作为一个Python选手，工作中需要的一些服务接口一般会用Flask来开发。
Flask非常容易上手，它自带的app.run(host="0.0.0.0", port=7001)用来调试非常方便，但是用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺，一般会配合WGSI容器来进行[生产环境的部署][1]。
小磊哥推荐了参考文章[1]中的部署方式，希望将已有的服务放到gunicorn或者Tornado中部署，并用supervisor来管理所有进程（有几个不同的服务）。
经过调研和尝试
- gunicorn可以结合gevent来进行部署，因此在高并发场景下也可适用，于是决定采用gunicorn进行部署。
- gunicorn和supervisor会有一定的冲突，即使gunicorn中没有设置为后台启动，supervisor也只会管理gunicorn的master进程；
- supervisor的重启服务对于无响应的Flask进程来说并不生效，不能很好地解决我的服务由于某些原因无法正常响应但又找不到方法解决的问题，因此暂时决定不用supervisor。
环境安装
首先pip安装gunicorn。
pip install gunicorn --user
Tips. pip --user用法
由于是部署在公司云主机上，通常不会给root权限。之前都是提工单给SA sudo装的，后来发现更安全也更方便的方法是pip install xxx --user，美中不足是安装完以后需要手动添加PATH
export PATH=/home/username/.local/bin:$PATH
方便起见可以加到~/.bash_profile中
gunicorn 命令启动
简单地，gunicorn可以通过gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:4000 run:app启动一个Flask应用。其中,
-
-w 4是指预定义的工作进程数为4， -
-b 127.0.0.1:4000指绑定地址和端口 - run是flask的启动python文件，app则是flask应用程序实例
其中run.py中文件的可能形式是：
# run.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
通过gunicorn -h可以看到gunicorn有非常多的配置项，因此通常会写成一个config.py文件来进行配置。看了一下文档似乎没有给出正确的config.py中配置项的命名，并且有些博客博主给出的配置项命名是错误的，导致配置没有生效，踩了不少的坑（我找不到那篇坑坑的文章了）。这篇博客[2]给出了一些比较常用且正确的配置。
我所用项目的配置项如下：
# config.py
import os
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
import multiprocessing
# debug = True
loglevel = 'debug'
bind = "0.0.0.0:7001"
pidfile = "log/gunicorn.pid"
accesslog = "log/access.log"
errorlog = "log/debug.log"
daemon = True
# 启动的进程数
workers = multiprocessing.cpu_count()
worker_class = 'gevent'
x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'
1. debug = True
生产环境不需要这个配置项，但调试的时候还是挺好用的。而且，开启debug项后，在启动gunicorn的时候可以看到所有可配置项的配置，如下所示。
之前在被上一篇博主欺骗的时候，仔细看了调试信息，发现accesslog和errorlog都没有被配置，所以导致启动以后看不到任何日志。
config.py中只需要配置需要修改的项的，大部分采用默认配置即可。默认配置的具体配置内容可以通过gunicorn -h来查询。
*配置文件和调试信息来自两个不同进程，因此信息可能有细微差异
# Debug Info
[2018-01-18 17:38:47 +0000] [16015] [DEBUG] Current configuration:
proxy_protocol: False
worker_connections: 1000
statsd_host: None
max_requests_jitter: 0
post_fork: <function post_fork at 0x21037d0>
errorlog: -
enable_stdio_inheritance: False
worker_class: gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker
ssl_version: 2
suppress_ragged_eofs: True
syslog: False
syslog_facility: user
when_ready: <function when_ready at 0x2103500>
pre_fork: <function pre_fork at 0x2103668>
cert_reqs: 0
preload_app: False
keepalive: 2
accesslog: log/debug.log
group: 1001
graceful_timeout: 30
do_handshake_on_connect: False
spew: False
workers: 2
proc_name: None
sendfile: None
pidfile: log/gunicorn.pid
umask: 0
on_reload: <function on_reload at 0x2103398>
pre_exec: <function pre_exec at 0x2103d70>
worker_tmp_dir: None
limit_request_fields: 100
pythonpath: None
on_exit: <function on_exit at 0x21065f0>
config: gunicorn_conf.py
logconfig: None
check_config: False
statsd_prefix:
secure_scheme_headers: {'X-FORWARDED-PROTOCOL': 'ssl', 'X-FORWARDED-PROTO': 'https', 'X-FORWARDED-SSL': 'on'}
reload_engine: auto
proxy_allow_ips: ['127.0.0.1']
pre_request: <function pre_request at 0x2103ed8>
post_request: <function post_request at 0x2106050>
forwarded_allow_ips: ['127.0.0.1']
worker_int: <function worker_int at 0x2103aa0>
raw_paste_global_conf: []
threads: 1
max_requests: 0
chdir: /home/hzyangxiao2014/POPORobot/QASP
daemon: False
user: 1028
limit_request_line: 4094
access_log_format: %(h)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(f)s" "%(a)s"
certfile: None
on_starting: <function on_starting at 0x2103230>
post_worker_init: <function post_worker_init at 0x2103938>
child_exit: <function child_exit at 0x21061b8>
worker_exit: <function worker_exit at 0x2106320>
paste: None
default_proc_name: run:app
syslog_addr: udp://localhost:514
syslog_prefix: None
ciphers: TLSv1
worker_abort: <function worker_abort at 0x2103c08>
loglevel: debug
bind: ['0.0.0.0:7001']
raw_env: []
initgroups: False
capture_output: False
reload: False
limit_request_field_size: 8190
nworkers_changed: <function nworkers_changed at 0x2106488>
timeout: 30
keyfile: None
ca_certs: None
tmp_upload_dir: None
backlog: 2048
logger_class: gunicorn.glogging.Logger
2. 日志
# config.py
accesslog = "log/access.log"
errorlog = "log/debug.log"
loglevel = "debug"
- 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。详细的方法可以见参考文章[2]
- loglevel用于控制errorlog的信息级别，可以设置为debug、info、warning、error、critical。
3. 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，也可使用gevent模式。
workers是工作进程数量，在上述config.py中，取的是CPU的数量。需要注意部署机器的性能，不能无限制多开。多篇文章中推荐了multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1这个数量，考虑到我会在一个机器上部署两个服务，因此数量减半。
4. daemon
daemon = True意味着开启后台运行，默认为False
总结
gunicorn的环境配置和使用都比较简单，也解决了我总是用nohup python run.py >out.log 2>&1 &来启动Flask后台服务的问题。
在采用gunicorn部署之前，我也对后台服务的目录结构进行了调整。虽然只是便利工作的服务，也希望可以尽可能变的更加professional~
传送门：Flask目录调整
参考文章：
[1]https://eclipsesv.com/2016/12/12/flask部署方式实践
[2]http://blog.csdn.net/zs_2014/article/details/41249347
