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gunicorn 是一個 python wsgi http server,只支持在 unix 系統上運行node
gunicorn 實際上是 python 的一個包,安裝方法同通常包的安裝python
pip install gunicorn
也可 tar 包安裝nginx
安裝完畢可用以下命令檢測web
[root@node bin]# gunicorn -h
-h 就是 help,查看 gunicorn 命令的參數flask
-c CONFIG : CONFIG,配置文件的路徑,經過配置文件啓動;生產環境使用; -b ADDRESS : ADDRESS,ip加端口,綁定運行的主機; -w INT, --workers INT:用於處理工做進程的數量,爲正整數,默認爲1; -k STRTING, --worker-class STRTING:要使用的工做模式,默認爲sync異步,能夠下載eventlet和gevent並指定 --threads INT:處理請求的工做線程數,使用指定數量的線程運行每一個worker。爲正整數,默認爲1。 --worker-connections INT:最大客戶端併發數量,默認狀況下這個值爲1000。 --backlog int:未決鏈接的最大數量,即等待服務的客戶的數量。默認2048個,通常不修改; -p FILE, --pid FILE:設置pid文件的文件名,若是不設置將不會建立pid文件 --access-logfile FILE : 要寫入的訪問日誌目錄 --access-logformat STRING:要寫入的訪問日誌格式 --error-logfile FILE, --log-file FILE : 要寫入錯誤日誌的文件目錄。 --log-level LEVEL : 錯誤日誌輸出等級。 --limit-request-line INT : HTTP請求頭的行數的最大大小,此參數用於限制HTTP請求行的容許大小,默認狀況下,這個值爲4094。值是0~8190的數字。 --limit-request-fields INT : 限制HTTP請求中請求頭字段的數量。此字段用於限制請求頭字段的數量以防止DDOS攻擊,默認狀況下,這個值爲100,這個值不能超過32768 --limit-request-field-size INT : 限制HTTP請求中請求頭的大小,默認狀況下這個值爲8190字節。值是一個整數或者0,當該值爲0時,表示將對請求頭大小不作限制 -t INT, --timeout INT:超過這麼多秒後工做將被殺掉,並從新啓動。通常設定爲30秒; --daemon: 是否以守護進程啓動,默認false; --chdir: 在加載應用程序以前切換目錄; --graceful-timeout INT:默認狀況下,這個值爲30,在超時(從接收到重啓信號開始)以後仍然活着的工做將被強行殺死;通常使用默認; --keep-alive INT:在keep-alive鏈接上等待請求的秒數,默認狀況下值爲2。通常設定在1~5秒之間。 --reload:默認爲False。此設置用於開發,每當應用程序發生更改時,都會致使工做從新啓動。 --spew:打印服務器執行過的每一條語句,默認False。此選擇爲原子性的,即要麼所有打印,要麼所有不打印; --check-config :顯示如今的配置,默認值爲False,即顯示。 -e ENV, --env ENV: 設置環境變量;
gunicorn 有兩種配置方式服務器
示例以下架構
gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app
simple_flask 是 flask 的主文件併發
app 是 主文件中那個 app flask 對象app
# gunicorn.conf # 並行工做進程數 workers = 4 # 指定每一個工做者的線程數 threads = 2 # 監聽內網端口5000 bind = '127.0.0.1:5000' # 設置守護進程,將進程交給supervisor管理 daemon = 'false' # 工做模式協程 worker_class = 'gevent' # 設置最大併發量 worker_connections = 2000 # 設置進程文件目錄 pidfile = '/var/run/gunicorn.pid' # 設置訪問日誌和錯誤信息日誌路徑 accesslog = '/var/log/gunicorn_acess.log' errorlog = '/var/log/gunicorn_error.log' # 設置日誌記錄水平 loglevel = 'warning'
啓動 gunicorn
gunicorn -c gunicorn.conf app:app
flask 項目
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello, World!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0')
對其進行壓力測試,模擬 200 個用戶發起 9000 個請求
ab -n 9000 -c 200 -r "http://172.16.89.80:5000/"
輸出
Server Software: Werkzeug/0.16.0 Server Hostname: 172.16.89.80 Server Port: 5000 Document Path: / Document Length: 13 bytes Concurrency Level: 200 Time taken for tests: 13.862 seconds Complete requests: 9000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 1503000 bytes HTML transferred: 117000 bytes Requests per second: 649.26 [#/sec] (mean) Time per request: 308.043 [ms] (mean) Time per request: 1.540 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 105.89 [Kbytes/sec] received
Complete requests 9000 個請求;
Time taken for tests 共耗時 13.862 s;
Requests per second 每秒處理請求 649.26 個; 649.26 x 13.862 = 9000.04
注意 200 個用戶(併發)並非說併發量是 200,由於一個用戶可能 狂點,在一個 request-response 沒結束以前,狂點屢次請求,這也是併發,因此上述輸出代表 併發量 爲 649
gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app
壓力測試,一樣模擬 200 個用戶 發起 9000 個請求
/usr/bin/ab -n 9000 -c 200 -r -k 'http://172.16.89.80:5002/'
輸出
Concurrency Level: 200 Time taken for tests: 1.998 seconds Complete requests: 9000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Keep-Alive requests: 0 Total transferred: 1557000 bytes HTML transferred: 117000 bytes Requests per second: 4503.48 [#/sec] (mean) Time per request: 44.410 [ms] (mean) Time per request: 0.222 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 760.84 [Kbytes/sec] received
類比上面來看本次輸出,很明顯,效率高;
併發量 4503,將近 8 倍
有意思的是咱們讓 gunicorn 開了 8個 進程,因此能夠這麼理解, gunicorn 效率 = 單進程效率(自帶服務器)x 進程數
固然 這也要跟 硬件 有關係,若是你只是 8 核 的服務器,開了 80 個進程,就不能這麼算了
用 gevent 併發量更大
gunicorn -k gevent -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app
併發量 4890。
測試樣例仍是上面那個 flask 項目
這裏只作簡單分析,由於測試時跟硬件有必定關係
gunicorn 性能
Concurrency Level: 10000 Time taken for tests: 25.494 seconds Complete requests: 100000 Failed requests: 292 (Connect: 0, Receive: 88, Length: 116, Exceptions: 88) Write errors: 0 Total transferred: 17279932 bytes HTML transferred: 1298492 bytes Requests per second: 3922.52 [#/sec] (mean) Time per request: 2549.384 [ms] (mean) Time per request: 0.255 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 661.92 [Kbytes/sec] received
失敗 292 次請求,併發 3922
nginx 性能
Concurrency Level: 10000 Time taken for tests: 26.333 seconds Complete requests: 100000 Failed requests: 42 (Connect: 0, Receive: 0, Length: 42, Exceptions: 0) Write errors: 0 Total transferred: 17292734 bytes HTML transferred: 1299454 bytes Requests per second: 3797.45 [#/sec] (mean) Time per request: 2633.344 [ms] (mean) Time per request: 0.263 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 641.29 [Kbytes/sec] received
失敗 42 次請求,併發 3797
nginx 性能不差,重要的是穩定。
參考資料:
https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/8780204.html python之gunicorn的配置
https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/78538188 Gunicorn-配置詳解
https://www.jianshu.com/p/69e75fc3e08e gunicorn 詳解
https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/82684573 gunicorn簡介、架構、安裝與配置
https://www.jianshu.com/p/b97f80a630db
https://blog.51cto.com/7613336/2074032 優雅的退出/關閉/重啓gunicorn進程