用过 Flask 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，所以在线上一般都使用 Nginx + gunicorn 才能获得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，下面我们来熟悉一下以 gunicorn 的配置与使用。
一、gunicorn 的安装
注意 gunicorn 不能在 windows 环境下使用
pip install gunicorn
比如有以下一个 app 的 py 文件
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'hello world!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
那么我们在 flask 的项目的目录下如何使用 gunicorn 来启动呢?
命令如下：
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app
其中：
第一个 app 指的是 app.py 文件；
第二个指的是第三行代码 flask 应用的名字。
gunicorn 的参数详解
通过 gunicorn -h 我们可以看到 gunicorn 有非常多的配置项，我将他们的参数配置项都列出来了，供大家参考：
-c CONFIG : CONFIG,配置文件的路径，通过配置文件启动；生产环境使用；
-b ADDRESS : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机；
-w INT, --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1；
-k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步，可以下载eventlet和gevent并指定
--threads INT：处理请求的工作线程数，使用指定数量的线程运行每个worker。为正整数，默认为1。
--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认情况下这个值为1000。
--backlog int：未决连接的最大数量，即等待服务的客户的数量。默认2048个，一般不修改；
-p FILE, --pid FILE：设置pid文件的文件名，如果不设置将不会创建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请求行的允许大小，默认情况下，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，默认情况下，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，默认情况下这个值为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做限制
-t INT, --timeout INT：超过这么多秒后工作将被杀掉，并重新启动。一般设定为30秒；
--daemon：是否以守护进程启动，默认false；
--chdir ：在加载应用程序之前切换目录；
--graceful-timeout INT：默认情况下，这个值为30，在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着的工作将被强行杀死；一般使用默认；
--keep-alive INT：在keep-alive连接上等待请求的秒数，默认情况下值为2。一般设定在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，都会导致工作重新启动。
--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，即要么全部打印，要么全部不打印；
--check-config ：显示现在的配置，默认值为False，即显示。
-e ENV, --env ENV： 设置环境变量；
是不是觉得 gunicorn 的参数很多？在部署的时候如果输入这么大一串命令，我相信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？当然！那就是用以配置文件的方式启动。
三、以配置文件的方式启动
一般这个配置文件名是 gunicorn.conf.py 或者 config.py。其中部分代码如下:
# 并行工作进程数
workers = 4
# 指定每个工作者的线程数
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'
# 工作模式协程
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'
代码里面的注释都很详细了，但是还
1.日志
配置文件中指定了日志文件的输出目录，需要注意的是：
需要log目录存在，如果不存在，启动会报错
accesslog 是访问日志，可以通过 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 模块来管理日志是有几点需要说明的：
- workers
worker_class 是指开启的每个工作进程的模式类型，默认为 sync 模式，这个使用 gevent 模式，gevent 是 python 的一个高并发库
workers 是并行工作进程数 ，在上述配置文件中，取的是服务器的 CPU的数量。
需要注意的是，这个数字不是越大越好，因为我们还要注意部署机器的性能，不能无限制多开。一般是根据服务器的 CPU核心数来确定的！
workers = multiprocessing * cpu_count() * 2 + 1
配置文件搞定之后，启动命令就很简单了。启动 gunicorn 命令如下：
gunicorn -c gunicorn.conf app:app
众所周知 Flask 是一个同步的框架，处理请求的时候是以单进程的方式，当同时访问的人数过多时，Flask 服务就会出现阻塞的情况。
就像我们买火车票一样，当买火车票的人多的时候，排队的人就会很多，队伍就会很长，相应的等待的时间会变得很长！
因此 Flask, Django，webpy 等框架自带的 web server 性能都很差，只能用来做测试用途，线上发布则需要选择更高性能的 wsgi server 。这里推荐的部署方式：nginx + gunicorn + flask + supervisor
其中每个服务代表的含义如下：
-Nginx：高性能 Web 服务器+负载均衡；
-gunicorn：高性能 WSGI 服务器；
-gevent：把 Python 同步代码变成异步协程的库；
-Supervisor：监控服务进程的工具
这里有张图，能让你有个更直观的感受
Gunicorn
Gunicorn 可以指定多个工作进程，有多种工作模式可以供你选择。默认是同步的 sync 工作模式，除此之外还有 gevent, tronado, gthread, gaiohttp 等。
这里推荐 gevent, gevent 是一个基于 Greenlet 库，利用 python 协程来实现，这样你的 web 服务才能实现并发的功能！
Nginx
Nginx 实际上只能处理静态资源请求，那么对于动态请求怎么做呢。这就需要用到 Nginx 的 upstream 模块对这些请求进行转发，即反向代理。Nginx 在这里主要是用来做负载均衡，同时它能缓存一些动态内容
安装 nginx
安装命令如下：
sudo apt-get install nginx
nginx 安装完后，我们可以通过以下命令控制 nginx 的开启和关闭
sudo /etc/init.d/nginx restart // 重启
sudo /etc/init.d/nginx start 开启
sudo /etc/init.d/nginx stop 关闭
配置 nginx
Nginx 配置文件位于 /usr/local/nginx/conf/nginx.conf
server {
listen 8080; # 监听8080端口,可以自行配置
server_name localhost; # 配置域名
# 动态请求转发到 9600 端口(gunicorn):
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:9600;
proxy_redirect off;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_read_timeout 300;
proxy_send_timeout 300;
}
}
修改完之后保存，重启 nginx.
Supervisor
安装 supervisor
命令如下:
pip install supervisor
初始化配置文件：
echo_supervisord_conf > supervisor.conf
修改配置文件，在配置文件最底部添加相应配置
[include] 自己的项目配置
[program:project]
directory = /home/jerry/Code/project ; 程序的启动目录
command = /home/jerry/.virtualenvs/parsing/bin/gunicorn -w 4 -worker-class gevent -bind 0.0.0.0:9600 app:app ; 启动命令
numprocs=1 ; number of processes copies to start (def 1)
autostart = true ; 在 supervisord 启动的时候也自动启动
startsecs = 1 ; 启动 1 秒后没有异常退出，就当作已经正常启动了
autorestart = true ; 程序异常退出后自动重启
startretries = 3 ; 启动失败自动重试次数，默认是 3
user = root ; 用哪个用户启动
redirect_stderr = true ; 把 stderr 重定向到 stdout，默认 false
stdout_logfile_maxbytes = 20MB ; stdout 日志文件大小，默认 50MB
stdout_logfile_backups = 10 ; stdout 日志文件备份数
stdout_logfile=/home/jerry/Code/project/log/gunicorn.log ; log 日志
stderr_logfile=/home/jerry/Code/project/log/gunicorn.error ; 错误日志
编辑完之后保存，启动 supervisor。这里的启动命令和在命令行用 gunicorn 启动的命令是一致的，其中 -w 是指服务的进程数，详细命令查看我之前写的那篇文章哈。
基本命令
通过配置文件启动 supervisor
supervisord -c supervisor.conf
查看 supervisor 的状态
supervisorctl -c supervisor.conf status
重新载入配置文件,每次修改之后记得重新载入
supervisorctl -c supervisor.conf reload
启动指定/所有 supervisor 管理的程序进程
supervisorctl -c supervisor.conf start [all]|[appname]
关闭指定/所有 supervisor管理的程序进程
supervisorctl -c supervisor.conf stop [all]|[appname]
这时候通过 http://127.0.0.1:8080 就能访问你的应用了! 想知道效果如何，可以自己测试一下，比如在代码中增加 sleep,或者自己动手写个脚本测试！