（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

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
  

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，单进程多线程和 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

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'

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

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 .

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

4. 运行效果图