用gunicorn+gevent啓動Flask項目

轉自：https://blog.csdn.net/dutsoft/article/details/51452598

Flask，webpy，Django都帶着 WSGI server，固然性能都很差，自帶的web server 更多的是測試用途。線上發佈時，則使用高性能的 wsgi server或者是聯合nginx作uwsgi 。
greenlet是一個輕量級的協程庫。gevent是基於greenlet的網絡庫。
guincorn是支持wsgi協議的http server，gevent只是它支持的模式之一 ，是爲了解決django、flask這些web框架自帶wsgi server性能低下的問題。它的特色是與各個web框架結合緊密，部署特別方便。

gunicorn安裝和使用

安裝

pip install gunicorn

啓動

gunicorn code:application
其中code就是指python程序代碼code.py，application就是那個wsgi func的名字。這樣運行的話， gunicorn 默認做爲一個監聽 127.0.0.1:8000 的web server，能夠在本機經過： http://127.0.0.1:8000 訪問。

設置監聽端口

若是要經過網絡訪問，則須要綁定不一樣的地址（也能夠同時設置監聽端口）。
gunicorn -b 127.0.0.1:8080

使用多進程

在多核服務器上，爲了支持更多的併發訪問並充分利用資源，可使用更多的 gunicorn 進程。
gunicorn -w 8 code:application
這樣就能夠啓動8個進程同時處理HTTP請求，提升系統的使用效率及性能。

配合gevent

另外， gunicorn 默認使用同步阻塞的網絡模型(-k sync)，對於大併發的訪問可能表現不夠好， 它還支持其它更好的模式，好比：gevent或meinheld。

# gevent gunicorn -k gevent code:application

• 1
• 2

指定配置文件

以上設置還能夠經過 -c 參數傳入一個配置文件實現。
gunicorn - gun.conf code:application

# cat gun.conf import os bind = '127.0.0.1:5000' workers = 4 backlog = 2048 worker_class = "sync" debug = True proc_name = 'gunicorn.proc' pidfile = '/tmp/gunicorn.pid' logfile = '/var/log/gunicorn/debug.log' loglevel = 'debug'

 

關於gevent

gevent是一個基於libev的併發庫。它爲各類併發和網絡相關的任務提供了整潔的API。gunicorn對於「協程」也就是Gevent的支持很是好。
gevent程序員指南：gevnet指南
gevent.monkey介紹詳見：關於gevent monkey。

簡單的Flask應用

Flask是一個輕量級的Web框架，核心簡單而易於擴展。Flask介紹詳見：Flask文檔。
用Flask簡單寫了一個web例子，以下：

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run()

 

用gunicorn啓動Flask應用

配置文件gun.py

import os import gevent.monkey gevent.monkey.patch_all() import multiprocessing debug = True loglevel = 'debug' bind = '0.0.0.0:8800' pidfile = 'log/gunicorn.pid' logfile = 'log/debug.log' #啓動的進程數 workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1 worker_class = 'gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker' x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'

 

使用gunicorn來啓動

gunicorn -c gun.py hello:app

單純的flask 自帶的web服務器作下測試，會看到壓力大的時候出現socket的問題，由於他是單進程單線程的。使用gunicorn來啓動，響應速度和能力提高顯著。 配置中workers指定啓動的進程數。cpu的損耗是平均到各個進程。workers的值必定不要過大，畢竟多進程對於系統的調度消耗比較大。