杀死进程
sudo pkill -f uwsgi -9
启动
uwsgi --ini uwsgi.ini
优雅地重启
# using kill to send the signal
kill -HUP `cat /tmp/project-master.pid`
# or the convenience option --reload
uwsgi --reload /tmp/project-master.pid
# or if uwsgi was started with touch-reload=/tmp/somefile
touch /tmp/somefile
停止服务器
如果出于某些原因，你让uWSGI进程在前台运行，那么使用CTRL+C就可以杀死它了。
在处理后台进程时，你将需要再次使用master pidfile。SIGINT信号将会杀死uWSGI.
kill -INT `cat /tmp/project-master.pid`
# or for convenience...
uwsgi --stop /tmp/project-master.pid
读取stats
uwsgi --connect-and-read 0.0.0.0:XXX
uwsgi启动报错 chdir(): No such file or directory [core/uwsgi.c line 2591]
检查ini中chdir后的路径是否包含有空格，是的话将空格删除
使用uwsgi报错uwsgi: error while loading shared libraries: libiconv.so.2: cannot open shared object file
conda install -c conda-forge libiconv
参数详解
socket ： 地址和端口号，例如：socket = 127.0.0.1:50000
processes ： 开启的进程数量
workers ： 开启的进程数量，等同于processes（官网的说法是spawn the specified number of workers / processes）
chdir ： 指定运行目录（chdir to specified directory before apps loading）
wsgi-file ： 载入wsgi-file（load .wsgi file）
stats ： 在指定的地址上，开启状态服务（enable the stats server on the specified address）
threads ： 运行线程。由于GIL的存在，我觉得这个真心没啥用。（run each worker in prethreaded mode with the specified number of threads）
master ： 允许主进程存在（enable master process）
daemonize ： 使进程在后台运行，并将日志打到指定的日志文件或者udp服务器（daemonize uWSGI）。实际上最常用的，还是把运行记录输出到一个本地文件上。
log-maxsize ：以固定的文件大小（单位KB），切割日志文件。 例如：log-maxsize = 50000000 就是50M一个日志文件。
pidfile ： 指定pid文件的位置，记录主进程的pid号。
vacuum ： 当服务器退出的时候自动清理环境，删除unix socket文件和pid文件（try to remove all of the generated file/sockets）
disable-logging ： 不记录请求信息的日志。只记录错误以及uWSGI内部消息到日志中。如果不开启这项，那么你的日志中会大量出现这种记录：
[pid: 347|app: 0|req: 106/367] 117.116.122.172 () {52 vars in 961 bytes} [Thu Jul 7 19:20:56 2016] POST /post => generated 65 bytes in 6 msecs (HTTP/1.1 200) 2 headers in 88 bytes (1 switches on core 0)
log-maxsize: 日志大小，当大于这个大小会进行切分 (Byte)
log-truncate: 当启动时切分日志
设置python的系统参数（sys.argv）
--pyargv "one two three"
该配置会将sys.argv 设为('one','two','three')。
只记录启动日志, 不记录request logging
disable-logging = true
logto = /tmp/test_card.log
