11: Django + gunicorn + Nginx 的生产环境部署

1.1 gunicorn介绍

 　　1、Gunicorn

　　　　　　1. Gunicorn是使用Python实现的WSGI服务器, 直接提供了http服务, 并且在woker上提供了多种选择, gevent, eventlet这些都支持

　　　　　　2. 在多worker最大化里用CPU的同时, 还可以使用协程来提供并发支撑, 对于网络IO密集的服务比较有利.

　　　　　　说明：

　　　　　　　　1）同时Gunicorn也很容易就改造成一个TCP的服务, 比如doge重写worker类。
　　　　　　　　2）在针对长连接的服务时, 最好开启reuse_port, 避免worker进程负载不均。

 　　2、uWSGI 与 Gunicorn

　　　　　　1. 不同于Gunicorn, uWSGI是使用C写的, 它的socket fd创建, worker进程的启动都是使用C语言系统接口来实现的

　　　　　　2. 在worker进程处理循环中, 解析了http请求后, 使用python的C接口生成environ对象

　　　　　　3. 再把这个对象作为参数塞到暴露出来的WSGI application函数中调用.

　　　　　　4. 而这一切都是在C程序中进行, 只是在处理请求的时候交给python虚拟机调用application.

　　　　　　5. 完全使用C语言实现的好处是性能会好一些.

　　3、uWSGI与Gunicorn性能比较

　　　　1）说明

　　　　　　　　压力测试工具为ab test,前置了nginx把静态文件剥离了，
　　　　　　　　两者都是用了2process+2thread，压力为100-1000。

　　　　2）测试结果

　　　　　　　　参考博客：https://jinzhao.me/archives/470

　　　　　　　　1. 总共耗时上差的微乎其微，这点差别不能说明什么；
　　　　　　　　2. 两者都完成了所有请求，这里说一下，之所以选1000就是因为2000两种方式都会崩溃；
　　　　　　　　3. 平均时间uwsgi胜出，这里差别不明显，但是也说明总体性能上uwsgi做的彻底；
　　　　　　　　4. 连接时间上，两者明显在1000下都吃力了，但是uwsgi表现更好，除了c我觉得使用uwsgi自己的协议也有关系；
　　　　　　　　5. 最后也是最重要的，在高并发下，明显uwsgi的表现更好一点，
　　　　　　　　6. 很有意思的是在80%以下的正常流量范围内反倒gunicorn更好，而且效果显著
　　　　　　　　7. 100ms还是比较可观的，我想这才是大家都用gunicorn的主要原因吧。

1.2  Django + Gunicorn + Nginx 的生产环境部署

　　1、在centos 7中安装python3环境

# 1、yum更新yum源
yum update
# 2、安装Python 3.7所需的依赖否则安装后没有pip3包
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel gcc make
# 3、在官网下载所需版本，这里用的是3.7.0版本
wget https://www.python.org/ftp/3.7.0/Python-3.7.0.tgz

1、安装依赖&下载python3.7

# 1、yum更新yum源
yum update
# 2、安装Python 3.7所需的依赖否则安装后没有pip3包
yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel gcc make
# 3、在官网下载所需版本，这里用的是3.7.0版本
wget https://www.python.org/ftp/3.7.0/Python-3.7.0.tgz
　　2、安装Python

# 1、解压
tar -xvf Python-3.7.0.tgz

#2、配置编译
cd Python-3.7.0
./configure --prefix=/usr/local/python3  # 配置编译的的路径（这里--prefix是指定编译安装的文件夹）
./configure --enable-optimizations  # 执行该代码后，会编译安装到 /usr/local/bin/ 下，且不用添加软连接或环境变量
make && make install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3  # 添加软连接
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3

#3、将/usr/local/python3/bin加入PATH
[root@linux-node1 testProj]# vim /etc/profile
#然后在文件末尾添加
export PATH=$PATH:/usr/local/python3/bin

[root@linux-node1 testProj]# source /etc/profile # 修改完后，还需要让这个环境变量在配置信息中生效，执行命令

2、安装Python

　　2、初始化一个django项目

[root@linux-node1 /]# pip3 install django==2.0.4
[root@linux-node1 /]# mkdir /code/
[root@linux-node1 /]# cd /code/
[root@linux-node1 testProj]# django-admin startproject mmcsite
[root@linux-node1 testProj]# cd /code/mmcsite
[root@linux-node1 testProj]# python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000
# 页面中访问：http://192.168.56.11:8000/

初始化一个django项目

　　3、安装Gunicorn并使用uWSGI启动这个服务

[root@linux-node1 mmcsite]#  pip3 install gunicorn                          # 安装Gunicorn
[root@linux-node1 mmcsite]# gunicorn mmcsite.wsgi -b 0.0.0.0:8000 -w 3      # 命令行下测试
-c    # 指定一个配置文件(py文件)
-b    # 与指定的socket进行绑定
-D    # 以守护进程形式来运行Gunicorn进程，其实就是将这个服务放到后台去运行
-w    # 工作的进程数量
-k    # 工作进程类型，sync（默认）, eventlet, gevent, or tornado, gthread, gaiohttp.
# 参考：http://docs.gunicorn.org/en/latest/settings.html
[root@linux-node1 mmcsite]#  ps -ef|grep gunicorn                          # 查看Gunicorn进程已经运行

安装Gunicorn

[root@linux-node1 mmcsite]#  vim /code/mmcsite/gunicorn_config.py  # Gunicorn配置文档
# gunicorn_config.py
import logging
import logging.handlers
from logging.handlers import WatchedFileHandler
import os
import multiprocessing
bind = '0.0.0.0:8000'           #绑定ip和端口号
backlog = 512                   #监听队列
chdir = '/code/mmcsite'         #gunicorn要切换到的目的工作目录
timeout = 30                    #超时
worker_class = 'gevent'         #使用gevent模式，还可以使用sync 模式，默认的是sync模式

workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1     #进程数
threads = 2                                       #指定每个进程开启的线程数
loglevel = 'info'                                 #日志级别，这个日志级别指的是错误日志的级别，而访问日志的级别无法设置
access_log_format = '%(t)s %(p)s %(h)s "%(r)s" %(s)s %(L)s %(b)s %(f)s" "%(a)s"'
accesslog = "/code/mmcsite/gunicorn_access.log"      #访问日志文件
errorlog = "/code/mmcsite/gunicorn_error.log"        #错误日志文件

/mmc/site/gunicorn_config.py Gunicorn配置文件

[root@linux-node1 mmcsite]#  gunicorn mmcsite.wsgi -c gunicorn_config.py -D   # 在后台使用Gunicorn运行项目
[root@linux-node1 mmcsite]#  ps -ef|grep gunicorn                             # 查看Gunicorn进程已经运行
http://192.168.56.11:8000/

　　4、安装配置nginx

'''1. 配置nginx YUM源'''
[root@linux-node1 /] vim /etc/yum.repos.d/nginx.repo
```
[nginx]
name=nginx repo
# 下面这行centos根据你自己的操作系统修改比如：OS/rehel
# 6是你Linux系统的版本，可以通过URL查看路径是否正确
baseurl=http://nginx.org/packages/centos/7/$basearch/
gpgcheck=0
enabled=1
```
'''2. 安装nginx'''
[root@linux-node1 /] yum -y install nginx

安装nginx

[root@linux-node1 mmcsite]# vim /etc/nginx/conf.d/dj_gunicorn.conf     # 配置nginx代理Gunicorn
server {
        listen 8005;
        root /www/demo;
        server_name 127.0.0.1;
        location / {
            proxy_set_header x-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header Host $http_host;
            proxy_pass http://localhost:8000/; # gunicorn绑定的端口号
        }
        # 配置static的静态文件：
        location ~ ^\/static\/.*$ {
            root /www/demo;
        }
}
[root@linux-node1 mmcsite]#  gunicorn mmcsite.wsgi -c gunicorn_config.py -D   # 在后台使用Gunicorn运行项目
[root@linux-node1 mmcsite]#  ps -ef|grep gunicorn                             # 查看Gunicorn进程已经运行
http://192.168.56.11:8005/