0x01 前言
Flask默认是单进程且单线程的，及时关闭debug也无法处理多并发的情况，新手党很容易在这里踩坑，如果想部署上线，还是要开启多进程或者多线程的，否则将无法处理并发请求，导致请求超时。
下面看个例子，当flask app.run默认启动时，我用用浏览器快速访问一个延时两秒的接口（参数不同）：
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[Process 91047] [Thread 123145344790528] 2020-09-29 14:22:27 _internal.py _log[line:122] [Process 91047] [Thread 123145344790528] 2020-09-29 14:22:29 _internal.py _log[line:122] |
可见，第二个请求是等第一个请求结束后才处理的，所以可以确定是单进程、单线程的处理方式。
0x02 Flask开启自带的多线程或多进程
开启多线程：
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app.run(debug=debug, host='0.0.0.0', port=8082, threaded=True) |
开启多进程
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app.run(debug=debug, host='0.0.0.0', port=8082, processes=10) |
需要注意的是，多进程和多线程不可以同时开启，且需要关闭debug。下面再来看下请求结果
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[Process 91295] [Thread 123145513381888] 2020-09-29 14:29:01 _internal.py _log[line:122] [Process 91295] [Thread 123145509175296] 2020-09-29 14:29:01 _internal.py _log[line:122] |
可以看到，已经可以并发处理了。
关于多进程方式，processes参数是指定进程数量，当并发度大于请求数量的时候仍然会阻塞。
0x03 使用gunicorn多进程启动Flask
安装gunicorn
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pip install gunicorn |
安装完成后可以使用下面的命令来启动
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gunicorn 入口文件名:app |
这里的app是Flask(__name__)返回值得接收变量
gunicorn支持配置文件启动，如下例子：
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# gunicorn.conf bind = "0.0.0.0:5000" workers = 4 backlog = 2048 pidfile = "log/gunicorn.pid" accesslog = "log/access.log" errorlog = "log/debug.log" timeout = 600 debug=False capture_output = True |
启动命令
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gunicorn --config gunicorn.conf main:app |
