Docker+Gunicorn+Flask部署项目

(一) Flask 应用

1. 创建一个目录并切换进去

$ mkdir gunicorn_demo
$ cd gunicorn_demo

2. 创建一个 Flask 应用

构建一个最基本的 Flask 项目
app.py 文件

from flask import Flask


app = Flask(__name__)


@app.route("/")
def index():
    return 'Hello World'

(二) Gunicorn 相关

1. 后端工作的简单示意图

image

2. Gunicorn 概述

Gunicorn 是目前使用最广泛的高性能的 Python WSGI(WEB Server Gateway interface)服务器,移植自 Ruby 的 Unicorn 项目,使用 pre-fork worker 模式,具有简单、易用、轻量级、低资源消耗和高性能等特点。

什么是 pre-fork worker 模型?

  • worker 模型意味着:这个模型有一个中心主控 master进程,由它来管理一组 worker 进程;这个主控进程并不知晓任何客户端,所有的请求和响应都完全是由多个 worker 进程来处理的。
  • fork 意味着:worker 进程是由 master 进程 fork (复刻)出来的;
  • pre- 意味着:在任何客户端请求到来之前(程序启动的时候),就已从 master 进程 fork 出了多个 worker 进程,坐等请求到来。

3. Gunicorn 的工作方式

存放在 /gunicorn/workers/__init__.py 文件中
以下针对每一个 worker 进程中的工作模式

  • sync单进程单线程的工作模式,而且还是同步的,也就是说当前请求未处理结束,其他请求只能排队等待
  • eventlet单进程单线程多协程的工作模式(异步)
  • gevent单进程单线程多协程的工作模式(异步)
  • gthread单进程多线程的工作模式
  • ... 还有一些其他工作模式,具体请看官方文档
    image

注意事项:

  1. Gunicorn 建议设置的 workers 的数量为 (2 * CPU) + 1
  2. Gunicorn 默认启动的工作方式为 sync 模式
  3. Gunicorn 中的多线程和多协程的工作方式是互斥的,也就是说在一个 worker 进程中,单进程多线程单进程单线程多协程 这两种工作方式是可以的,但是 单进程多线程多协程 目前是不可以的

4. Gunicorn 的参数配置

参数名 描述 默认值
bind、 -b、 --bind 服务监听地址和端口 127.0.0.1:8000
backlog、--backlog 等待连接的最大数 2048
workers、 -w、 --workers 用于处理工作进程的数量 1
worker_class、 -k、 --worker-class 工作模式 sync
threads、 --threads 一个worker中的工作线程数 1
worker_connections、 --worker-connections 同时连接的客户端的最大数量,只影响 eventlet 和 gevent 类型 1000
keepalive、 --keep-alive 在 Keep-Alive 连接上等待请求的秒数。 2
debug debug 模式 -
proc_name、 -n、 --name 进程名 None
loglevel、 --log-level 日志级别 -

更具体的内容请查看文档:Gunicorn Settings

5. 运行方式一(命令行 + 运行参数)

① 同步

$ gunicorn --workers=5 app:app

以上开启了 5 个 worker 进程,默认是以 sync 的工作模式运行的,也就是 同步 的工作模式
第一个 app 指的是 app.py 文件名
第二个 app 指的是文件中的实例变量 app

② 多线程

$ gunicorn --workers=5 --threads=2 app:app
# 等同于
$ gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread app:app

开启了 5 个 workder 进程,每个进程中有两个线程,这里最大的并发请求数就是 worker * 线程数 = 10

③ 协程

$ gunicorn --workers=5 --worker-connections=1000 --worker-class=gevent app:app

开启了 5 个 workder 进程,每个进程中默认是一个线程,然后开启的协程数为 1000,在这种情况下,能够处理的最大并发请求数量为 worker * 协程数 = 5000

6. 运行方式二(将运行参数信息放到配置文件中)

在项目根目录上创建 gunicorn_config.py 文件,内容如下:

"""gunicorn + gevent 的配置文件"""

# 多进程
import multiprocessing

# 绑定ip + 端口
bind = '0.0.0.0:5000'

# 进程数 = cup数量 * 2 + 1
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1

# 等待队列最大长度,超过这个长度的链接将被拒绝连接
backlog = 2048

# 工作模式--协程
worker_class = 'gevent'

# 最大客户客户端并发数量,对使用协程的 worker 的工作有影响
# 服务器配置设置的值  1000:中小型项目  上万并发: 中大型
worker_connections = 1000

# 进程名称
proc_name = 'gunicorn.pid'

# 进程 pid 记录文件
pidfile = 'gunicorn.pid'

# 日志等级
loglevel = 'warning'

# 日志文件名
logfile = 'gunicorn_log.log'

# 设置访问日志
accesslog = 'gunicorn_acess.log'

# 设置错误信息日志
errorlog  = 'gunicorn_error.log'

# 代码发生变化是否自动重启
reload = True

命令行运行:

$ gunicorn -c gunicorn_config.py app:app

(三) Docker 部署 Flask

1. 编写 Dockerfile 文件

app.py 和 Dockerfile 文件在同一个目录下

Dockerfile 文件的内容

# 指定下载 python 版本,说明该镜像以哪个镜像为基础
FROM python:3.8.5

# 构建者的基本信息
MAINTAINER whxcer

# 创建 app 文件夹
RUN mkdir -p /app

# 进入 app 目录
RUN cd /app
# 或 WORKDIR /app

# 在容器内部执行的命令
# 注意:gunicorn 与 gevent 存在版本依赖关系,此外 gevent 依赖的 greenlet 也会有版本问题,尽量使用最新版本即可
# RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ flask
RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ gunicorn
RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ gevent
RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ greenlet

# 将 linux 系统当前目录下的内容拷贝到容器的 /app 目录下
ADD . /app

# 暴露 5000 端口
EXPOSE 5000

# 将 app 文件夹为工作目录
WORKDIR /app

# 容器启动的时候执行的命令 flask run(使用内置的开发服务器启动)
# CMD ["flask", "run", "--host", "0.0.0.0"]
# 使用 Gunicorn 服务器启动 Flask 应用
CMD ["gunicorn", "-c", "gunicorn_config.py", "app:app"]

此时的文件结构为:

├── gunicorn_demo
│   ├── app.py
│   ├── Dockerfile
│   ├── gunicorn_config.py

2. 构建镜像

# 构建镜像
docker build -t="gunicorn_demo" .
或
docker build -t gunicorn_demo .


# 查看构建之后的镜像
docker images

3. 使用镜像,启动容器

# 使用镜像,启动容器
docker run -d -p 5000:5000 gunicorn_demo


# 查看启动后的容器
docker ps

# 将处于运行状态的容器暂停
docker stop container_id

4. 运行效果图

  • 使用 Flask 内置的开发服务器启动的效果图
    image
  • 使用 Gunicorn 服务器启动的效果图
    image
posted @ 2023-02-23 22:00  夏夜星空晚风  阅读(1645)  评论(0编辑  收藏  举报