启动；生产环境使用；
 
 -b ADDRESS : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机；
 
 -w INT,  --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1；
 
 -k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步，可以下载eventlet和gevent并指定
 --threads INT：处理请求的工作线程数，使用指定数量的线程运行每个worker。为正整数，默认为1。
 
--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认情况下这个值为1000。

--backlog int：未决连接的最大数量，即等待服务的客户的数量。默认2048个，一般不修改；

-p FILE, --pid FILE：设置pid文件的文件名，如果不设置将不会创建pid文件

--access-logfile FILE ： 要写入的访问日志目录

--access-logformat STRING：要写入的访问日志格式

--error-logfile FILE, --log-file FILE ：  要写入错误日志的文件目录。

--log-level LEVEL ：  错误日志输出等级。

--limit-request-line INT ： HTTP请求头的行数的最大大小，此参数用于限制HTTP请求行的允许大小，默认情况下，这个值为4094。值是0~8190的数字。

--limit-request-fields INT ： 限制HTTP请求中请求头字段的数量。此字段用于限制请求头字段的数量以防止DDOS攻击，默认情况下，这个值为100，这个值不能超过32768

--limit-request-field-size INT ： 限制HTTP请求中请求头的大小，默认情况下这个值为8190字节。值是一个整数或者0，当该值为0时，表示将对请求头大小不做限制

-t INT, --timeout INT：超过这么多秒后工作将被杀掉，并重新启动。一般设定为30秒；

--daemon：是否以守护进程启动，默认false；

--chdir ：在加载应用程序之前切换目录；

--graceful-timeout INT：默认情况下，这个值为30，在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着的工作将被强行杀死；一般使用默认；

--keep-alive INT：在keep-alive连接上等待请求的秒数，默认情况下值为2。一般设定在1~5秒之间。

--reload：默认为False。此设置用于开发，每当应用程序发生更改时，都会导致工作重新启动。

--spew：打印服务器执行过的每一条语句，默认False。此选择为原子性的，即要么全部打印，要么全部不打印；

--check-config ：显示现在的配置，默认值为False，即显示。

-e ENV,  --env ENV： 设置环境变量；

是不是觉得 gunicorn 的参数很多？在部署的时候如果输入这么大一串命令，我相信就算是对参数很熟悉的人，也有可能会输错！
那么，有没有更方便的方法呢？当然！那就是用以配置文件的方式启动。

3.以配置文件的方式启动

一般这个配置文件名是 gunicorn.conf.py 或者 config.py。其中部分代码如下:

# 并行工作进程数
 workers = 4
 
# 指定每个工作者的线程数
 threads = 2
 
 # 端口 5000
 bind = '0.0.0.0:5000'
 
# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理
daemon = 'false'

## 修改是否重新加载
reload = True

# 工作模式协程
worker_class = 'uvicorn.workers.UvicornH11Worker'

# 设置最大并发量
worker_connections = 2000

# 设置进程文件目录
pidfile = '/var/run/gunicorn.pid'

# 设置访问日志和错误信息日志路径
accesslog = "log/access.log"
errorlog = "log/debug.log"
loglevel = "debug"

# 设置日志记录水平
loglevel = 'warning'

代码里面的注释都很详细了，但是还再解释下吧。

3.1 日志

配置文件中指定了日志文件的输出目录，需要注意的是：

需要log目录存在，如果不存在，启动会报错

accesslog 是访问日志，可以通过 access_log_format 设置访问日志格式

loglevel 用于控制 errorlog 的信息级别

不过更建议使用 logging 模块来管理日志是有几点需要说明的：

3.2 workers

worker_class 是指开启的每个工作进程的模式类型，默认为 sync 模式，这个使用 gevent 模式，gevent 是 python 的一个高并发库

workers 是并行工作进程数 ，在上述配置文件中，取的是服务器的 CPU的数量。

需要注意的是，这个数字不是越大越好，因为我们还要注意部署机器的性能，不能无限制多开。一般是根据服务器的 CPU核心数来确定的！

workers = multiprocessing * cpu_count() * 2 + 1

配置文件搞定之后，启动命令就很简单了。启动 gunicorn 命令如下：

gunicorn -c gunicorn.conf app:app

众所周知 Flask 是一个同步的框架，处理请求的时候是以单进程的方式，当同时访问的人数过多时，Flask 服务就会出现阻塞的情况。

就像我们买火车票一样，当买火车票的人多的时候，排队的人就会很多，队伍就会很长，相应的等待的时间会变得很长！

因此 Flask, Django，webpy 等框架自带的 web server 性能都很差，只能用来做测试用途，线上发布则需要选择更高性能的 wsgi server 。

这里推荐的部署方式：nginx + gunicorn + flask + supervisor

其中每个服务代表的含义如下：

  • Nginx：高性能 Web 服务器+负载均衡；
  • gunicorn：高性能 WSGI 服务器；
  • gevent：把 Python 同步代码变成异步协程的库；
  • Supervisor：监控服务进程的工具

这里有张图，能让你有个更直观的感受

python flask 300并发 python flask 高并发_python flask 300并发


Gunicorn

Gunicorn 可以指定多个工作进程，有多种工作模式可以供你选择。默认是同步的 sync 工作模式，除此之外还有 gevent, tronado, gthread, gaiohttp 等。

这里推荐 gevent, gevent 是一个基于 Greenlet 库，利用 python 协程来实现，这样你的 web 服务才能实现并发的功能！

4.Nginx

Nginx 实际上只能处理静态资源请求，那么对于动态请求怎么做呢。这就需要用到 Nginx 的 upstream 模块对这些请求进行转发，即反向代理。Nginx 在这里主要是用来做负载均衡，同时它能缓存一些动态内容。

安装 nginx，安装命令如下：

sudo apt-get install nginx

nginx 安装完后，我们可以通过以下命令控制 nginx 的开启和关闭

sudo /etc/init.d/nginx restart // 重启
sudo /etc/init.d/nginx start 开启
sudo /etc/init.d/nginx stop 关闭

配置 nginx
Nginx 配置文件位于 /usr/local/nginx/conf/nginx.conf

server {
    listen     8080; # 监听8080端口,可以自行配置
    server_name localhost; # 配置域名

    # 动态请求转发到 9600 端口(gunicorn):
    location / {
        proxy_pass   http://127.0.0.1:9600;
        proxy_redirect off;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
       proxy_read_timeout 300;
       proxy_send_timeout 300;
    }
}

修改完之后保存，重启 nginx.

5.Supervisor

安装 supervisor，命令如下:

pip install supervisor

初始化配置文件：

echo_supervisord_conf > supervisor.conf

修改配置文件，在配置文件最底部添加相应配置

[include] 自己的项目配置  
[program:project]  
directory = /home/jerry/Code/project       ; 程序的启动目录  
command = /home/jerry/.virtualenvs/parsing/bin/gunicorn -w 4 -worker-class gevent -bind 0.0.0.0:9600 app:app  ; 启动命令

numprocs=1           ; number of processes copies to start (def 1)   
autostart = true     ; 在 supervisord 启动的时候也自动启动   
startsecs = 1        ; 启动 1 秒后没有异常退出，就当作已经正常启动了   
autorestart = true   ; 程序异常退出后自动重启   
startretries = 3     ; 启动失败自动重试次数，默认是 3   
user = root          ; 用哪个用户启动   
redirect_stderr = true          ; 把 stderr 重定向到 stdout，默认 false   
stdout_logfile_maxbytes = 20MB  ; stdout 日志文件大小，默认 50MB   
stdout_logfile_backups = 10     ; stdout 日志文件备份数 
stdout_logfile=/home/jerry/Code/project/log/gunicorn.log       ; log 日志
stderr_logfile=/home/jerry/Code/project/log/gunicorn.error     ; 错误日志

编辑完之后保存，启动 supervisor。这里的启动命令和在命令行用 gunicorn 启动的命令是一致的，其中 -w 是指服务的进程数，详细命令查看我之前写的那篇文章哈。

基本命令
通过配置文件启动 supervisor

supervisord -c supervisor.conf

查看 supervisor 的状态

supervisorctl -c supervisor.conf status

重新载入配置文件,每次修改之后记得重新载入

supervisorctl -c supervisor.conf reload

启动指定/所有 supervisor 管理的程序进程

supervisorctl -c supervisor.conf start [all]|[appname]

关闭指定/所有 supervisor管理的程序进程

supervisorctl -c supervisor.conf stop [all]|[appname]

这时候通过 http://127.0.0.1:8080 就能访问你的应用了! 想知道效果如何，可以自己测试一下，比如在代码中增加 sleep,或者自己动手写个脚本测试！