Flask+Gunicorn(协程)高并发的解决方法探究

1.使用Flask的做服务器框架，可以以python code.py的方式运行，但这种方式不能用于生产环境，不稳定，比如说: 有一定概率遇到连接超时无返回的情况

1，通过设置app.run()的参数，来达到多进程的效果。看一下app.run的具体参数：

注意： threaded与processes不能同时打开，如果同时设置的话，将会出现以下的错误：

2.使用gevent做协程，从而解决高并发的问题：

3.通过Gunicorn(with gevent)的形式对app进行包装，从而来启动服务【推荐】

安装遵循了WSGI协议的gunicorn服务器--俗称：绿色独角兽

查看命令行选项： 安装gunicorn成功后，通过命令行的方式可以查看gunicorn的使用信息。

指定进程和端口号： -w: 表示进程（worker） --bind：表示绑定ip地址和端口号（bind） —threads 多线程 -k 异步方案

运行方案2： 将运行的信息加载到配置文件中

使用gunicorn + gevent 开启高并发

使用 meinheld + gunicorn + flask 开启高并发神器

拓展

概念：协程就是协同工作的程序，不是进程也不是线程 理解成--不带返回值的函数调用。

历史遗留问题—GIL锁

解决方案：python的高并发更加推荐多进程+协程

io多路复用

python异步实现

多进程 + 协程 + callback（io多路复用做事件驱动）

协程 第三方封装库:

• gevent = greenlet + python.monkey（底层使用 libevent 时间复杂度： O(N * logN)）
• meinheld = greenlet + picoev (时间复杂度： O(N) )
• eventlet

picoev和libevent

理解----协程&线程&进程

2.思考：协程之前切换的场景?

程序发送阻塞的时候切换

• 读磁盘
• 读写文件
• 网络io操作
• 收发http请求