使用 Gunicorn 部署 Flask 项目

1. 简介

Flask 自带的 web 服务器仅适用于开发环境，无法满足生产环境的性能需求。在使用 app.run(host='0.0.0.0', port=5000) 启动时，Flask 会发出警告：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.

WSGI 概念

WSGI：全称是 Web Server Gateway Interface（Web 服务器网关接口），是一种规范，用于定义 Web 服务器与 Web 应用程序之间的接口。
uWSGI：实现了 WSGI 和 uwsgi 协议的 Web 服务器。
Gunicorn：一个 Python WSGI HTTP 服务器，本博客将使用它来部署 Flask 应用。

2. 模块安装

使用 pip 安装 Gunicorn：

pip install gunicorn

3. 启动命令

3.1 命令行配置 Gunicorn 参数

以 main.py 为例，内容如下：

python">from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/', methods=['GET'])
def hello_world():return 'Hello Flask!'if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

运行命令：

gunicorn -w 5 -b 0.0.0.0:5000 main:app

参数含义

-w：工作进程数
-b：绑定的地址和端口
main：Flask 启动的 Python 文件名
app：脚本中创建的 Flask 对象名

注意事项：

Windows 系统不支持 Gunicorn，可能会报错 ModuleNotFoundError: No module named 'fcntl'，建议在 Linux 下运行。
如果 Flask 启动后请求很慢，可能是 Gunicorn 和 Flask-SocketIO 版本不兼容，需对应版本。

3.2 文件配置 Gunicorn 参数

3.2.1 进程 + 线程模式

在根目录新建配置文件 config.py：

python"># 是否开启debug模式
debug = True
# 访问地址
bind = "0.0.0.0:5000"
# 工作进程数
workers = 2
# 工作线程数
threads = 2
# 超时时间
timeout = 600
# 输出日志级别
loglevel = 'debug'
# 存放日志路径
pidfile = "log/gunicorn.pid"
# 存放日志路径
accesslog = "log/access.log"
# 存放日志路径
errorlog = "log/debug.log"
# gunicorn + apscheduler场景下，解决多worker运行定时任务重复执行的问题
preload_app = True

运行命令：

gunicorn -c config.py main:app

配置文件参数详解

-c CONFIG：配置文件路径
-b ADDRESS：绑定的 IP 和端口
-w INT：工作进程数量，默认为 1
--threads INT：每个 worker 的线程数，默认为 1
--worker-class STRTING：工作模式，默认为 sync
--timeout INT：超时时间，超过设定时间后工作将被杀掉
--daemon：是否以守护进程启动，默认 false
--access-logfile FILE：访问日志文件路径
--error-logfile FILE：错误日志文件路径

3.2.2 进程 + 协程模式

在 config.py 中使用 Greenlet：

python">from gevent import monkey
monkey.patch_all()# 是否开启debug模式
debug = True
# 访问地址
bind = "0.0.0.0:5000"
# 工作进程数
workers = 2
# 设置协程模式
worker_class="gevent"
# 最大客户端并发数量
worker_connections=500
# 超时时间
timeout = 600
# 输出日志级别
loglevel = 'debug'
# 存放日志路径
pidfile = "log/gunicorn.pid"
# 存放日志路径
accesslog = "log/access.log"
# 存放日志路径
errorlog = "log/debug.log"
# gunicorn + apscheduler场景下
preload_app = True
# 设置环境变量
raw_env = ['PATH=/user/local/ffmpeg/bin']