Python實戰-從菜鳥到大牛的進階之路_2 多套方案來提高 python web 框架的並發處理能力_極客學院

Python 常見部署方法有：

fcgi ：用 spawn-fcgi 或者框架自帶的工具對各個 project 分別生成監聽進程，然後和 http 服務互動
wsgi ：利用 http 服務的 mod_wsgi 模塊來跑各個 project(Web 應用程序或框架簡單而通用的 Web 服務器之間的接口)。
uWSGI 是一款像 php-cgi 一樣監聽同一端口，進行統一管理和負載平衡的工具，uWSGI，既不用 wsgi 協議也不用 fcgi 協議，而是自創了一個 uwsgi 的協議，據說該協議大約是 fcgi 協議的 10 倍那麼快。

其實 WSGI 是分成 server 和 framework (即 application) 兩部分 (當然還有 middleware)。嚴格說 WSGI 只是一個協議, 規範 server 和 framework 之間連接的接口。

WSGI server 把服務器功能以 WSGI 接口暴露出來。比如 mod_wsgi 是一種 server, 把 apache 的功能以 WSGI 接口的形式提供出來。

WSGI framework 就是我們經常提到的 Django 這種框架。不過需要注意的是, 很少有單純的 WSGI framework , 基於 WSGI 的框架往往都自帶 WSGI server。比如 Django、CherryPy 都自帶 WSGI server 主要是測試用途, 發佈時則使用生產環境的 WSGI server。而有些 WSGI 下的框架比如 pylons、bfg 等, 自己不實現 WSGI server。使用 paste 作為 WSGI server。
Paste 是流行的 WSGI server, 帶有很多中間件。還有 flup 也是一個提供中間件的庫。
搞清除 WSGI server 和 application, 中間件自然就清楚了。除了 session、cache 之類的應用, 前段時間看到一個 bfg 下的中間件專門用於給網站換膚的 (skin) 。中間件可以想到的用法還很多。
這裡再補充一下, 像 django 這樣的框架如何以 fastcgi 的方式跑在 apache 上的。這要用到 flup.fcgi 或者 fastcgi.py (eurasia 中也設計了一個 fastcgi.py 的實現) 這些工具, 它們就是把 fastcgi 協議轉換成 WSGI 接口 (把 fastcgi 變成一個 WSGI server) 供框架接入。整個架構是這樣的: django -> fcgi2wsgiserver -> mod_fcgi -> apache 。
雖然我不是 WSGI 的粉絲, 但是不可否認 WSGI 對 python web 的意義重大。有意自己設計 web 框架, 又不想做 socket 層和 http 報文解析的同學, 可以從 WSGI 開始設計自己的框架。在 python 圈子裡有個共識, 自己隨手搞個 web 框架跟喝口水一樣自然, 非常方便。或許每個 python 玩家都會經歷一個倒騰框架的

uWSGI 的主要特點如下：

超快的性能。
低內存佔用（實測為 apache2 的 mod_wsgi 的一半左右）。
多app管理。
詳盡的日誌功能（可以用來分析 app 性能和瓶頸）。
高度可定制（內存大小限制，服務一定次數後重啟等）。

uwsgi 的官方文檔：

http://projects.unbit.it/uwsgi/wiki/Doc

nginx.conflocation / {  include uwsgi_params  uwsgi_pass 127.0.0.1:9090}

啟動 app

uwsgi -s :9090 -w myapp

uwsgi 的調優參數~

uwsgi 的參數以上是單個 project 的最簡單化部署，uwsgi 還是有很多令人稱讚的功能的，例如：並發 4 個線程：  uwsgi -s :9090 -w myapp -p 4主控制線程 +4 個線程：  uwsgi -s :9090 -w myapp -M -p 4執行超過 30 秒的 client 直接放棄：  uwsgi -s :9090 -w myapp -M -p 4 -t 30限制內存空間 128M：  uwsgi -s :9090 -w myapp -M -p 4 -t 30 --limit-as 128服務超過 10000 個 req 自動 respawn：  uwsgi -s :9090 -w myapp -M -p 4 -t 30 --limit-as 128 -R 10000後台運行等：  uwsgi -s :9090 -w myapp -M -p 4 -t 30 --limit-as 128 -R 10000 -d uwsgi.log

為了讓多個站點共享一個 uwsgi 服務，必須把 uwsgi 運行成虛擬站點：去掉「-w myapp」加上」–vhost」：

uwsgi -s :9090 -M -p 4 -t 30 --limit-as 128 -R 10000 -d uwsgi.log --vhost

然後必須配置 virtualenv，virtualenv 是 Python 的一個很有用的虛擬環境工具，這樣安裝：

最後配置 nginx，注意每個站點必須單獨佔用一個 server，同一 server 不同 location 定向到不同的應用不知為何總是失敗，估計也算是一個 bug。

server {    listen       80;    server_name  app1.mydomain.com;    location / {    include uwsgi_params;    uwsgi_pass 127.0.0.1:9090;    uwsgi_param UWSGI_PYHOME /var/www/myenv;    uwsgi_param UWSGI_SCRIPT myapp1;    uwsgi_param UWSGI_CHDIR /var/www/myappdir1;     }}server {    listen       80;    server_name  app2.mydomain.com;    location / {    include uwsgi_params;    uwsgi_pass 127.0.0.1:9090;    uwsgi_param UWSGI_PYHOME /var/www/myenv;    uwsgi_param UWSGI_SCRIPT myapp2;    uwsgi_param UWSGI_CHDIR /var/www/myappdir2;    }}

這樣，重啟 nginx 服務，兩個站點就可以共用一個 uwsgi 服務了。

再來搞下 fastcgi 的方式

location / {fastcgi_param REQUEST_METHOD $request_method;fastcgi_param QUERY_STRING $query_string;fastcgi_param CONTENT_TYPE $content_type;fastcgi_param CONTENT_LENGTH $content_length;fastcgi_param GATEWAY_INTERFACE CGI/1.1;fastcgi_param SERVER_SOFTWARE nginx/$nginx_version;fastcgi_param REMOTE_ADDR $remote_addr;fastcgi_param REMOTE_PORT $remote_port;fastcgi_param SERVER_ADDR $server_addr;fastcgi_param SERVER_PORT $server_port;fastcgi_param SERVER_NAME $server_name;fastcgi_param SERVER_PROTOCOL $server_protocol;fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $fastcgi_script_name;fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_script_name;fastcgi_pass 127.0.0.1:9002;}

location /static/ {root /path/to/www;if (-f $request_filename) {   rewrite ^/static/(.*)$  /static/$1 break;}    }

啟動一個 fastcgi 的進程

spawn-fcgi -d /path/to/www -f /path/to/www/index.py -a 127.0.0.1 -p 9002

用 web.py 寫的一個小 demo 測試

 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-import weburls = ("/.*", "hello")app = web.application(urls, globals)class hello:    def GET(self):return \'Hello, world!\'if __name__ == "__main__":    web.wsgi.runwsgi = lambda func, addr=None: web.wsgi.runfcgi(func, addr)    app.run

啟動 nginx

nginx

這樣就 ok 了~

下面開始介紹下我一般用的方法：

圖片 2.1 pic

前端 nginx 用負責負載分發：

部署的時候採用了單 IP 多端口方式，服務器有 4 個核心，決定開 4 個端口對應，分別是 8885~8888，修改

upstream backend {server 127.0.0.1:8888;server 127.0.0.1:8887;server 127.0.0.1:8886;server 127.0.0.1:8885;} server{listen  80;server_name message.test.com;keepalive_timeout 65;    #proxy_read_timeout 2000; #sendfile on;tcp_nopush on;tcp_nodelay on;    location / {proxy_pass_header Server;proxy_set_header Host $http_host;proxy_redirect off;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Scheme $scheme;proxy_pass  http://backend;}}

然後運行四個 python 程序，端口為咱們配置好的端口

我這裡用 tornado 寫了一個執行系統程序的例子：

import subprocessimport tornado.ioloopimport timeimport fcntlimport functoolsimport osclass GenericSubprocess (object):    def __init__ ( self, timeout=-1, **popen_args ):self.args = dictself.args["stdout"] = subprocess.PIPEself.args["stderr"] = subprocess.PIPEself.args["close_fds"] = Trueself.args.update(popen_args)self.ioloop = Noneself.expiration = Noneself.pipe = Noneself.timeout = timeoutself.streams = self.has_timed_out = False    def start(self):"""Spawn the task.Throws RuntimeError if the task was already started."""if not self.pipe is None:    raise RuntimeError("Cannot start task twice")self.ioloop = tornado.ioloop.IOLoop.instanceif self.timeout > 0:    self.expiration = self.ioloop.add_timeout( time.time + self.timeout, self.on_timeout )self.pipe = subprocess.Popen(**self.args)self.streams = [ (self.pipe.stdout.fileno, ),     (self.pipe.stderr.fileno, ) ]for fd, d in self.streams:    flags = fcntl.fcntl(fd, fcntl.F_GETFL)| os.O_NDELAY    fcntl.fcntl( fd, fcntl.F_SETFL, flags)    self.ioloop.add_handler( fd,     self.stat,     self.ioloop.READ|self.ioloop.ERROR)    def on_timeout(self):self.has_timed_out = Trueself.cancel    def cancel (self ) :"""Cancel task executionSends SIGKILL to the child process."""try:    self.pipe.killexcept:    pass    def stat( self, *args ):\'\'\'Check process completion and consume pending I/O data\'\'\'self.pipe.pollif not self.pipe.returncode is None:    \'\'\'cleanup handlers and timeouts\'\'\'    if not self.expiration is None:self.ioloop.remove_timeout(self.expiration)    for fd, dest in  self.streams:self.ioloop.remove_handler(fd)    \'\'\'schedulle callback (first try to read all pending data)\'\'\'    self.ioloop.add_callback(self.on_finish)for fd, dest in  self.streams:    while True:try:    data = os.read(fd, 4096)    if len(data) == 0:break    dest.extend([data])except:    break    @property    def stdout(self):return self.get_output(0)    @property    def stderr(self):return self.get_output(1)    @property    def status(self):return self.pipe.returncode    def get_output(self, index ):return "".join(self.streams[index][1])    def on_finish(self):raise NotImplementedclass Subprocess (GenericSubprocess):    """Create new instance    Arguments:callback: method to be called after completion. This method should take 3 arguments: statuscode(int), stdout(str), stderr(str), has_timed_out(boolean)timeout: wall time allocated for the process to complete. After this expires Task.cancel is called. A negative timeout value means no limit is set    The task is not started until start is called. The process will then be spawned using subprocess.Popen(**popen_args). The stdout and stderr are always set to subprocess.PIPE.    """    def __init__ ( self, callback, *args, **kwargs):"""Create new instanceArguments:    callback: method to be called after completion. This method should take 3 arguments: statuscode(int), stdout(str), stderr(str), has_timed_out(boolean)    timeout: wall time allocated for the process to complete. After this expires Task.cancel is called. A negative timeout value means no limit is setThe task is not started until start is called. The process will then be spawned using subprocess.Popen(**popen_args). The stdout and stderr are always set to subprocess.PIPE."""self.callback = callbackself.done_callback = FalseGenericSubprocess.__init__(self, *args, **kwargs)    def on_finish(self):if not self.done_callback:    self.done_callback = True    \'\'\'prevent calling callback twice\'\'\'    self.ioloop.add_callback(functools.partial(self.callback, self.status, self.stdout, self.stderr, self.has_timed_out))if __name__ == "__main__":    ioloop = tornado.ioloop.IOLoop.instance    def print_timeout( status, stdout, stderr, has_timed_out) :assert(status!=0)assert(has_timed_out)print "OK status:", repr(status), "stdout:", repr(stdout), "stderr:", repr(stderr), "timeout:", repr(has_timed_out)    def print_ok( status, stdout, stderr, has_timed_out) :assert(status==0)assert(not has_timed_out)print "OK status:", repr(status), "stdout:", repr(stdout), "stderr:", repr(stderr), "timeout:", repr(has_timed_out)    def print_error( status, stdout, stderr, has_timed_out):assert(status!=0)assert(not has_timed_out)print "OK status:", repr(status), "stdout:", repr(stdout), "stderr:", repr(stderr), "timeout:", repr(has_timed_out)    def stop_test:ioloop.stop    t1 = Subprocess( print_timeout, timeout=3, args=[ "sleep", "5" ] )    t2 = Subprocess( print_ok, timeout=3, args=[ "sleep", "1" ] )    t3 = Subprocess( print_ok, timeout=3, args=[ "sleepdsdasdas", "1" ] )    t4 = Subprocess( print_error, timeout=3, args=[ "cat", "/etc/sdfsdfsdfsdfsdfsdfsdf" ] )    t1.start    t2.start    try:t3.startassert(false)    except:print "OK"    t4.start    ioloop.add_timeout(time.time + 10, stop_test)    ioloop.start

大家可以先用 uwsgi，要還是有壓力和堵塞的話，可以用用 nginx 做負載。

我自己的經驗來看還是這個靠譜~

Python 常見部署方法有 ：

下面開始介紹下 我一般用的方法：

Python 常見部署方法有：

下面開始介紹下我一般用的方法：