使用 gunicorn 搭建一个高并发的 web 服务

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用过 Python web 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，因此在线上通常都使用 Nginx + gunicorn 才能得到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，下面咱们来熟悉一下以 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

好比有如下一个 app 的 py 文件

from flask import Flask  
  
app = Flask(__name__)  

  
@app.route('/') 
def index():  
    return 'hello world!' 

if __name__ == '__main__':  
    app.run()   
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那么咱们在 flask 的项目的目录下如何使用 gunicorn 来启动呢? 命令以下：

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app
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其中： 第一个 app 指的是 app.py 文件； 第二个指的是 flask 应用的名字，app = Flask(name)

2、gunicorn 的参数详解

经过 gunicorn -h 咱们能够看到 gunicorn 有很是多的配置项，我将他们的参数配置项都列出来了，供你们参考：

-c CONFIG  : CONFIG,配置文件的路径，经过配置文件启动；生产环境使用；

-b ADDRESS : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机；

-w INT,  --workers INT用于处理工做进程的数量，为正整数，默认为1；

-k STRTING, --worker-class STRTING要使用的工做模式，默认为sync异步，能够下载eventlet和gevent并指定
--threads INT：处理请求的工做线程数，使用指定数量的线程运行每一个worker。为正整数，默认为1。

--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认状况下这个值为1000。

--backlog int：未决链接的最大数量，即等待服务的客户的数量。默认2048个，通常不修改；

-p FILE, --pid FILE：设置pid文件的文件名，若是不设置将不会建立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请求行的容许大小，默认状况下，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，默认状况下，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，默认状况下这个值为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作限制

-t INT, --timeout INT：超过这么多秒后工做将被杀掉，并从新启动。通常设定为30秒；

--daemon：是否以守护进程启动，默认false；

--chdir ：在加载应用程序以前切换目录；

--graceful-timeout INT：默认状况下，这个值为30，在超时(从接收到重启信号开始)以后仍然活着的工做将被强行杀死；通常使用默认；

--keep-alive INT：在keep-alive链接上等待请求的秒数，默认状况下值为2。通常设定在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，都会致使工做从新启动。

--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，即要么所有打印，要么所有不打印；

--check-config  ：显示如今的配置，默认值为False，即显示。

-e ENV,  --env ENV： 设置环境变量；
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是否是以为gunicorn 的参数不少？在部署的时候输入这么大一串命令，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？固然，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

配置文件的方式启动，通常这个配置文件名是 gunicorn.conf.py。 代码以下:

# 并行工做进程数
workers = 4

# 指定每一个工做者的线程数
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'

# 工做模式协程
worker_class = 'gevent'

# 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'
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代码里面的注释都很详细了，可是仍是有几点须要说明的：

1.日志

配置文件中指定了日志文件的输出目录，须要注意的是：

• 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
• 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

2. 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，这个使用 gevent 模式，gevent 是 python 的一个高并发库
• workers 是并行工做进程数 ，在上述配置文件中，取的是服务器的 CPU 的数量。须要注意的是，这个数字不是越大越好，由于咱们还要注意部署机器的性能，不能无限制多开。通常是根据服务器的 CPU核心数来肯定的！

workers = multiprocessing * cpu_count() * 2 + 1
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配置文件搞定以后，启动命令就很简单了。启动 gunicorn 命令以下

gunicorn -c gunicorn.conf app:app
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感谢您的关注！