Web框架致力于如何生成HTML代码，而Web服务器用于处理和响应HTTP请求。Web框架和Web服务器之间的通信，需要一套双方都遵守的接口协议。WSGI协议就是用来统一这两者的接口的。
我们知道，python是单线程的语言，当进程阻塞时，后续请求将排队处理。
gunicorn是一个python WSGI http server，其优势在于它使用了pre-fork worker模式。gunicorn在启动时，会在主进程中预先fork出指定数量的worker进程来处理请求，依靠操作系统来提供负载均衡。
gunicorn安装非常简单，使用命令pip install gunicorn即可：
pip install gunicorn
一般使用它，主要是为使用其异步的worker模型，还需要安装对应的异步模块：
pip install greenlet # 使用异步必须安装
pip install eventlet # 使用eventlet workers
pip install gevent # 使用gevent workers
这里使用gunicorn来部署一个flask项目举例，此处flask框架的使用不过多阐述，不是本文的重点。
如下例子，保存为app.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/hello")
def hello():
return "Hello World!"
注: 建议将应用程序运行所需的所有Python文件都放在顶层文件夹apps中。
将主入口程序命名为 app.py，将脚本中创建的Flask对象命名为 app (对应于部署命令 gunicorn -c gunicorn/config.py app:app 中的 app:app )。
FlaskApp
└── apps
└── < .py files>
└── gunicorn
└── config.py
├── app.py
gunicorn通常使用的参数如下：
1)-c CONFIG,--config=CONFIG
指定一个配置文件（py文件）
2)-b BIND,--bind=BIND
设定服务需要绑定的端口。建议使用HOST:PORT。
3)-D,--daemon
后台进程方式运行gunicorn进程
4)-w WORKERS,--workers=WORKERS
工作进程的数量
5)-k WORKERCLASS,--worker-class=WORKERCLASS
工作进程类型，包括sync（默认）,eventlet,gevent,tornado,gthread,gaiohttp
6)--backlog INT
最大挂起的连接数
7)--log-level LEVEL
日志输出等级
8)--access-logfile FILE
访问日志输出文件
9)--error-logfile FILE
错误日志输出文件
当所需配置的参数较少时，我们可以直接在shell中输入启动配置，比如：
gunicorn -w 3 -b 127.0.0.1:5000 app:app
此处app:app中，第一个app为flask项目实例所在的包，第二个app为生成的flask项目实例。
当参数较多或者不方便使用命令行时，我们也可以将参数写在配置文件中，下面举列说明配置文件 gunicorn/config.py 的写法。
bind = "127.0.0.1:5000"
workers = 2
运行以下命令：
gunicorn -c gunicorn/config.py app:app
看到如下信息表明运行成功:
xxx@xxx:~/projects/project_name$ gunicorn -c gunicorn/config.py app:app
[2021-10-13 17:19:41 +0800] [19950] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[2021-10-13 17:19:41 +0800] [19950] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:5000 (19950)
[2021-10-13 17:19:41 +0800] [19950] [INFO] Using worker: sync
[2021-10-13 17:19:41 +0800] [19968] [INFO] Booting worker with pid: 19968
也可以使用 nohup 使应用始终保持后台运行，并记录相应的日志信息：
nohup gunicorn -c $(pwd)/config.py app:app &> ./logs/uwsgi.log &
运行结果和使用命令行参数结果一样。
gunicorn配置文件是一个python文件，因此可以实现更复杂的逻辑，如下：
# gunicorn.conf.py
import logging
import logging.handlers
from logging.handlers import WatchedFileHandler
import os
import multiprocessing
bind = '127.0.0.1:5000' #绑定ip和端口号
backlog = 512 #监听队列
timeout = 30 # 响应耗时（单位为秒）
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"' #设置gunicorn访问日志格式，错误日志无法设置
"""
其每个选项的含义如下：
h remote address
l '-'
u currently '-', may be user name in future releases
t date of the request
r status line (e.g. ``GET / HTTP/1.1``)
s status
b response length or '-'
f referer
a user agent
T request time in seconds
D request time in microseconds
L request time in decimal seconds
p process ID
"""
accesslog = "/log/access.log" #访问日志文件
errorlog = "/log/error.log" #错误日志文件
访问地址：127.0.0.1:5000/hello
查看相关页面可查看是否启用成功。
使用 ps -ef | grep gunicorn 命令找出gunicorn所有进程。
[root@VM_0_12_centos ~] ps -ef|grep gunicorn
xxx 19950 17074 0 17:13 pts/2 00:00:00 /home/xxx/anaconda3/bin/python /home/xxx/anaconda3/bin/gunicorn -c gunicorn/config.py app:app
xxx 19968 19950 0 17:13 pts/2 00:00:00 /home/xxx/anaconda3/bin/python /home/xxx/anaconda3/bin/gunicorn -c gunicorn/config.py app:app
xxx 20264 20141 0 17:13 pts/1 00:00:00 grep --color=auto gunicorn
然后使用 kill -9 进程ID 命令来杀掉相关进程
[root@VM_0_12_centos ~] kill -9 19950
[root@VM_0_12_centos ~] kill -9 19968
[root@VM_0_12_centos ~] ps -ef | grep gunicorn
杀掉进程后，稍等几秒，再使用ps -ef | grep gunicorn查看，发现gunicorn服务进程已全部杀掉。
【参考博客】：