【记录】Flask处理并发请求

使用Gunicorn部署Flask应用

直接使用python flask服务,Flask本身不会去处理并发请求;
使用gunicorn可以解决这方面问题;相当于部署多个实例;

gunicorn使用方法如下;

nohup gunicorn -w={w} -b=0.0.0.0:{p} {n}:app &

w = 实例个数

p = 端口号

n= 服务脚本名字

例如

nohup gunicorn -w=4 -b = 0.0.0.0:2000 service:app &
### 如何提升 Flask 应用的并发处理能力 为了提高 Flask 应用程序的并发性能,通常会采用多进程或多线程模型以及异步框架来优化资源利用效率。以下是几种常见的最佳实践: #### 使用 uWSGI 和 Gevent 的组合 Gevent 是一种基于协程的 Python 网络库,它通过事件驱动的方式提供高效的非阻塞 I/O 支持。当与 uWSGI 结合时,可以通过启用 `gevent` 插件显著增强应用程序的并发处理能力。 在 uWSGI 配置文件中加入以下选项即可开启 gevent 模式[^2]: ```ini [uwsgi] ... gevent = 100 enable-threads = true ``` 上述配置表示启动 100 个绿色线程(greenlet),并允许线程支持以应对长时间运行的任务。 #### 增加工作进程数 uWSGI 可以通过增加工作进程的数量来进一步改善系统的吞吐量。推荐设置多个 worker 进程以便充分利用 CPU 核心数量。例如,在生产环境中可将 `processes` 参数调整至适当值: ```ini [uwsgi] ... processes = 8 workers = 2 ``` 这里设置了 8 个子进程和 2 个工作单元共同分担请求负载。 #### 设置合理的超时时间 对于某些耗时较长的操作来说,默认的连接超时可能会过短从而引发诸如 HTTP 502 错误等问题。因此有必要合理调节 Nginx 中的相关参数[^4]: ```nginx location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; proxy_connect_timeout 120; proxy_read_timeout 1200; proxy_send_timeout 120; } ``` 此片段延长了客户端等待响应的时间上限到两分钟以上,减少了因网络延迟等原因造成的中断风险。 #### 性能监控与调优 最后还应定期审查日志记录寻找瓶颈所在,并据此作出相应改进措施。比如借助内存报告功能分析是否存在泄漏现象;或者依据实际需求动态调整最大可用地址空间大小(`limit-as`)等高级属性[^3]。 ```python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() ``` 上面展示了一个简单的 Flask Web 应用实例代码供参考。 ---
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