当前位置: 首页 > news >正文

基于Gunicorn + Flask + Docker的高并发部署策略

标题:基于Gunicorn + Flask + Docker的高并发部署策略

引言

随着互联网用户数量的增长,网站和应用程序需要能够处理越来越多的并发请求。Gunicorn 是一个 Python WSGI HTTP 服务器,Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架,Docker 是一个容器化平台。将这三者结合起来,可以创建一个既高效又易于扩展的高并发部署解决方案。

Gunicorn 简介

Gunicorn 是一个预分叉的服务器,可以与 Flask 等 Python Web 框架无缝集成。它支持多种工作模式,包括同步和异步,能够处理大量的并发连接。

Flask 简介

Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。它易于上手,扩展性强,非常适合快速开发小型应用程序或作为大型应用程序的基础。

Docker 简介

Docker 是一个开源的容器化平台,可以将应用程序及其依赖项打包到一个轻量级、可移植的容器中,确保应用程序在不同环境中的一致性。

部署策略
  1. 环境准备:安装 Docker 和 Docker Compose,配置好 Python 环境和 Flask 应用。
  2. 编写 Flask 应用:开发你的 Flask Web 应用,并确保它是状态无关的,可以水平扩展。
  3. 配置 Gunicorn:使用 Gunicorn 作为 WSGI 服务器来运行 Flask 应用。配置工作进程的数量,以匹配服务器的 CPU 核心数。
  4. 容器化 Flask 应用:创建 Dockerfile 来定义 Flask 应用的容器环境。
  5. 使用 Docker Compose 管理服务:编写 docker-compose.yml 文件来定义服务,包括 Flask 应用、Gunicorn 和可能的数据库服务。
  6. 负载均衡:使用 Docker Compose 或第三方负载均衡器来分配进入的请求到多个 Gunicorn 实例。
  7. 扩展策略:根据需要,通过增加更多的容器实例来扩展应用。
实践案例

假设我们有一个简单的 Flask 应用,我们将通过以下步骤将其部署为高并发服务:

  1. 创建 Flask 应用

    from flask import Flask
    app = Flask(__name__)@app.route('/')
    def hello_world():return 'Hello, World!'if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0')
    
  2. 编写 Dockerfile

    FROM python:3.8-slim
    WORKDIR /app
    COPY requirements.txt requirements.txt
    RUN pip install -r requirements.txt
    COPY . .
    CMD ["gunicorn", "-w", "4", "app:app"]
    
  3. 编写 docker-compose.yml

    version: '3'
    services:web:build: .ports:- "8000:8000"depends_on:- dbdb:image: postgres
    
  4. 构建和运行服务

    docker-compose up --build
    
  5. 扩展应用:如果需要处理更多的并发请求,可以通过修改 docker-compose.yml 文件来增加更多的 web 服务实例。

结语

使用 Gunicorn + Flask + Docker 的组合,你可以创建一个既快速又可靠的高并发 Web 应用。容器化提供了易于管理和扩展的优势,而 Gunicorn 和 Flask 的灵活性使得开发和部署过程更加高效。

进一步学习资源

  • Gunicorn 官方文档
  • Flask 官方文档
  • Docker 官方文档

通过本文的学习,你应该能够理解并实施一个基于 Gunicorn、Flask 和 Docker 的高并发部署策略。不断实践和优化你的部署策略,以应对日益增长的用户需求。祝你在开发高性能 Web 应用的旅程中取得成功!

相关文章:

基于Gunicorn + Flask + Docker的高并发部署策略

标题:基于Gunicorn Flask Docker的高并发部署策略 引言 随着互联网用户数量的增长,网站和应用程序需要能够处理越来越多的并发请求。Gunicorn 是一个 Python WSGI HTTP 服务器,Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架,Docker 是一…...

jdk版本管理利器-sdkman

1.什么是sdkman? sdkman是一个轻量级、支持多平台的开源开发工具管理器,可以通过它安装任意主流发行版本(例如OpenJDK、Kona、GraalVM等等)的任意版本的JDK。通过下面的命令可以轻易安装sdkman: 2.安装 curl -s "https://…...

Kafka知识总结(事务+数据存储+请求模型+常见场景)

文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 文章收录在网站:http://hardyfish.top/ 事务 事务Producer保证消息写入分区的原子性,即这批消…...

C#中重写tospring方法

在C#中,重写ToString方法允许你自定义对象的字符串表示形式。当你想要打印对象或者在调试时查看对象的状态时,重写ToString方法非常有用。 默认情况下,ToString方法返回对象的类型名称。通过重写这个方法,你可以返回一个更有意义…...

【机器学习基础】机器学习的数学基础

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科,通过算法和模型让计算机从数据中学习,进行模型训练和优化,做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言,…...

fastapi之零

FastAPI 详细介绍 FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 web 框架,用于构建 API。它基于标准的 Python 类型提示,使用 Starlette 作为 web 框架,Pydantic 进行数据验证和解析。以下是对 FastAPI 的详细介绍&#xff0c…...

SpringBoot整合PowerJob 实现远程任务

PowerJob介绍 PowerJob 是全新一代分布式任务调度和计算框架,提供了可视化界面,可通过单机、远程等形式调用任务并提供了运行监控和日志查看的功能模块,是当前比较流行的分布式定时任务框架之一; PowerJob 官网文档地址 环境搭建…...

【扒模块】DFF

图 医学图像分割任务 代码 import torch import torch.nn as nnfrom timm.models.layers import DropPath # 论文:D-Net:具有动态特征融合的动态大核,用于体积医学图像分割(3D图像任务) # https://arxiv.org/abs/2403…...

frameworks 之Socket

frameworks 之Socket Socket服务端1.创建Socket。2.绑定socket3.监听socket4.等待客户端连接5.读取或者写入给客户端 客户端1.创建Socket。2.连接服务端Socket3.读取或者写入给客户端4.关闭socket 演示代码 Epoll创建Epoll添加或删除Epoll等待消息返回Epoll演示代码 SocketPair…...

WEB前端开发中如何实现大文件上传?

大文件上传是个非常普遍的场景,在面试中也会经常被问到,大文件上传的实现思路和流程。在日常开发中,无论是云存储、视频分享平台还是企业级应用,大文件上传都是用户与服务器之间交互的重要环节。随着现代网络应用的日益复杂化&…...

ts给vue中props设置指定类型

interface IBaseObject {[key: string | number]: any; }export default defineComponent({name:xx,props:{data:{type:Object as PropType<IBaseObject>,default:()>({}),required:true},}, })...

模拟实现c++中的list模版

☺☺☺☺☺☺☺☺☺☺ 点击 进入杀马特的主页☺☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺​​​​​​​☺ 目录 一list简述&#xff1a; 二库内常用接口函数使用&#xff1a; 1reverse(): 2.s…...

从信息论的角度看微博推荐算法

引言 在数字时代&#xff0c;推荐系统已成为社交媒体和其他在线服务平台的核心组成部分。它们通过分析用户行为和偏好&#xff0c;为用户提供个性化的内容&#xff0c;从而提高用户满意度和平台的参与度。推荐系统不仅能够增强用户体验&#xff0c;还能显著提升广告投放的效率…...

CISC(复杂指令集)与RISC(精简指令集)的区别

RISC(Reduced Instruction Set Computer)和CISC(complex instruction set computer)是当前CPU的两种架构。 它们的区别在于不同的CPU设计理念和方法。 早期的CPU全部是CISC架构&#xff0c;它的设计目的是要用最少的机器语言指令来完成所需的计算任务。比如对于乘法运算&#x…...

自定义数据库连接的艺术:Laravel中配置多数据库连接详解

自定义数据库连接的艺术&#xff1a;Laravel中配置多数据库连接详解 在现代Web应用开发中&#xff0c;经常需要连接到多个数据库。Laravel&#xff0c;作为PHP界最受欢迎的框架之一&#xff0c;提供了强大的数据库抽象层&#xff0c;支持多种数据库系统&#xff0c;并且允许开…...

力扣高频SQL 50题(基础版)第八题

文章目录 力扣高频SQL 50题&#xff08;基础版&#xff09;第八题1581. 进店却未进行过交易的顾客题目说明思路分析实现过程准备数据&#xff1a;实现方式&#xff1a;结果截图&#xff1a;总结&#xff1a; 力扣高频SQL 50题&#xff08;基础版&#xff09;第八题 1581. 进店…...

【C++20】从0开始自制协程库

文章目录 参考 很多人对协程的理解就是在用户态线程把CPU对线程的调度复制了一遍&#xff0c;减少了线程的数量&#xff0c;也就是说在一个线程内完成对协程的调度&#xff0c;不需要线程切换导致上下文切换的开销。但是线程切换是CPU行为&#xff0c;就算你的程序只有一个线程…...

Docker 深度解析:从入门到精通

引言 在当今的软件开发领域&#xff0c;容器化技术已经成为一种趋势。Docker 作为容器化技术的代表&#xff0c;以其轻量级、可移植性和易用性&#xff0c;被广泛应用于各种场景。本文将从 Docker 的基本概念入手&#xff0c;详细介绍 Docker 的安装、基本操作、网络配置、数据…...

[C++] 模板编程-02 类模板

一 类模板 template <class T或者typename T> class 类名 { .......... } 1.1 两种不同的实现 在以下的两种实现中,其实第一种叫做成员函数模板&#xff0c;并不能称为类模板因为这种实现,我们在调用时,并不需要实例化为Product这个类指定指定特定类型。 // 实现1 clas…...

嵌入式C++、STM32、树莓派4B、OpenCV、TensorFlow/Keras深度学习:基于边缘计算的实时异常行为识别

1. 项目概述 随着物联网和人工智能技术的发展,智能家居安全系统越来越受到人们的关注。本项目旨在设计并实现一套基于边缘计算的智能家居安全系统,利用STM32微控制器和树莓派等边缘设备,实时分析摄像头数据,识别异常行为(如入侵、跌倒等),并及时发出警报,提高家庭安全性。 系…...

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

如何在看板中体现优先级变化

在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括&#xff1a;采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中&#xff0c;设置任务排序规则尤其重要&#xff0c;因为它让看板视觉上直观地体…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析

1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;支持8kHz~96kHz采样率&#xff0c;集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器&#xff0c;适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度&#xff1a;24位分辨率&#xff0c…...

使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度

文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧

上周三&#xff0c;HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成&#xff0c;这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋&#xff0c;但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称&#xff0c;这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

微服务通信安全:深入解析mTLS的原理与实践

&#x1f525;「炎码工坊」技术弹药已装填&#xff01; 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 一、引言&#xff1a;微服务时代的通信安全挑战 随着云原生和微服务架构的普及&#xff0c;服务间的通信安全成为系统设计的核心议题。传统的单体架构中&…...