一、简介
作为算法开发人员，在算法模块完成后，拟部署Web服务以对外提供服务，从而将算法模型落地应用。本文针对首次基于Flask + uWSGI + Tensorflow + Nginx部署Web服务时可能会遇到的问题进行简要分析，并提供解决方案，以供大家参考。
二、环境介绍
OS：CentOS 7.0, 内存：16G，系统盘：40G，无挂载盘。
备注：本文作者因环境资源的限制，踩过环境的坑，故此对系统配置也给出。
三、报错异常与解决方案
1） cannot allocate memory for thread-local data: ABORT
在基于TensorFlow的服务启动过程中，在输出CPU频率后报出该错误，第一反应则为内存不够，查看了下内存，虽然只剩6G左右，但是考虑到还有交换分区的空间，应该不是问题，骤然查看硬盘空间，发现几乎快占用完了。
解决方案：若硬盘资源充分，可增加挂载盘；若资源紧张，可删减系统盘空间，以便给交换空间扩容，避免存在内存分配不足的风险。
2） what(): Resource temporarily unavailable
由于在服务配置uWSGI的参数中受buffer-size与limit-as的影响，导致分配的空间不够，导致服务不可用。
解决方案：合理调整一下buffer-size与limit-as的值，即提高上述参数的大小，以满足服务的需求。
备注：部署服务时中间链路较多，殊不知某个地方的参数配置则可能给自己挖了个坑。
3） terminate called after throwing an instance of ‘std: bad_alloc’
同上所示，受buffer-size与limit-as的影响，以致服务不可用。
解决方案：进一步调整一下buffer-size与limit-as的值，即提高上述参数的大小，以满足服务的需求。
4） 基于Tensorflow加载图模型后，调用session.run()后，Web服务卡住
由于考虑到服务部署采用全局的模型在后续的服务中调用，故对该全局模型进行加载，在普通Flask服务中测试通过，但是部署在uWSGI + Nginx时一直阻塞。主要是原因是uWSGI采用多线程调用Flask服务，即对于上述全局的模型，若是初始化后，会被每一个线程复制一次，即每个线程会有一个自己独立的全局图模型，但在后续调用服务时，会导致session的阻塞。
解决方案：使上述所有的线程共享同一个全局的图模型，即不在多个线程中进行复制，可基于Flask调用钩子函数before_first_request加载全局的图模型，从而解决上述问题。
备注：受经验影响，加载全局的模型后理所当然认为多线程共享同一个，但是多线程复制后,实则有一些影响，在此不再详细阐述。由于该问题在网络上检索时出现较少，困扰了本文作者大约半天时间，希望能给大家提供参考。
5） 服务调用中module未能正确识别，即uWSGI中Python解析器版本不一致
在采用pip install uwsgi后，潜意识中任务已经安装完毕uWSGI，但是在实际运行时，uWSGI识别的Python版本可能存在不一致，导致在开发环境上验证过的服务未能正确部署。
解决方案：首先基于uwsgi –python-version查看当前uWSGI识别的Python解析器，若出现与预期版本（主要为Python2与Python3）不一致时，可进行重装。若是多次重装无效，则直接采用uwsgi的源码进行安装。
四、总结
本文作者对首次采用uWSGI + Flask + Tensorflow部署web服务进行了实践，针对遇到的问题进行了简要分析，并提供了解决方案以供大家参考。至于出错部分的深入原理，例如session.run()卡住等问题，在后续将会逐步展开，敬请关注。
作者：志青云集 刘勇 [email protected]
出处：https://www.cnblogs.com/lyssym/p/11643256.html
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