Python Web Applications를 생산에 어떻게 배포합니까? Gunicorn과 Uwsgi는 무엇입니까?

기사는 확장 성 및 성능 최적화에 중점을 둔 Gunicorn 및 UWSGI를 사용하여 Python Web 앱을 제작에 배치하는 것에 대해 설명합니다.

Python Web Applications를 생산에 어떻게 배포합니까? Gunicorn과 Uwsgi는 무엇입니까?

Python Web Applications를 생산에 배포하려면 신뢰성, 확장 성 및 성능을 보장하기위한 몇 가지 단계가 필요합니다. 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

1. 코드 준비 : 코드가 생산 준비가되었는지 확인하십시오. 여기에는 디버그 코드 제거, 환경 변수 설정 및 올바른 종속성이 요구 사항 파일에 나열되는지 확인합니다.
2. 환경 설정 : 생산 환경을 설정합니다. 여기에는 종종 가상 환경을 사용하여 응용 프로그램의 종속성을 분리하는 것이 포함됩니다.
3. 웹 서버 구성 : 들어오는 HTTP 요청을 처리하도록 Nginx 또는 Apache와 같은 웹 서버를 구성합니다. 이 서버는 파이썬 응용 프로그램에 요청을 전달하기위한 역 프록시 역할을 할 수 있습니다.
4. 응용 프로그램 서버 : 응용 프로그램 서버를 사용하여 Python 응용 프로그램을 실행하십시오. 이것은 Gunicorn과 Uwsgi가 시작되는 곳입니다.

Gunicorn (Green Unicorn)은 UNIX의 순수한 파이썬 WSGI 서버입니다. 가볍고 빠르며 사용하기 쉽도록 설계되었습니다. Gunicorn은 여러 근로자를 처리하여 동시에 요청을 제공하여 생산 환경에 적합합니다. 그것은 종종 역전 프록시로서 nginx와 함께 사용됩니다.

UWSGI는 WSGI 사양을 구현하는 또 다른 응용 프로그램 서버입니다. 고성능과 유연성으로 유명합니다. UWSGI는 여러 프로토콜을 처리 할 수 ​​있으며 NGINX 또는 다른 웹 서버와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 프로세스 관리, 로깅 및 모니터링과 같은 기능도 지원합니다.

Gunicorn과 UWSGI는 Python Web 응용 프로그램의 표준 인 WSGI 인터페이스를 처리 할 수 ​​있기 때문에 Python Web Applications를 배포하는 데 인기있는 선택입니다.

프로덕션 환경에서 Python 웹 응용 프로그램을 확장하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

프로덕션 환경에서 Python 웹 애플리케이션을 스케일링하려면 애플리케이션이 증가하는 부하 및 트래픽을 처리 할 수 ​​있도록 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다. 몇 가지 주요 관행은 다음과 같습니다.

1. 로드 밸런싱 : Nginx 또는 Haproxy와 같은로드 밸런서를 사용하여 여러 응용 프로그램 서버에 들어오는 트래픽을 배포합니다. 이를 통해로드를 균등하게 분배하고 단일 서버가 병목 현상이되는 것을 방지하는 데 도움이됩니다.
2. 수평 스케일링 : 인프라에 더 많은 서버를 추가하여 부하 증가를 처리합니다. 이것은 컨테이너화 (예 : Docker) 및 오케스트레이션 도구 (예 : Kubernetes)를 통해 달성 할 수 있습니다.
3. 캐싱 : 응용 프로그램 서버의로드를 줄이기 위해 캐싱 메커니즘을 구현하십시오. Redis 또는 Memcached와 같은 도구를 사용하여 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다.
4. 데이터베이스 최적화 : 데이터베이스 쿼리 최적화를 최적화하고 Read Replicas를 사용하여 여러 데이터베이스 인스턴스에 걸쳐 읽기 작업을 배포하는 것을 고려하십시오.
5. 비동기 처리 : 셀러리와 같은 비동기 작업 대기열을 사용하여 웹 애플리케이션에서 시간이 많이 걸리는 작업을 오프로드하여 더 많은 요청을 처리 할 수 ​​있습니다.
6. 모니터링 및 로깅 : 병목 현상 및 성능 문제를 식별하기 위해 포괄적 인 모니터링 및 로깅을 구현합니다. Prometheus 및 Grafana와 같은 도구는 이와 관련하여 도움이 될 수 있습니다.
7. 코드 최적화 : 정기적으로 코드를 검토하고 최적화하여 성능을 향상시킵니다. 프로파일 링 도구를 사용하여 응용 프로그램의 느린 부분을 식별하십시오.
8. CDN (Content Delivery Network) : CDN을 사용하여 사용자에게 가까운 정적 자산을 제공하여 응용 프로그램 서버의 부하를 줄입니다.

Python 웹 애플리케이션에서 Gunicorn과 UWSGI는 동시 요청을 처리하는 데 어떻게 다른가요?

Gunicorn과 UWSGI는 동시 요청을 다르게 처리하여 Python 웹 응용 프로그램의 성능과 확장 성에 영향을 줄 수 있습니다.

Gunicorn은 기본적으로 프리 포크 작업자 모델을 사용합니다. 이는 여러 작업자 프로세스를 시작하는 것을 의미하며, 각각은 한 번에 하나의 요청을 처리 할 수 ​​있습니다. Gunicorn은 단일 근로자 프로세스 내에서 동시에 여러 요청을 처리하기 위해 비동기 근로자 (Gevent 또는 Eventlet과 같은)를 사용할 수 있습니다. 그러나 기본 동기 작업자는 단순성과 안정성으로 인해 더 일반적으로 사용됩니다.

반면에 UWSGI 는 동시 요청을 처리하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다. Prefork, Threaded 및 비동기 근로자를 포함한 여러 작업자 유형을 지원합니다. UWSGI의 비동기 근로자는 단일 프로세스 내에서 여러 요청을 동시에 처리 할 수 ​​있으며, 이는 높은 부하에서 더 나은 성능으로 이어질 수 있습니다. 또한 UWSGI는 동시성을 더욱 향상시킬 수있는 코 루틴을 지원합니다.

요약하면 Gunicorn과 UWSGI는 동시 요청을 처리 할 수 ​​있지만 UWSGI는 더 많은 옵션과 유연성을 제공하여 특정 시나리오에서 유리할 수 있습니다. 그러나 Gunicorn의 단순성과 사용 편의성은 많은 응용 프로그램에서 인기있는 선택입니다.

프로덕션 설정에서 Gunicorn 또는 UWSGI의 성능을 최적화하기위한 구성 옵션은 무엇입니까?

프로덕션 설정에서 Gunicorn 또는 UWSGI의 성능을 최적화하려면 다양한 구성 옵션을 조정해야합니다. 다음은 다음과 같습니다.

건니콘 :

1. 근로자 수 : --workers 옵션을 사용하여 작업자 프로세스 수를 설정할 수 있습니다. 일반적인 규칙은 이것을 (2 x $num_cores) 1 로 설정하는 것입니다.

    <code class="bash">gunicorn --workers 5 myapp:app</code>

2. 작업자 수업 : 응용 프로그램의 요구에 따라 적절한 작업자 수업을 선택하십시오. 기본값은 sync 되지만 비동기 처리에는 eventlet 또는 gevent 사용할 수 있습니다.

    <code class="bash">gunicorn --worker-class eventlet myapp:app</code>

3. 시간 초과 : --timeout 아웃 옵션을 사용하여 작업자의 시간 초과를 설정하십시오. 이것은 장기적인 요청을 관리하는 데 도움이됩니다.

    <code class="bash">gunicorn --timeout 30 myapp:app</code>

4. 로깅 : 응용 프로그램의 성능과 건강을 모니터링하기 위해 로깅을 구성합니다.

    <code class="bash">gunicorn --log-file /var/log/gunicorn.log myapp:app</code>

uwsgi :

1. 근로자 수 : workers 옵션을 사용하여 근로자 수를 설정합니다. Gunicorn과 유사하게 일반적인 규칙은 (2 x $num_cores) 1 .

    <code class="ini">[uwsgi] workers = 5</code>

2. 작업자 유형 : 적절한 작업자 유형을 선택하십시오. 옵션에는 prefork , threaded 및 async 포함됩니다.

    <code class="ini">[uwsgi] master = true processes = 4 threads = 2</code>

3. 버퍼 크기 : 버퍼 크기를 조정하여 더 큰 요청이나 응답을 처리합니다.

    <code class="ini">[uwsgi] buffer-size = 32768</code>

4. Harakiri : harakiri 옵션을 사용하여 장기적인 요청을 관리하기 위해 근로자를위한 타임 아웃을 설정하십시오.

    <code class="ini">[uwsgi] harakiri = 30</code>

5. 로깅 : 응용 프로그램의 성능과 건강을 모니터링하기 위해 로깅을 구성합니다.

    <code class="ini">[uwsgi] logto = /var/log/uwsgi.log</code>

이러한 구성 옵션을주의 깊게 조정하면 프로덕션 환경에서 Python 웹 응용 프로그램의 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Python Web Applications를 생산에 어떻게 배포합니까? Gunicorn과 Uwsgi는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!