python如何搭建一个高性能的web服务?

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。

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:

-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

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