前言

使用flask做服务时，可以使用python run.py的方式运行，但是这样不能用于生产环境，可能会出现连接无响应的情况。后来通过查找资料，发现flask服务处理多线程、高并发的一下方法，主要有一下几个方面：

一、通过设置app.run()的参数，来达到多线程的效果，具体参数：

# 1.threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程;
app.run(threaded=True)
# 2.processes：进程数量，默认为1.
app.run(processes=True)
ps：多进程或多线程只能选择一个，不能同时开启

二、使用genvent做协程，解决高并发：

from genvent.wsgi import  WSGIServer
from genvent import monkeymonkey.patch_all()
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(config)
api = Api(app)db = DBInfo()
# db_old = DBInfo_old()

然后通过这种方式包装WSGIServer((address,port), app).serve_forever()
通过python code.py 的方法，来启动服务

三、通过Guicorn(with genvent)的形式来对app进行包装，来启动服务；

通过一下代码，来启动项目

# 启动命令
gunicorn -c gun.py thread_explore:app

其中gun.py是gunicorn的配置文件
thread_explore是服务的主程序
app是flask的app
gun.py的具体内容：

import os
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
import multiprocessing# 服务地址（adderes:port）
bind = 127.0.0.1;5000
# 启动进程数量
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 +1
worker_class = 'gevent'
threads = 20
preload_app = True
reload = True
x_forwarded_for_header = 'X_FORWARDED-FOR'

总结

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Flask 处理高并发、多线程

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前言

一、通过设置app.run()的参数，来达到多线程的效果，具体参数：

二、使用genvent做协程，解决高并发：

三、通过Guicorn(with genvent)的形式来对app进行包装，来启动服务；

总结

Flask 处理高并发、多线程相关推荐

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