一个高性能的web服务是如何搭建的？

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

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：

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：

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:

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：

gunicorn -c gunicorn.conf app:app