Flask在Windows环境下的部署

背景

由于目前在用的Flask项目涉及到一部分依赖Windows的处理，还无法迁移到linux平台，那么在windows环境下，要怎么部署呢？

思路

根据Flask官网介绍，由于Flask内置的服务器性能不佳，推荐的主要的部署方式有如下几种：

• mod_wsgi (Apache)

• 独立 WSGI 容器

  • Gunicorn
  • Tornado
  • Gevent
• uWSGI
• FastCGI
• CGI

上述这些部署方式，仅Tornado是支持在windows情况下部署的，配合上Nginx可以达到比较好的效果。可已参考Nginx与tornado框架的并发评测。

但是在实际使用中发现，Tornado 的稳定性虽然很高，但是在Tornado上部署Flask，并不会有异步的效果。实际上还是单进程阻塞运行的，即使在Flask中配置了threaded = True也无法实现多线程使用。

Flask多线程情况

配置启用多线程：

# manage.py
from flask_script import Server

server = Server(host="0.0.0.0", threaded=True)

在Flask中配置两条测试路由

import time
@main.route('/test')
def maintest():
    return 'hello world'
    
@main.route('/sleep')
def mainsleep():
    time.sleep(60)
    return 'wake up'

先用浏览器访问\sleep：

随即立刻访问\test:

可见两次访问是不同的线程处理的，不会出现堵塞的情况。

tornado + Flask多线程情况

使用Tornado托管：

from tornado.wsgi import WSGIContainer
from tornado.httpserver import HTTPServer
from tornado.ioloop import IOLoop
from yourapplication import app

http_server = HTTPServer(WSGIContainer(app))
http_server.listen(5000)
IOLoop.instance().start()

先用浏览器访问\sleep：

随即立刻访问\test:

可以发现，虽然Tornado框架是支持异步的，但是由于实际上后台的处理是同步的，从而无法实现异步的处理的效果。如果想后台的处理也异步，则需要直接使用Tornado来开发。

那么为什么使用Tornado来托管Flask呢？

Tornado 是一个开源的可伸缩的、非阻塞式的 web 服务器和工具集，它驱动了FriendFeed 。因为它使用了 epoll 模型且是非阻塞的，它可以处理数以千计的并发固定连接，这意味着它对实时 web 服务是理想的。把 Flask 集成这个服务是直截了当的

根据官网描述，其实也是为了弥足Flask自带服务器不稳定的问题。

Flask高并发下的表现

使用tsung进行压测，压力500：

可见，在500的并发下，效果不佳，有很多的链接拒绝。

Flask + Nginx在高并发下的表现

• 使用tsung进行压测，压力500：

情况差不多，Flask服务器表现还算稳定，那么尝试增加后台Flask服务器数量（通过多端口实现）：

python manage.py runserver --port=8001
python manage.py runserver --port=8002
python manage.py runserver --port=8003
python manage.py runserver --port=8004

• 使用tsung进行压测，压力500，4个Flask服务器：

这个效果妥妥的。

• 使用tsung进行压测，压力1000，4个Flask服务器：

开始有一些502的超时错误了。

• 使用tsung进行压测，压力1000，4个Tornado服务器：

在并发1000的情况下，是否使用Tornado托管Flask效果差不多。

结论

根据上述测试，直接使用Flask服务器的话，由于并发处理较弱，会有各种超时或者连接拒绝的错误。通过搭配Nginx来进行缓冲，通过增加后端服务器数来提供并发处理量。

所以最终选择了Nginx+后台4个Flask服务器的方式。由于目前Flask项目全体用户只有几千，目前并发情况很低，该方式完全满足使用。

如果在更大型项目中，并发上万，建议还是考虑想办法迁移至Liunx环境，通过官方建议的方式部署。