Nginx + Gunicorn + Django 部署小记 - isaced
March 10, 2014
Nginx + Gunicorn + Django 部署小记
这段时间在用Django开发一个论坛，打算做一个Cocoa开发者社区。这几天在学习如何部署，正好前段时间UCloud送了三个月主机，可以拿来练练手。VPS用的64位的Ubuntu 12.04，折腾两天总算走通了，赶忙记录下来...apt-get服务器拿到手后第一件事就是更新apt-get，要换源什么的自己搜一大堆。之前因为系统不小心选成了Ubuntu 10.04了，遇到一大堆问题，后来换到12.04一切顺利。apt-get updatepippip还是建议更换源，速度是飞一般的感觉。具体方法可以看看我之前介绍的那篇文章《》sudo apt-get install python-pipDjangoDjango不用说肯定是用pip装，我一般是用的最新版，这样就可以了。sudo pip install djangoNginx首先给默认的Nginx配置备个份，这是好习惯。目录位于/etc/nginx/sites-available/defaultcp /etc/nginx/sites-available/default default.bak然后Vim编辑vim /etc/nginx/sites-available/defaultserver {
server_name www.isaced.
access_log
/var/log/nginx/isaced.
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
proxy_set_header Host $
proxy_set_header X-Real-IP $remote_
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_
location /static/ {
root /data/ #Django项目所在目录
}以上是最简单的Nginx配置，目的是为能跑起来就行，更多其他详细配置还请参照其他文章。Gunicorn是一个朋友(CloverStd)推荐的，一个开源Python WSGI UNIX的HTTP服务器，Github仓库地址，传说速度快（配置快、运行快）、简单，默认是同步工作，支持Gevent、Eventlet异步，支持Tornado，官方有很详细的文档可以参阅。需要在你的Django项目的settings.py中的INSTALLED_APPS加入：gunicorngunicorn --worker-class=gevent isaced.wsgi:application--worker-class指定工作方式，这里我用的gevent如果提示You need gevent installed to use this worker则表示你还没有安装 gevent。isaced.wsgi:application这里是指你的项目名，在Django创建项目的时候会自动生成对应名字文件夹中的wsgi.py，这里就是指的它。nohupnohup是一个 Linux 命令，搭配 & 来不挂断地运行某条命令达到后台执行的效果，默认会在根目录生成一个 nohup.out 文件用来记录所有的 log 信息，也可以重定向到其他位置。这里我们用它来执行gunicorn，来保持 gunicorn 进程不会被挂断。nohup gunicorn --worker-class=gevent NSLoger.wsgi:application -b 127.0.0.1:8000&--worker-class来指定工作方式为gevent，-b指定地址和端口号。注意：在尾部加上&(and)字符表示后台运行执行这条命令后可以用ps命令查看进程，就能看到gunicorn了～Start好了，以上就是整个服务器的配置了。然后我们重启下Nginx，刷新页面就能看到你的Django App了。sudo service nginx restart一篇小白的部署日记就到这里了，如有什么错误的地方还请各位大大指正！另外再推荐一篇文章： 更新： 建议看看这篇文章，讲的更好！
Please enable JavaScript to view thegunicorn启动报错gunicorn.errors.HaltServer
启动gunicorn报错：
# gunicorn -b :9008 -w 2 webserver:app
09:12:58 [29701] [INFO] Starting gunicorn 0.14.3
09:12:58 [29701] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:)
09:12:58 [29701] [INFO] Using worker: sync
09:12:58 [29704] [INFO] Booting worker with pid: 29704
09:12:58 [29705] [INFO] Booting worker with pid: 29705
09:12:58 [29704] [INFO] Worker exiting (pid: 29704)
09:12:58 [29705] [INFO] Worker exiting (pid: 29705)
Traceback (most recent call last):
File "/root/.virtualenvs/py268/bin/gunicorn", line 8, in &module&
load_entry_point('gunicorn==0.14.3', 'console_scripts', 'gunicorn')()
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/app/wsgiapp.py", line 32, in run
WSGIApplication("%prog [OPTIONS] APP_MODULE").run()
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/app/base.py", line 129, in run
Arbiter(self).run()
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/arbiter.py", line 184, in run
self.halt(reason=inst.reason, exit_status=inst.exit_status)
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/arbiter.py", line 279, in halt
self.stop()
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/arbiter.py", line 327, in stop
self.reap_workers()
File "/root/.virtualenvs/py268/lib/python2.6/site-packages/gunicorn/arbiter.py", line 413, in reap_workers
raise HaltServer(reason, self.WORKER_BOOT_ERROR)
gunicorn.errors.HaltServer: &HaltServer 'Worker failed to boot.' 3&
使用debug模式查看更多信息--log-level=debug：
gunicorn -b :9008 -w 2 webserver:app& --log-level=debug
发现是import error
添加pythonpath以及import的资源目录添加__init__.py文件使之成为一个package即可
export PYTHONPATH=/home/..
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转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clus ...9种python web 程序的部署方式小结
转载 &更新时间：日 09:02:04 & 投稿：hebedich
python有很多web 开发框架，代码写完了，部署上线是个大事，通常来说，web应用一般是三层结构web server ----&application -----& DB server
主流的web server 一个巴掌就能数出来，apache，lighttpd，nginx，iis
application,中文名叫做应用服务，就是你基于某个web framework写的应用代码DB server 泛指存储服务，web开发中用mysql比较多，最近几年因为网站规模扩大，memcache，redis这种key-value等存储也流行开来
放在最前面的 web server 有3个功能
高效率处理静态文件 ,web server都是用c开发，调用是native的函数，对IO，文件传输都做针对性的优化
充当一个简易的网络防火墙 ，可以denny一些ip，简单的控制并发连接数量等等，聊胜于无
处理高并发短连接请求 ，把成千上万用户的request 通过内网的几十个长连接进行转发，原因一个是web server处理高并发很专业，另外一个原因是大部分的application所用的框架都不具备处理高并发的能力
实际上，市面上有部分web framework由于内置了支持epoll/kqueue 等高效网络库，而具备了处理高并发的能力，比如说 python的tornado，java系的tomcat,jetty等等，有人就去掉前端的web server，直接裸奔，但是在部署公网应用时候，最好别这样做，因为前面提到的1,2两个原因，用户brower到web server的网络状况是千奇百怪，你无法想象的，
web server 强烈建议使用nginx，原因有三
性能非常卓越，非常稳定
安装简单，依赖包少
conf文件非常容易配置，比apache/lighttpd都要简单
部署python开发的web程序有9种方法
mod_python ,这是apache内置的模块，很严重的依赖于mod_python编译使用的python版本，和apache配套使用，不推荐
cgi ，这个太old，不推荐，而且nginx不支持cgi方式，只能用lighttpd或者apache
fastcgi& ，这个是目前流行最广的做法，通过flup模块来支持的，在nginx里对应的配置指令是 fastcgi_pass
spawn-fcgi ，这个是fastcgi多进程管理程序，lighttpd安装包附带的，和 flup效果一样，区别是flup是 python代码级引入，spawn-fcgi是外部程序。spawn-fcgi用途很广，可以支持任意语言开发的代码，php,python,perl,只要你代码实现了fastcgi接口，它都可以帮你管理你的进程
scgi ,全名是Simple Common Gateway Interface，也是cgi的替代版本， scgi协议 很简单,我觉得和fastcgi差不多，只是没有怎么推广开来，nginx对应的配置指令是scgi_pass，你想用就用，flup也支持。
http ，nginx使用proxy_pass转发,这个要求后端appplication必须内置一个能处理高并发的http server，在python的web框架当中，只能选择tornado.
python程序员喜欢发明轮子，tornado除了是一个web framework之外，它还可以单独提供高性能http server，所以，如果你采用其他python框架写代码，比如说bottle，也一样可以通过import tornado 来启动一个高性能的http server，同样的可以采用http协议和nginx一起来部署。扩展开来，python包里面能处理高并发的http server还有很多，比如说gevent，也可以被其他框架引用来支持http方式部署。
现实当中，用java来做web程序，通常就用http和nginx配合，应用服务器选择tomcat或者jetty
uwsgi ,包括4部分组成，
web server内置支持协议模块
application服务器协议支持模块
进程控制程序
nginx从0.8.4开始内置支持uwsgi协议，uwsgi协议非常简单，一个4个字节header+一个body，body可以是很多协议的包，比如说http，cgi等（通过header里面字段标示），我曾经做个一个小规模的性能对比测试，结果表明，uwsgi和fastcgi相比，性能没有太明显的优势,也可能是数据集较小的原因
uwsgi的特点在于自带的进程控制程序.它是用c语言编写，使用natvie函数，其实和spawn-fcgi/php-fpm类似。所以uwsgi可以支持多种应用框架，包括(python,lua,ruby,erlang,go)等等
Gunicorn ,和uwsgi类似的工具，从rails的部署工具(Unicorn)移植过来的。但是它使用的协议是 WSGI，全称是Python Web Server Gateway Interface ，这是python2.5时定义的官方标准( PEP 333& )，根红苗正，而且部署比较简单， & 上有详细教程
mod_wsgi ,apache的一个module，也是支持WSGI协议,
fastcgi协议和http协议在代码部署中的的优劣对比
fastcgi虽然是二进制协议，相对于http协议，并不节省资源。二进制协议，只能节省数字的表达，比如 1234567，用字符串表示需要7个Byte，用数字就是4个Byte，而字符串到哪里都一样
fastcgi在传输数据的时候，为了兼容cgi协议，还要带上一堆cgi的环境变量，所以和http协议相比，用fastcgi传输数据并不省，反而多一些
fastcgi 唯一的优点是，它是长连接的，用户并发1000个request，fastcgi可能就用10个 链接转发给后端的appplication，如果用http协议，那来多少给多少，会向后端appplication 发起1000个请求
http代理转发方式，在面对超高并发的情况下会出问题，因为， tcp协议栈当中，port是int16整型& 你本地新建一个connect，需要消耗一个端口，最多能到65536。外部并发几十万个请求，port池耗干，你的服务器只能拒绝响应了
我个人习惯是用 fastcgi 协议部署python程序，简单省事，选择技术方案，一定要选择最简单最常见的，本博客的fastcgi运行脚本如下
kill - `cat / tmp / django.pid`
echo 'restart django....'
python . / manage.py runfcgi - - settings = lutaf.settings_r maxchildren =
maxspare = minspare =
method = prefork pidfile = / tmp / django.pid host = 127.0 . 0.1
port = outlog = / tmp / dj.out errlog = / tmp / dj.error
推荐大家尝试 Gunicorn ，这是未来发展方向
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from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route(‘/’)
def default_route():
“””Default route”””
app.logger.debug(‘this is a DEBUG message’)
app.logger.info(‘this is an INFO message’)
app.logger.warning(‘this is a WARNING message’)
app.logger.error(‘this is an ERROR message’)
app.logger.critical(‘this is a CRITICAL message’)
return jsonify(‘hello world’)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run(host=’0.0.0.0', port=8088, debug=True)
将上面代码保存成app.py然后运行, 访问http://&IP&:8088就能在终端中看到输出的log了:上面输出的log是flask自带的开发服务器输出的(Werkzeug的wsgi), 使用的是flask app的logger和handler,
当我们使用gunicorn部署flask项目的时候, 由于gunicorn有自己的日志logger, 因此需要将两者的logger关联起来, 最终输出的log才是正常的.解决办法:if __name__ != ‘__main__’:
gunicorn_logger = logging.getLogger(‘gunicorn.error’)
app.logger.handlers = gunicorn_logger.handlers
app.logger.setLevel(gunicorn_logger.level)
将上面代码块放在项目的app.py文件末尾中, 以上代码主要做了这几件事:if __name__ != ‘__main__’ 这种写法很少见, 意思是仅当该文件作为模块被导入时内部的代码才会被执行, 有个好处, 避免了硬编码,
当执行gunicorn app:app跑的时候app.py会被当成模块导入到gunicorn内部, 因为gunicorn实际上就是纯pyhton写的获取gunicorn的logger将gunicorn的logger和flask app的logger绑定在一起将绑定的logger 的level设置成gunicorn logger的level, 因为最终输出的log level是在gunicorn中配置的# 跑的时候设置log level, 最终就可以将flask的日志输出在gunicorn上了
$ gunicorn --workers=4 --bind=0.0.0.0:8000 --log-level=warning app:app
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