个人博客

一，概述

Flask，Django都是自带着 WSGI server，当然性能都不好，自带的web server 更多的是测试用途。线上发布时，需要使用高性能的 wsgi server或者是联合nginx做uwsgi 。

greenlet是一个轻量级的协程库。gevent是基于greenlet的网络库。

guincorn是支持wsgi协议的http server，gevent只是它支持的模式之一 ，是为了解决django、flask这些web框架自带wsgi server性能低下的问题。它的特点是与各个web框架结合紧密，部署特别方便。

在多核的机器上，可以通过guincorn启动多个worker来提高系统的使用率及性能。默认情况下使用的是同步阻塞的网络模型(-k sync)，对于大并发量的引用并不太友好，此时需要使用gevent异步模式来提到系统的处理能力。

二、安装必要模块

1，安装guincorn：pip install gunicorn

2，安装异步模块gevent：pip install gevent

3，安装应用服务器框架flask：pip install flask

三、配置文件和应用

gunicore使用参数和相关的参数说明：

编写gunicore配置文件，使用gevent异步模式，guni.conf.py：

import os
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()

import multiprocessing

debug = True
loglevel = 'debug'
bind = '0.0.0.0:8800'
pidfile = './gunicorn.pid'
logfile = './debug.log'
accesslog = './access.log'

#启动的进程数
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
worker_class = 'gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker'

x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'

编写简单flask应用服务器，flask_server.py：

from flask import Flask, request, render_template
import json

app = Flask(__name__)

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,#控制台打印的日志级别
                    filename='flask.log',  # 将日志写入log_new.log文件中
                    filemode='a',##模式，有w和a，w就是写模式，每次都会重新写日志，覆盖之前的日志
                    #a是追加模式，默认如果不写的话，就是追加模式
                    format=
                    '%(asctime)s - %(pathname)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s'
                    #日志格式
                    )

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

@app.route('/api/mes_res', methods=['POST'])
def test():
    data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
    print(data)
    session_key = data.get('session_key')
    state = data.get('state')
    msg = data.get('msg')

    return {
        'state': 0,
        'msg': '接收成功'
    }

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8800, debug=True)

使用命令启动flask应用服务器：

gunicorn -c guni.conf.py flask_server:app

此时flask就是一个多进程异步处理的应用服务器了，可以有更好的性能。

四、打包到docker

首先创建需要下载的python模块，创建requirements.txt：

Flask==1.1.2
gevent==21.1.2
gunicorn==20.0.4

然后创建Dockerfile文件：

FROM python:3.7
WORKDIR /usr/src/Project
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
CMD ["gunicorn", "flask_server:app", "-c", "./guni.conf.py"]

Dockerfile中的每一行都是一条命令

• FORM指定将在其中构建新镜像的基础容器镜像。 这样一来，你从一个现有的镜像开始，添加或改变一些东西，并最终得到一个派生的镜像【这里选择的是python2.7）】
• WORKDIR设置将要安装应用程序的默认目录【当我在上面创建Project用户时，会自动创建了一个主目录，所以现在我将该目录设置为默认目录。 最后在Dockerfile中的任何剩余命令执行以及运行容器时，其当前目录都会为这个默认目录】
• COPY将文件从你的机器复制到容器文件系统【它需要两个或更多参数，源文件/目录和目标文件/目录。 源文件必须与Dockerfile所在的目录相关， 目的地可以是绝对路径】
• RUN执行任意命令， 跟我们在shell下输入命令相似【创建一个虚拟环境，然后在其中安装requirements.txt文件中的所有Python依赖】
• CMD当然就是启动Falsk服务，demo是我们项目启动文件:启动应用名变量app

然后构建docker镜像：

使用命令：docker build -t project:latest .

构建完成之后，可以使用docker images这条命令获取本地镜像的列表：docker images

最后直接运行docker容易跑起服务：docker run -d -p 8800:8800 --name FalskServer project