## 1 前言
由于Python有把大鎖GIL，會將多個線程在同一時刻，只能有一個線程執(zhí)行，變成'串行'，所以一個多線程python進(jìn)程，并不能充分使用多核CPU資源，所以對于Python進(jìn)程，可采用多進(jìn)程部署方式比較有利于充分利用多核的CPU資源，而uWSGI服務(wù)器就是這么一個東西，可以以多進(jìn)程方式執(zhí)行WSGI app，其工作模式為 1 master進(jìn)程 + N worker進(jìn)程+m個線程（N*m線程），主進(jìn)程負(fù)責(zé)接收客戶端請求，然后將請求轉(zhuǎn)發(fā)給worker進(jìn)程，因此最終是worker進(jìn)程負(fù)責(zé)處理客戶端請求，這樣很方便的將WSGI app以多進(jìn)程方式進(jìn)行部署**此方式是企業(yè)常用部署方式**
**但是存在一個問題**
客戶端向uwsgi的一個master發(fā)起一個HTTP請求，master分發(fā)給不同的worker進(jìn)程，worker進(jìn)程拉起線程處理請求，進(jìn)入web框架，直到該請求處理完，這個線程才能處理其他請求，所以wsgi app是同步的。假如一個請求處理花費時間比較久，客戶端請求數(shù)量又比較多的情況下，所有的線程都會被占滿，所以就處理不了更多的請求（最大連接數(shù)取決于進(jìn)程N(yùn)*線程M）
**我們的處理方案**
1）增大N，即worker的數(shù)量：在增加進(jìn)程的數(shù)量的時候，進(jìn)程是要消耗內(nèi)存的，并且如果進(jìn)程數(shù)量太多的情況下（并且進(jìn)程均處于活躍狀態(tài)），進(jìn)程間的切換會消耗系統(tǒng)資源的，所以N并不是越大越好。一般情況下，可能將進(jìn)程數(shù)目設(shè)置為CPU數(shù)量的2倍
2）增大m，即worker的線程數(shù)量：線程創(chuàng)建也是有限度的，由于線程棧是要消耗內(nèi)存的，線程數(shù)量太多也不行
于是我們想，一條線程能不能同時處理多個請求呢？可以使用IO多路復(fù)用的模型
**于是，gevent登場了**
gevent是用戶態(tài)的'線程'，也就是協(xié)程，單線程下實現(xiàn)并發(fā)
gevent的好處就是無需等待I/O，當(dāng)發(fā)生I/O調(diào)用是，gevent會主動切換到另一gevent進(jìn)行運行，這樣可以充分利用CPU資源
同時gevent通過monkey patch（猴子補(bǔ)?。┨鎿Q掉了標(biāo)準(zhǔn)庫中阻塞的模塊
## 2 以flask項目為例，使用uwsgi+gevent部署高并發(fā)實戰(zhàn)
### 2.1 新建flask項目 (s1.py)
```python
from flask import Flask
import time
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
????time.sleep(1) # 引入io操作
????return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
????app.run()
```
## 2.2 新建uwsgi.py
```python
[uwsgi]
http = 0.0.0.0:5000
chdir = /root/20210318/
wsgi-file = /root/20210318/s1.py
processes = 2
threads = 8
buffer-size = 32768
master = true
pidfile = uwsgi.pid
daemonize = uwsgi.log
callable = app
---------------------------
[uwsgi]
http = 0.0.0.0:5000 # 監(jiān)聽地址和端口
chdir = /root/test/ # 項目路徑
wsgi-file = /root/test/s1.py # py文件路徑
processes = 1 # 進(jìn)程數(shù)
threads = 1???# 線程數(shù)
buffer-size = 32768 # 緩存大小
master = true???????#允許主進(jìn)程存在
pidfile = uwsgi.pid # pid位置
daemonize = uwsgi.log#日志文件
callable = app???#flask中flask對象的名字，flask部署需要配置它
-----------uwsgi其他參數(shù)------------------
socket ： 地址和端口號，例如：socket = 127.0.0.1:50000
processes ： 開啟的進(jìn)程數(shù)量
workers ： 開啟的進(jìn)程數(shù)量，等同于processes（官網(wǎng)的說法是spawn the specified number of??workers / processes）
chdir ： 指定運行目錄，項目根路徑（chdir to specified directory before apps loading）
wsgi-file ： 載入wsgi-file，wsgi文件，flask就是app.py（load .wsgi file）
stats ： 在指定的地址上，開啟狀態(tài)服務(wù)（enable the stats server on the specified address）
threads ： 運行線程。（run each worker in prethreaded mode with the specified number of threads）
master ： 允許主進(jìn)程存在（enable master process）
daemonize ： 使進(jìn)程在后臺運行，并將日志打到指定的日志文件或者udp服務(wù)器（daemonize uWSGI）。實際上最常用的，還是把運行記錄輸出到一個本地文件上。
log-maxsize ：以固定的文件大小（單位KB），切割日志文件。 例如：log-maxsize = 50000000??就是50M一個日志文件。
pidfile ： 指定pid文件的位置，記錄主進(jìn)程的pid號。
vacuum ： 當(dāng)服務(wù)器退出的時候自動清理環(huán)境，刪除unix socket文件和pid文件（try to remove all of the generated file/sockets）
disable-logging ： 不記錄請求信息的日志。只記錄錯誤以及uWSGI內(nèi)部消息到日志中。如果不開啟這項，那么你的日志中會大量出現(xiàn)這種記錄：
log-maxsize : 日志大小，當(dāng)大于這個大小會進(jìn)行切分 (Byte)
log-truncate : 當(dāng)啟動時切分日志
buffer-size : 比如前端（客戶端）向后端（服務(wù)器）發(fā)了一個請求，請求的大小是5M，那么buffer-size的大小就得大于1024*5，不然就報錯了
callable ：app??#變量app 與 App.py文件中的app = Flask(__name__)對應(yīng)
```
## 2.3 在centos7.5機(jī)器上測試
>第一步：安裝python3.6環(huán)境（略）
>
>第二步：安裝uwsgi （pip3 install uwsgi）
>
>????-uwsgi在1.4版本以上，就支持gevent（官方介紹：https://uwsgi-docs-zh.readthedocs.io/zh_CN/latest/Gevent.html）
>
>第三步：安裝flask????（pip3 install flask）
>
>第四步：安裝gevent???（pip3 install gevent）
## 2.4 首先不使用gevent啟動uwsgi
>uwsgi uwsgi.ini
## 2.5 使用gevent啟動uwsgi
>
>uwsgi --gevent 100 --gevent-monkey-patch uwsgi.ini
>
## 2.6 壓測兩個接口
>ab -n 10 -c 5 http://101.133.225.166:5000/
>
>不使用gevent跑，可以看到 requests per second （每秒請求數(shù)為0.99）
>ab -n 10 -c 5 http://101.133.225.166:5000/
>
>使用gevent跑，可以看到 requests per second （每秒請求數(shù)為3.28）
