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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
1from flask import Flask 2 3app = Flask(__name__) 4 5 6@app.route('/') 7def index(): 8 return 'hello world!' 9 10if __name__ == '__main__': 11 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：
1gunicorn -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。
二、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：
1-c CONFIG : CONFIG,配置文件的路径，通过配置文件启动；生产环境使用； 2 3-b ADDRESS : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机； 4 5-w INT, --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1； 6 7-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 8--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。 9 10--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认情况下这个值为1000。 11 12--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； 13 14-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 15 16--access-logfile FILE ： 要写入的访问日志目录 17 18--access-logformat STRING：要写入的访问日志格式 19 20--error-logfile FILE, --log-file FILE ： 要写入错误日志的文件目录。 21 22--log-level LEVEL ： 错误日志输出等级。 23 24--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。 25 26--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 27 28--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 29 30-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； 31 32--daemon：是否以守护进程启动，默认false； 33 34--chdir ：在加载应用程序之前切换目录； 35 36--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； 37 38--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。 39 40--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。 41 42--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； 43 44--check-config ：显示现在的配置，默认值为False，即显示。 45 46-e ENV, --env ENV： 设置环境变量； 47
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:
1# 并行工作进程数 2workers = 4 3 4# 指定每个工作者的线程数 5threads = 2 6 7# 端口 5000 8bind = '0.0.0.0:5000' 9 10# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理 11daemon = 'false' 12 13# 工作模式协程 14worker_class = 'gevent' 15 16# 设置最大并发量 17worker_connections = 2000 18 19# 设置进程文件目录 20pidfile = '/var/run/gunicorn.pid' 21 22# 设置访问日志和错误信息日志路径 23accesslog = "log/access.log" 24errorlog = "log/debug.log" 25loglevel = "debug" 26 27# 设置日志记录水平 28loglevel = 'warning'
代码里面的注释都很详细了，但是还是有几点需要说明的：
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
2. 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：
1gunicorn -c gunicorn.conf app:app
