程序员专享绿色独角兽Gunicorn，了解下
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了程序员专享绿色独角兽Gunicorn，了解下，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4360字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
楔子
承接上文，今天讲讲python后端流量处理过程中第一个步骤：接收数据包。接收数据包一般需要web服务器来处理，常用的python web服务器可以是nginx,httpd, WSGI容器本身也可以做web服务，考虑到扩展，高可用，生产上一般常用nginx+gunicorn（uwsgi），通讯方式一般 unix socket.
今天的重点是WSGI容器 Gunicorn。
知识准备
pre-forking
pre意思是在requests 到来之前，先fork出多个worker子进程;
worker负责处理请求，master负责管理worker的运行周期。
WSGI
全称Python Web Server Gateway Interface，指定了web服务器和Python web应用或web框架之间的标准接口，以提高web应用在一系列web服务器间的移植性。
从定义上讲，如下几点：
WSGI是一套接口标准协议/规范；
通信（作用）区间是Web服务器和Python Web应用程序之间；
目的是制定标准，以保证不同Web服务器可以和不同的Python程序之间相互通信，比如nginx+gunicorn+flask,或者nginx+uwsgi+django等等。但凡实现wsgi协议均可替换。
socket
传统意义上是类似于文件描述符的存在形式，是一种抽象的资源定位，即进程端口资源。
1,一个程序启动后，有pid文件标识锁定该运行的程序。
2,一个文件打开后，在进程中有一个fd标识着它。
3,一个进程占用了一个端口，并建立相关协议的通信，由socket标识着它。
所以socket就是一个资源标识，是一个三元组（协议，端口号，IP地址）。
基于socket的编程，指的是在该资源（三元组）的基础上，封装对数据的处理。就好比打开一个文件后，对文件的编程，如函数f.Close()。
socket编程必备的函数如下：
· Socket():创建一个socket。
· Bind():绑定地址，即该socket负责哪个资源。
· Listen():开始监听。
· Accept():接收请求。
· Connect():建立连接
· Recv()/Send():数据发送和接收
客户端->建立socket->Connect()建立连接->Close()。
服务端->建立socket->Bind()->Listen()->Accept()接收请求->Close()。
Gunicorn是什么
Gunicorn Green Unicorn是一个UNIX的Python WSGI HTTP服务器。它是一个从Ruby的Unicorn项目移植过来的预分叉工作器模型。Gunicorn服务器广泛兼容各种web框架，实现简单，服务器资源少。
Gunicorn实现了WSGI协议，所以它可以作为web服务器和程序框架之间的纽带，将http报文转换为WSGI规定的格式。
项目中如何使用
命令行模式
gunicorn -h 有很多参数，读者有兴趣可以细究下，本文主要讲原理实现。
- 文件配置形式
[program:gunicorn_demo] process_name=%(program_name)s numprocs=1 priority=901 directory = /opt/gunicorn_demo/ command = /opt/virtualenv/bin/python /opt/virtualenv/bin/gunicorn -c gunicorn_demo.py gunicorn_demo:app autostart = true startsecs = 20 autorestart = true startretries = 3 user = root redirect_stderr = true stdout_logfile_maxbytes = 20MB stdout_logfile_backups = 10 stdout_logfile = /dev/null
工作原理
如下图：
gunicorn运行逻辑图，从图中我们可以看到，gunicorn主要做了如下几件事情：
启动框架程序;
接收数据包并转换wsgi格式，传递给框架；
提供并发模型，管理进程.
gunicorn代码调用，最重要的逻辑在Arbiter类中，arbitor在计算机专业术语中叫 总线控制器，顾名思义，这个类很重要，gunicorn主要功能都围绕它展开。
gunicorn提供的并发模型（文件路径gunicorn/workers）
同步模型Sync Workers（sync.py）
如下图是 同步worker的流程图，accept时，设置为阻塞模式。
并发模型如下：
同步worker一个进程里一个线程，线程按照顺序处理请求，后面的请求需要等待。
同步worker适合在访问量不大、CPU密集而非I/O密集的情形。
好处是一个worker进程crash了，也只会影响一个请求。
异步模型Async Workers（异步workers）
（ggevent.py,geventlet.py）
异步并发模型如下，异步worker也只有一个线程，但能同时处理不同请求，不会阻塞后面的请求
异步worker是怎样实现并发，使得一个worker就能同时处理很多请求的呢？
以Gevent为例，每个请求的连接是一个Greenlet协程。Gevent虽然只有一个线程、同时只能处理一个请求，但是在这个请求的异步事件没准备好、进入IO等待时，能主动yield让出控制权、而不是阻塞其他请求的协程，而是先让其他协程执行，当自己的IO准备好时，事件循环会将它从yield让出控制权的地方，继续恢复执行。
这样，Gevent就能在不同请求间不断切换，从而实现并发，以充分利用CPU、减少IO等待。并且，因为切换的Greenlet是“微线程”，它操作的维度是函数，而不是线程/进程，所以来回切换的开销，就没有那么大。一般来说，我们的web app多半属于外部IO密集型（总要访问db、访问第三方服务等等），所以用Gunicorn的Gevent异步worker（比如Gevent），就非常合理。而如果你的web app是CPU密集型，或者你希望请求之间不要互相影响，那么可以选择Gunicorn的同步worker。
这里有三个概念：greenlet,eventlet,gevent。
greenlet是Python的协程实现，可以理解为微线程。
Gevent是一个Python网络函数库，它通过Greenlet协程+libev快速事件循环，实现了异步模型。gevent的猴子补丁读者有兴趣可以了解下。
Tornado Workers
用来配合Tornado使用。Tornado是一个Python框架和网络库，可以提供异步IO非阻塞型模型，来处理长延时请求。
Tornado也是一个很有名框架，笔者也计划写Tornado源码系列文章。
多线程Workers
一个请求由一个线程处理，使用线程池技术。这里不展开，后续有线程池和进程池系列文章。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的程序员专享绿色独角兽Gunicorn，了解下全部内容，希望文章能够帮你解决程序员专享绿色独角兽Gunicorn，了解下所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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