gunicorn 介绍与性能分析

阅读此文前建议先阅读我的博客

gunicorn 是一个 python wsgi http server，只支持在 unix 系统上运行

安装

gunicorn 其实是 python 的一个包，安装方法同一般包的安装

pip install gunicorn

也可 tar 包安装

安装完毕可用如下命令检测

[root@node bin]# gunicorn -h

-h 就是 help，查看 gunicorn 命令的参数

gunicorn 参数

-c CONFIG    : CONFIG,配置文件的路径，通过配置文件启动；生产环境使用；

-b ADDRESS   : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机；

-w INT, --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1；

-k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步，可以下载eventlet和gevent并指定

--threads INT：处理请求的工作线程数，使用指定数量的线程运行每个worker。为正整数，默认为1。

--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认情况下这个值为1000。

--backlog int：未决连接的最大数量，即等待服务的客户的数量。默认2048个，一般不修改；

-p FILE, --pid FILE：设置pid文件的文件名，如果不设置将不会创建pid文件

--access-logfile FILE   ：  要写入的访问日志目录

--access-logformat STRING：要写入的访问日志格式

--error-logfile FILE, --log-file FILE  ：  要写入错误日志的文件目录。

--log-level LEVEL   ：   错误日志输出等级。

--limit-request-line INT   ：  HTTP请求头的行数的最大大小，此参数用于限制HTTP请求行的允许大小，默认情况下，这个值为4094。值是0~8190的数字。

--limit-request-fields INT   ：  限制HTTP请求中请求头字段的数量。此字段用于限制请求头字段的数量以防止DDOS攻击，默认情况下，这个值为100，这个值不能超过32768

--limit-request-field-size INT  ：  限制HTTP请求中请求头的大小，默认情况下这个值为8190字节。值是一个整数或者0，当该值为0时，表示将对请求头大小不做限制

-t INT, --timeout INT：超过这么多秒后工作将被杀掉，并重新启动。一般设定为30秒；

--daemon： 是否以守护进程启动，默认false；

--chdir： 在加载应用程序之前切换目录；

--graceful-timeout INT：默认情况下，这个值为30，在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着的工作将被强行杀死；一般使用默认；

--keep-alive INT：在keep-alive连接上等待请求的秒数，默认情况下值为2。一般设定在1~5秒之间。

--reload：默认为False。此设置用于开发，每当应用程序发生更改时，都会导致工作重新启动。

--spew：打印服务器执行过的每一条语句，默认False。此选择为原子性的，即要么全部打印，要么全部不打印；

--check-config   ：显示现在的配置，默认值为False，即显示。

-e ENV, --env ENV： 设置环境变量；

gunicorn 配置

gunicorn 有两种配置方式

命令行

示例如下

gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

simple_flask 是 flask 的主文件

app 是主文件中那个 app flask 对象

配置文件启动

# gunicorn.conf

# 并行工作进程数

workers = 4

# 指定每个工作者的线程数

threads = 2

# 监听内网端口5000

bind = '127.0.0.1:5000'

# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理

daemon = 'false'

# 工作模式协程

worker_class = 'gevent'

# 设置最大并发量

worker_connections = 2000

# 设置进程文件目录

pidfile = '/var/run/gunicorn.pid'

# 设置访问日志和错误信息日志路径

accesslog = '/var/log/gunicorn_acess.log'

errorlog = '/var/log/gunicorn_error.log'

# 设置日志记录水平

loglevel = 'warning'

启动 gunicorn

gunicorn -c gunicorn.conf app:app

gunicorn VS 自带服务

flask 项目

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def hello():

    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':

    app.run(host='0.0.0.0')

flask 自带服务器启动 web

对其进行压力测试，模拟 200 个用户发起 9000 个请求

ab -n 9000 -c 200 -r "http://172.16.89.80:5000/"

输出

Server Software:        Werkzeug/0.16.0

Server Hostname:        172.16.89.80

Server Port:            5000

Document Path:          /

Document Length:        13 bytes

Concurrency Level:      200

Time taken for tests:   13.862 seconds

Complete requests:      9000

Failed requests:        0

Write errors:           0

Total transferred:      1503000 bytes

HTML transferred:       117000 bytes

Requests per second:    649.26 [#/sec] (mean)

Time per request:       308.043 [ms] (mean)

Time per request:       1.540 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate:          105.89 [Kbytes/sec] received

Complete requests 9000 个请求；

Time taken for tests 共耗时 13.862 s；

Requests per second 每秒处理请求 649.26 个； 649.26 x 13.862 = 9000.04

注意 200 个用户（并发）并不是说并发量是 200，因为一个用户可能狂点，在一个 request-response 没结束之前，狂点多次请求，这也是并发，所以上述输出表明并发量为 649

gunicorn 启动 flask

gunicorn -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

压力测试，同样模拟 200 个用户发起 9000 个请求

/usr/bin/ab -n 9000 -c 200 -r -k  'http://172.16.89.80:5002/'

输出

Concurrency Level:      200

Time taken for tests:   1.998 seconds

Complete requests:      9000

Failed requests:        0

Write errors:           0

Keep-Alive requests:    0

Total transferred:      1557000 bytes

HTML transferred:       117000 bytes

Requests per second:    4503.48 [#/sec] (mean)

Time per request:       44.410 [ms] (mean)

Time per request:       0.222 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate:          760.84 [Kbytes/sec] received

类比上面来看本次输出，很明显，效率高；

并发量 4503，将近 8 倍

有意思的是我们让 gunicorn 开了 8个进程，所以可以这么理解， gunicorn 效率 = 单进程效率（自带服务器）x 进程数

当然这也要跟硬件有关系，如果你只是 8 核的服务器，开了 80 个进程，就不能这么算了

用 gevent 并发量更大

gunicorn -k gevent -w 8 -b 0.0.0.0:5002 simple_flask:app

并发量 4890。

gunicorn VS nginx

测试样例还是上面那个 flask 项目

这里只做简单分析，因为测试时跟硬件有一定关系

gunicorn 性能

Concurrency Level:      10000

Time taken for tests:   25.494 seconds

Complete requests:      100000

Failed requests:        292

   (Connect: 0, Receive: 88, Length: 116, Exceptions: 88)

Write errors:           0

Total transferred:      17279932 bytes

HTML transferred:       1298492 bytes

Requests per second:    3922.52 [#/sec] (mean)

Time per request:       2549.384 [ms] (mean)

Time per request:       0.255 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate:          661.92 [Kbytes/sec] received

失败 292 次请求，并发 3922

nginx 性能

Concurrency Level:      10000

Time taken for tests:   26.333 seconds

Complete requests:      100000

Failed requests:        42

   (Connect: 0, Receive: 0, Length: 42, Exceptions: 0)

Write errors:           0

Total transferred:      17292734 bytes

HTML transferred:       1299454 bytes

Requests per second:    3797.45 [#/sec] (mean)

Time per request:       2633.344 [ms] (mean)

Time per request:       0.263 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate:          641.29 [Kbytes/sec] received

失败 42 次请求，并发 3797

nginx 性能不差，重要的是稳定。

参考资料：

https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/8780204.html　　python之gunicorn的配置

https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/78538188　　Gunicorn-配置详解

https://www.jianshu.com/p/69e75fc3e08e　　gunicorn 详解

https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/82684573　　gunicorn简介、架构、安装与配置

https://www.jianshu.com/p/b97f80a630db

https://blog.51cto.com/7613336/2074032　　优雅的退出/关闭/重启gunicorn进程

巴特西