gunicorn部署Flask服务

Flask很是容易上手，它自带的app.run(host="0.0.0.0", port=7001)用来调试很是方便，可是用于生产环境不管是处理高并发仍是鲁棒性都有所欠缺，通常会配合WGSI容器来进行[生产环境的部署][1]。

小磊哥推荐了参考文章[1]中的部署方式，但愿将已有的服务放到gunicorn或者Tornado中部署，并用supervisor来管理全部进程（有几个不一样的服务）。

通过调研和尝试

1. gunicorn能够结合gevent来进行部署，所以在高并发场景下也可适用，因而决定采用gunicorn进行部署。
2. gunicorn和supervisor会有必定的冲突，即便gunicorn中没有设置为后台启动，supervisor也只会管理gunicorn的master进程；
3. supervisor的重启服务对于无响应的Flask进程来讲并不生效，不能很好地解决个人服务因为某些缘由没法正常响应但又找不到方法解决的问题，所以暂时决定不用supervisor。

环境安装

首先pip安装gunicorn。
pip install gunicorn --user

Tips. pip --user用法

因为是部署在公司云主机上，一般不会给root权限。以前都是提工单给SA sudo装的，后来发现更安全也更方便的方法是pip install xxx --user，美中不足是安装完之后须要手动添加PATH
export PATH=/home/username/.local/bin:$PATH
方便起见能够加到~/.bash_profile中

gunicorn 命令启动

简单地，gunicorn能够经过gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:4000 run:app启动一个Flask应用。其中,

• -w 4是指预约义的工做进程数为4，
• -b 127.0.0.1:4000指绑定地址和端口
• run是flask的启动python文件，app则是flask应用程序实例

其中run.py中文件的可能形式是：

# run.py from flask import Flask app = Flask(__name__) 

经过gunicorn -h能够看到gunicorn有很是多的配置项，所以一般会写成一个config.py文件来进行配置。看了一下文档彷佛没有给出正确的config.py中配置项的命名，而且有些博客博主给出的配置项命名是错误的，致使配置没有生效，踩了很多的坑（我找不到那篇坑坑的文章了）。这篇博客[2]给出了一些比较经常使用且正确的配置。

我所用项目的配置项以下：

# config.py import os import gevent.monkey gevent.monkey.patch_all() import multiprocessing # debug = True loglevel = 'debug' bind = "0.0.0.0:7001" pidfile = "log/gunicorn.pid" accesslog = "log/access.log" errorlog = "log/debug.log" daemon = True # 启动的进程数 workers = multiprocessing.cpu_count() worker_class = 'gevent' x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR' 

1. debug = True

生产环境不须要这个配置项，但调试的时候仍是挺好用的。并且，开启debug项后，在启动gunicorn的时候能够看到全部可配置项的配置，以下所示。
以前在被上一篇博主欺骗的时候，仔细看了调试信息，发现accesslog和errorlog都没有被配置，因此致使启动之后看不到任何日志。

config.py中只须要配置须要修改的项的，大部分采用默认配置便可。默认配置的具体配置内容能够经过gunicorn -h来查询。

*配置文件和调试信息来自两个不一样进程，所以信息可能有细微差别

# Debug Info [2018-01-18 17:38:47 +0000] [16015] [DEBUG] Current configuration: proxy_protocol: False worker_connections: 1000 statsd_host: None max_requests_jitter: 0 post_fork: <function post_fork at 0x21037d0> errorlog: - enable_stdio_inheritance: False worker_class: gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker ssl_version: 2 suppress_ragged_eofs: True syslog: False syslog_facility: user when_ready: <function when_ready at 0x2103500> pre_fork: <function pre_fork at 0x2103668> cert_reqs: 0 preload_app: False keepalive: 2 accesslog: log/debug.log group: 1001 graceful_timeout: 30 do_handshake_on_connect: False spew: False workers: 2 proc_name: None sendfile: None pidfile: log/gunicorn.pid umask: 0 on_reload: <function on_reload at 0x2103398> pre_exec: <function pre_exec at 0x2103d70> worker_tmp_dir: None limit_request_fields: 100 pythonpath: None on_exit: <function on_exit at 0x21065f0> config: gunicorn_conf.py logconfig: None check_config: False statsd_prefix: secure_scheme_headers: {'X-FORWARDED-PROTOCOL': 'ssl', 'X-FORWARDED-PROTO': 'https', 'X-FORWARDED-SSL': 'on'} reload_engine: auto proxy_allow_ips: ['127.0.0.1'] pre_request: <function pre_request at 0x2103ed8> post_request: <function post_request at 0x2106050> forwarded_allow_ips: ['127.0.0.1'] worker_int: <function worker_int at 0x2103aa0> raw_paste_global_conf: [] threads: 1 max_requests: 0 chdir: /home/hzyangxiao2014/POPORobot/QASP daemon: False user: 1028 limit_request_line: 4094 access_log_format: %(h)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(f)s" "%(a)s" certfile: None on_starting: <function on_starting at 0x2103230> post_worker_init: <function post_worker_init at 0x2103938> child_exit: <function child_exit at 0x21061b8> worker_exit: <function worker_exit at 0x2106320> paste: None default_proc_name: run:app syslog_addr: udp://localhost:514 syslog_prefix: None ciphers: TLSv1 worker_abort: <function worker_abort at 0x2103c08> loglevel: debug bind: ['0.0.0.0:7001'] raw_env: [] initgroups: False capture_output: False reload: False limit_request_field_size: 8190 nworkers_changed: <function nworkers_changed at 0x2106488> timeout: 30 keyfile: None ca_certs: None tmp_upload_dir: None backlog: 2048 logger_class: gunicorn.glogging.Logger 

2. 日志

# config.py accesslog = "log/access.log" errorlog = "log/debug.log" loglevel = "debug" 

• 须要log目录存在。若是不存在，启动会报错
• accesslog是访问日志，能够经过access_log_format设置访问日志格式。详细的方法能够见参考文章[2]
• loglevel用于控制errorlog的信息级别，能够设置为debug、info、warning、error、critical。

3. workers

worker_class是指开启的每一个工做进程的模式类型，默认为sync模式，也可以使用gevent模式。

workers是工做进程数量，在上述config.py中，取的是CPU的数量。须要注意部署机器的性能，不能无限制多开。多篇文章中推荐了multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1这个数量，考虑到我会在一个机器上部署两个服务，所以数量减半。

4. daemon

daemon = True意味着开启后台运行，默认为False

总结

gunicorn的环境配置和使用都比较简单，也解决了我老是用nohup python run.py >out.log 2>&1 &来启动Flask后台服务的问题。

在采用gunicorn部署以前，我也对后台服务的目录结构进行了调整。虽然只是便利工做的服务，也但愿能够尽量变的更加professional~

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