使用 Gunicorn 部署 Flask 项目
1. 简介
Flask 自带的 web 服务器仅适用于开发环境，无法满足生产环境的性能需求。在使用 app.run(host='0.0.0.0', port=5000) 启动时，Flask 会发出警告：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
WSGI 概念
- WSGI：全称是 Web Server Gateway Interface（Web 服务器网关接口），是一种规范，用于定义 Web 服务器与 Web 应用程序之间的接口。
- uWSGI：实现了 WSGI 和 uwsgi 协议的 Web 服务器。
- Gunicorn：一个 Python WSGI HTTP 服务器，本博客将使用它来部署 Flask 应用。
2. 模块安装
使用 pip 安装 Gunicorn：
pip install gunicorn
3. 启动命令
3.1 命令行配置 Gunicorn 参数
以 main.py 为例，内容如下：
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/', methods=['GET'])
def hello_world():return 'Hello Flask!'if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
运行命令：
gunicorn -w 5 -b 0.0.0.0:5000 main:app
参数含义
-w：工作进程数-b：绑定的地址和端口main：Flask 启动的 Python 文件名app：脚本中创建的 Flask 对象名
注意事项：
- Windows 系统不支持 Gunicorn，可能会报错
ModuleNotFoundError: No module named 'fcntl'，建议在 Linux 下运行。 - 如果 Flask 启动后请求很慢，可能是 Gunicorn 和 Flask-SocketIO 版本不兼容，需对应版本。
3.2 文件配置 Gunicorn 参数
3.2.1 进程 + 线程模式
在根目录新建配置文件 config.py：
# 是否开启debug模式
debug = True
# 访问地址
bind = "0.0.0.0:5000"
# 工作进程数
workers = 2
# 工作线程数
threads = 2
# 超时时间
timeout = 600
# 输出日志级别
loglevel = 'debug'
# 存放日志路径
pidfile = "log/gunicorn.pid"
# 存放日志路径
accesslog = "log/access.log"
# 存放日志路径
errorlog = "log/debug.log"
# gunicorn + apscheduler场景下，解决多worker运行定时任务重复执行的问题
preload_app = True
运行命令：
gunicorn -c config.py main:app
配置文件参数详解
-c CONFIG：配置文件路径-b ADDRESS：绑定的 IP 和端口-w INT：工作进程数量，默认为 1--threads INT：每个 worker 的线程数，默认为 1--worker-class STRTING：工作模式，默认为 sync--timeout INT：超时时间，超过设定时间后工作将被杀掉--daemon：是否以守护进程启动，默认 false--access-logfile FILE：访问日志文件路径--error-logfile FILE：错误日志文件路径
3.2.2 进程 + 协程模式
在 config.py 中使用 Greenlet：
from gevent import monkey
monkey.patch_all()# 是否开启debug模式
debug = True
# 访问地址
bind = "0.0.0.0:5000"
# 工作进程数
workers = 2
# 设置协程模式
worker_class="gevent"
# 最大客户端并发数量
worker_connections=500
# 超时时间
timeout = 600
# 输出日志级别
loglevel = 'debug'
# 存放日志路径
pidfile = "log/gunicorn.pid"
# 存放日志路径
accesslog = "log/access.log"
# 存放日志路径
errorlog = "log/debug.log"
# gunicorn + apscheduler场景下
preload_app = True
# 设置环境变量
raw_env = ['PATH=/user/local/ffmpeg/bin']
运行命令：
gunicorn -c config.py main:app
其他部署web开发工具：
在生产环境中，Flask 和 Django 常用的部署工具有：
-
Gunicorn：适用于 Flask 和 Django 的 WSGI HTTP 服务器，支持多进程和多线程。
-
uWSGI：另一个流行的 WSGI 服务器，性能优越，支持多种配置。
-
Nginx：作为反向代理服务器，通常与 Gunicorn 或 uWSGI 配合使用，处理静态文件和负载均衡。
-
Docker：容器化部署工具，可以简化应用的打包和分发。
-
Supervisor：用于管理和监控进程，确保应用在崩溃后自动重启。
结论
通过以上步骤，您可以轻松使用 Gunicorn 部署 Flask 项目，并根据需要调整配置以满足生产环境的需求。使用 Gunicorn 提供的多进程和多线程支持，可以有效提升应用的并发处理能力，确保服务的稳定性和性能。