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gunicorn 是一个 python wsgi http server,只支持在 unix 系统上运行

 

安装

gunicorn 其实是 python 的一个包,安装方法同一般包的安装

pip install gunicorn

也可 tar 包安装

安装完毕可用如下命令检测

[root@node bin]# gunicorn -h

-h 就是 help,查看 gunicorn 命令的参数

 

gunicorn 参数

-c CONFIG    : CONFIG,配置文件的路径,通过配置文件启动;生产环境使用;

-b ADDRESS   : ADDRESS,ip加端口,绑定运行的主机;

-w INT, --workers INT:用于处理工作进程的数量,为正整数,默认为1;

-k STRTING, --worker-class STRTING:要使用的工作模式,默认为sync异步,可以下载eventlet和gevent并指定

--threads INT:处理请求的工作线程数,使用指定数量的线程运行每个worker。为正整数,默认为1。

--worker-connections INT:最大客户端并发数量,默认情况下这个值为1000。

--backlog int:未决连接的最大数量,即等待服务的客户的数量。默认2048个,一般不修改;

-p FILE, --pid FILE:设置pid文件的文件名,如果不设置将不会创建pid文件


--access-logfile FILE   :  要写入的访问日志目录

--access-logformat STRING:要写入的访问日志格式

--error-logfile FILE, --log-file FILE  :  要写入错误日志的文件目录。

--log-level LEVEL   :   错误日志输出等级。


--limit-request-line INT   :  HTTP请求头的行数的最大大小,此参数用于限制HTTP请求行的允许大小,默认情况下,这个值为4094。值是0~8190的数字。

--limit-request-fields INT   :  限制HTTP请求中请求头字段的数量。此字段用于限制请求头字段的数量以防止DDOS攻击,默认情况下,这个值为100,这个值不能超过32768

--limit-request-field-size INT  :  限制HTTP请求中请求头的大小,默认情况下这个值为8190字节。值是一个整数或者0,当该值为0时,表示将对请求头大小不做限制


-t INT, --timeout INT:超过这么多秒后工作将被杀掉,并重新启动。一般设定为30秒;

--daemon: 是否以守护进程启动,默认false,其实就是将这个服务放到后台去运行;

--chdir: 在加载应用程序之前切换目录;

--graceful-timeout INT:默认情况下,这个值为30,在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着的工作将被强行杀死;一般使用默认;

--keep-alive INT:在keep-alive连接上等待请求的秒数,默认情况下值为2。一般设定在1~5秒之间。

--reload:默认为False。此设置用于开发,每当应用程序发生更改时,都会导致工作重新启动。

--spew:打印服务器执行过的每一条语句,默认False。此选择为原子性的,即要么全部打印,要么全部不打印;

--check-config   :显示现在的配置,默认值为False,即显示。

-e ENV, --env ENV: 设置环境变量;

 

gunicorn 配置

gunicorn 有两种配置方式

命令行

示例如下

gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

simple_flask 是 flask 的主文件

app 是 主文件中那个 app flask 对象

 

配置文件启动

# gunicorn.conf

# 并行工作进程数
workers = 4
# 指定每个工作者的线程数
threads = 2
# 监听内网端口5000
bind = '127.0.0.1:5000'
# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理
daemon = 'false'
# 工作模式协程
worker_class = 'gevent'
# 设置最大并发量
worker_connections = 2000
# 设置进程文件目录
pidfile = '/var/run/gunicorn.pid'
# 设置访问日志和错误信息日志路径
accesslog = '/var/log/gunicorn_acess.log'
errorlog = '/var/log/gunicorn_error.log'
# 设置日志记录水平
loglevel = 'warning'

启动 gunicorn

gunicorn -c gunicorn.conf app:app

 

gunicorn VS 自带服务

 

flask 项目

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello, World!"


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0')

 

flask 自带服务器启动 web

对其进行压力测试,模拟 200 个用户发起 9000 个请求

ab -n 9000 -c 200 -r "http://172.16.89.80:5000/"

输出

Server Software:        Werkzeug/0.16.0
Server Hostname:        172.16.89.80
Server Port:            5000

Document Path:          /
Document Length:        13 bytes

Concurrency Level:      200
Time taken for tests:   13.862 seconds
Complete requests:      9000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      1503000 bytes
HTML transferred:       117000 bytes
Requests per second:    649.26 [#/sec] (mean)
Time per request:       308.043 [ms] (mean)
Time per request:       1.540 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          105.89 [Kbytes/sec] received

Complete requests 9000 个请求;

Time taken for tests 共耗时 13.862 s;

Requests per second 每秒处理请求 649.26 个;   649.26 x 13.862 = 9000.04

 

注意 200 个用户(并发)并不是说并发量是 200,因为一个用户可能 狂点,在一个 request-response 没结束之前,狂点多次请求,这也是并发,所以上述输出表明 并发量 为 649

 

gunicorn 启动 flask

gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

压力测试,同样模拟 200 个用户 发起 9000 个请求

/usr/bin/ab -n 9000 -c 200 -r -k  'http://172.16.89.80:5002/'

输出

Concurrency Level:      200
Time taken for tests:   1.998 seconds
Complete requests:      9000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Keep-Alive requests:    0
Total transferred:      1557000 bytes
HTML transferred:       117000 bytes
Requests per second:    4503.48 [#/sec] (mean)
Time per request:       44.410 [ms] (mean)
Time per request:       0.222 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          760.84 [Kbytes/sec] received

类比上面来看本次输出,很明显,效率高;

并发量 4503,将近 8 倍

有意思的是我们让 gunicorn 开了 8个 进程,所以可以这么理解, gunicorn 效率 = 单进程效率(自带服务器)x 进程数

当然 这也要跟 硬件 有关系,如果你只是 8 核 的服务器,开了 80 个进程,就不能这么算了

 

用 gevent 并发量更大

gunicorn -k gevent -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

并发量 4890

 

gunicorn VS nginx

测试样例还是上面那个 flask 项目

这里只做简单分析,因为测试时跟硬件有一定关系

 

gunicorn 性能

Concurrency Level:      10000
Time taken for tests:   25.494 seconds
Complete requests:      100000
Failed requests:        292
   (Connect: 0, Receive: 88, Length: 116, Exceptions: 88)
Write errors:           0
Total transferred:      17279932 bytes
HTML transferred:       1298492 bytes
Requests per second:    3922.52 [#/sec] (mean)
Time per request:       2549.384 [ms] (mean)
Time per request:       0.255 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          661.92 [Kbytes/sec] received

失败 292 次请求,并发 3922

 

nginx 性能

Concurrency Level:      10000
Time taken for tests:   26.333 seconds
Complete requests:      100000
Failed requests:        42
   (Connect: 0, Receive: 0, Length: 42, Exceptions: 0)
Write errors:           0
Total transferred:      17292734 bytes
HTML transferred:       1299454 bytes
Requests per second:    3797.45 [#/sec] (mean)
Time per request:       2633.344 [ms] (mean)
Time per request:       0.263 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          641.29 [Kbytes/sec] received

失败 42 次请求,并发 3797

 

nginx 性能不差,重要的是稳定。

 

 

 

参考资料:

https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/8780204.html  python之gunicorn的配置

https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/78538188  Gunicorn-配置详解

https://www.jianshu.com/p/69e75fc3e08e  gunicorn 详解

https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/82684573  gunicorn简介、架构、安装与配置

https://www.jianshu.com/p/b97f80a630db

https://blog.51cto.com/7613336/2074032  优雅的退出/关闭/重启gunicorn进程