背景：

经过前面一二三文章的范例，现在服务搭建好了，一个裸奔的服务，以及上线。对线上服务，我们必须考虑下服务的性能。如果多个请求发过来，可能会发生进程堵塞，然后服务挂掉，那么我们希望能该服务可以并发请求。

解决：

使用gunicorn。

gunicorn是一个python Wsgi http server，只支持在Unix系统上运行，来源于Ruby的unicorn项目。Gunicorn使用prefork master-worker模型（在gunicorn中，master被称为arbiter），能够与各种wsgi web框架协作。gunicorn的文档是比较完善的，这里也有部分中文翻译。

1.gunicorn是什么

Gunicorn 是一个 unix 上被广泛使用的高性能的 Python WSGI UNIX HTTP Server。和大多数的 web 框架兼容，并具有实现简单，轻量级，高性能等特点。

Gunicorn是一个WSGI HTTP服务器,python自带的有个web服务器，叫做wsgiref，Gunicorn的优势在于，它使用了pre-fork worker模式，gunicorn在启动时，会在主进程中预先fork出指定数量的worker进程来处理请求，gunicorn依靠操作系统来提供负载均衡，推进的worker数量是(2*$num_cores)+1
我们知道，python是单线程的语言，当进程阻塞时，后续请求将排队处理。所用pre-fork worker模式，极大提升了服务器请求负载。

2.gunicorn怎么用

flask+gunicorn,下面记录一下gunicorn的配置使用。

安装gunicorn

pip install gunicorn
gunicorn -h  # 查看使用的命令

gunicorn启动一个flask的应用程序

# app.py
from flask import Flask  
  
def create_app():  
    app = Flask(__name__)  
    return app  
app = create_app()  
  
@app.route('/')  
def index():  
    return 'hello world!' 

if __name__ == '__main__':  
    app.run()   

在flask的项目的目录下启动：

# -w 4  ——worker个数
-b 0.0.0.0:8000 ——bind,IP和端口号
第一个app指的是app.py文件，第二个指的是flask应用的名字
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app

gunicorn的参数详解

常用的就是上面的-w、 -b

gunicorn配置项可以通过gunicorn的启动命令行中设定，也可以通过配置文件指定。强烈建议使用一个配置文件。
配置项如下：
server socket
bind：监听地址和端口。
backlog：服务器中在pending状态的最大连接数，即client处于waiting的数目。超过这个数目， client连接会得到一个error。建议值64-2048。

worker 进程
workers：worker进程的数量。建议值2-4 x $(NUM_CORES)， 缺省为1。
worker_class：worker进程的工作方式。 有 sync, eventlet, gevent, tornado, gthread, 缺省值sync。

threads：工作进程中线程的数量。建议值2-4 x $(NUM_CORES)， 缺省值1。此配置只适用于gthread 进程工作方式， 因为gevent这种使用的是协程工作方式。
worker_connections：客户端最大同时连接数。只适用于eventlet， gevent工作方式。

max_requests：worker重启之前处理的最大requests数， 缺省值为0表示自动重启disabled。主要是防止内存泄露。
max_requests_jitter：抖动参数，防止worker全部同时重启。
timeout：通常设为30。
graceful_timeout：接收到restart信号后，worker可以在graceful_timeout时间内，继续处理完当前requests。
keepalive：server端保持连接时间。

security
limit_request_line：http request line最大字节数。值范围0-8190， 0表示无限制。
limit_request_field：http request中 header字段数的最大值。缺省为100，最大32768。
limit_request_field_size：http request header字段最大字节数。0表示无限制。

调试
reload：当代码有修改时，自动重启workers。适用于开发环境。
reload_extra_files：扩展reload配置，增加templates，configurations等文件修改监控。
spew：跟踪程序执行的每一行。
check_config：检查配置。

server 机制
sendfile：系统底层拷贝数据方式，提供performance。
chdir：在app加载之前，进入到此目录。
daemon：应用是否以daemon方式运行。
raw_env：key=value, 传递环境参数。
pidfile：pid存储文件路径。
worker_tmp_dir：临时工作目录。
user：指定worker进程的运行用户名。
group：指定worker进程运行用户所在组。
umask：gunicorn创建文件的缺省权限。
pythonpath：附加到python path的目录列表。
日志：accesslog

访问日志文件路径。
access_log_format：日志格式。 例如 %(h)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(f)s" "%(a)s" 。
errorlog：错误日志路径。
loglever:日志级别。debug, info, warning, error, critical.
capture_output:重定向stdout/stderr到error log file。
logger_class:日志实现类。缺省gunicorn.glogging.Logger 。
logconfig:日志配置文件。同python标准日志模块logging的配置。

以配置文件的方式启动

# gunicorn.conf

# 并行工作进程数
workers = 4
# 指定每个工作者的线程数
threads = 2
# 监听内网端口5000
bind = '127.0.0.1:5000'
# 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 = '/var/log/gunicorn_acess.log'
errorlog = '/var/log/gunicorn_error.log'
# 设置日志记录水平

启动gunicorn

运行环境linux系统，不支持window系统

gunicorn -c gunicorn.conf app:app

参考：

1.使用例子：https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/8780204.html

2.读了源码：https://www.cnblogs.com/xybaby/p/6296974.html

3.ab压测对比(无gunicorn VS 有gunicorn)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102716258

4.gunicorn是什么:https://www.leiue.com/what-is-gunicorn-green-unicorn