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如何设计一个 Python Web 应用系统

从业余的 Python 爱好者到专业的后端开发者，加上在公司实习的几个月，过去一年学到不少东西，但不论使用什么语言，一个 Web 应用后端要完成的工作抽象出来就是：接收和解析请求——>处理业务逻辑——>产生和返回响应，而围绕这个核心创造出的优秀服务组件与工具也层出不群，这里我将自己接触和使用过的做一个快速梳理。

我的新书《LangChain编程从入门到实践》 已经开售！推荐正在学习AI应用开发的朋友购买阅读！
LangChain编程从入门到实践

概览

20141122081726_81453.png

数据库

首先需要一个数据库用于持久化数据，传统的关系型数据库，PostgreSQL、MySQL 等具有很高的稳定性和不俗的性能，结构化查询，支持事务，由ACID来保持数据的完整性。
NoSQL 数据库，MongoDB、Cassandra等具有非结构化特性，易于横向扩展，实现数据的自动分片，拥有灵活的存储结构和强悍的读写性能，这里使用 MongoDB。

MongoDB

快速安装Install MongoDB Community Edition on Ubuntu
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from flask import Flask
from time import time
import pymongo

app = Flask(__name__)

mongo = pymongo.MongoClient('127.0.0.1', 27017)
db = mongo.todo

class Todo(object):
    @classmethod
    def create_doc(cls, content):
        return {
            'content': content,
            'created_at': time(),
            'is_finished': False,
            'finished_at': None
        }
# 每次只取十条记录，按创建日期排序，先取最新的，用分页的方式获取以往记录
@app.route('/todo')
def index():
    start = request.args.get('start', '')
    start = int(start) if start.isdigit() else 0
    todos = db.todos.find().sort([('created_at', -1)]).limit(10).skip(start)
    return dumps(todos)

@app.route('/todo', methods=['POST'])
def add():
    content = request.form.get('content', None)
    if not content:
        abort(400)
    db.todos.insert(Todo.create_doc(content))
    return Response() #200

HTTP 压测

安装wrk

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sudo apt-get install build-essential libssl-dev git -y
git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
cd wrk
sudo make
# move the executable to somewhere in your PATH, ex:
sudo cp wrk /usr/local/bin

结果分析

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# 启用12个线程，每个线程并发100个连接，压测5秒
$ wrk -t12 -c100 -d5s -T1s --latency http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo（压测时间5s）
  12 threads and 100 connections（共12个测试线程，100个连接）
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
              （平均值） （标准差） （最大值）（正负一个标准差所占比例）
    Latency   708.00ms  391.49ms   1.98s    69.26%
    （延迟）
    Req/Sec    15.33     12.78    60.00     72.85%
    （每秒处理中的请求数）
  Latency Distribution
     50%  307.50ms
     75%  316.26ms
     90%  322.70ms
     99%  336.15ms
  609 requests in 5.06s, 0.92MB read
  （5.06秒内共处理完成了609个请求，读取了0.92MB数据）
Requests/sec:    120.25（平均每秒120.25个请求）
Transfer/sec:    186.01KB（平均每秒读取数据186.01KB）

第一次优化

rps 只有120，继续改进，查询todo时需要通过created_at这个字段进行排序再过滤，这样以来每次查询都要先对10000条记录进行排序，效率自然变的很低，对于这个场景，可以对created_at这个字段做索引：

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db.todos.ensureIndex({'created_at': -1})
db.todos.find().sort({'created_at': -1}).limit(10).explain()

现在再做一轮性能测试，有了索引之后就大大降低了排序的成本，rps 提高到了303。

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$ wrk -t12 -c100 -d5s http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   305.94ms   42.09ms 348.38ms   94.96%
    Req/Sec    28.88     17.48    80.00     65.59%
  1528 requests in 5.04s, 2.31MB read
Requests/sec:    303.25
Transfer/sec:    469.12KB

Gunicorn

使用 Flask 内建的单进程单线程模型的 WSGI Server 远远不够，一个请求不处理完的话服务器就会阻塞住其他请求，性能很差。Flask 官方也给出了Deployment Options，目前主流采用的有 Gunicorn 和 uWSGI。这里就选择 Gunicorn 吧！
根据文档说明使用2 * cpu核心数量+1个 worker，还要传入一个兼容 WSGI App 的 start up 方法，Flask 自然也实现了这个接口，只需把 Flask 实例的名字传给 Gunicorn 就 OK 啦!

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def __call__(self, environ, start_response):
    """Shortcut for :attr:`wsgi_app`."""
    return self.wsgi_app(environ, start_response)

Gunicorn 启动了9个进程（其中1个父进程）监听请求。

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$ gunicorn --workers=9 server:app --bind 127.0.0.1:8000
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1552] [INFO] Starting gunicorn 20.0.4
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1552] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:8000 (1552)
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1552] [INFO] Using worker: sync
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1554] [INFO] Booting worker with pid: 1554
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1555] [INFO] Booting worker with pid: 1555
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1556] [INFO] Booting worker with pid: 1556
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1557] [INFO] Booting worker with pid: 1557
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1558] [INFO] Booting worker with pid: 1558
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1559] [INFO] Booting worker with pid: 1559
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1560] [INFO] Booting worker with pid: 1560
[2019-12-27 16:53:22 +0800] [1570] [INFO] Booting worker with pid: 1570
[2019-12-27 16:53:23 +0800] [1574] [INFO] Booting worker with pid: 1574

继续进行性能测试，可以看到吞吐量又有了很大的提升：

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$ wrk -t12 -c100 -d5s -T1s --latency http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   118.66ms   13.48ms 168.32ms   85.07%
    Req/Sec    65.55     14.65    83.00     81.49%
  Latency Distribution
     50%  116.87ms
     75%  122.03ms
     90%  133.10ms
     99%  157.13ms
  3973 requests in 5.10s, 6.02MB read
Requests/sec:    778.78
Transfer/sec:      1.18MB

使用了多进程的模型看起来是下面这样的：
mult-process.png

第二次优化

Gunicorn 默认使用同步阻塞的网络模型(-k sync)，对于大并发的访问可能表现不够好， 它还支持其它更好的模式，比如gevent 或meinheld。它使得 worker 能够协作式地工作，当 worker 阻塞在外部调用的 IO 操作时，Gunicorn 会把执行调度给其他 worker，挂起当前的 worker，直至 IO 操作完成后，被挂起的 worker 又会重新加入到调度队列中，这样 Gunicorn 便有能力处理大量的并发请求了。

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$ gunicorn -k gevent --workers=9 server:app --bind 127.0.0.1:8000
[2019-12-27 17:58:48 +0800] [9988] [INFO] Starting gunicorn 20.0.4
[2019-12-27 17:58:48 +0800] [9988] [INFO] Listening at: http://127.0.0.1:8000 (9988)
[2019-12-27 17:58:48 +0800] [9988] [INFO] Using worker: gevent
[2019-12-27 17:58:48 +0800] [9991] [INFO] Booting worker with pid: 9991
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [9992] [INFO] Booting worker with pid: 9992
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [9993] [INFO] Booting worker with pid: 9993
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [9994] [INFO] Booting worker with pid: 9994
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [9996] [INFO] Booting worker with pid: 9996
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [9998] [INFO] Booting worker with pid: 9998
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [10001] [INFO] Booting worker with pid: 10001
[2019-12-27 17:58:49 +0800] [10006] [INFO] Booting worker with pid: 10006
[2019-12-27 17:58:50 +0800] [10011] [INFO] Booting worker with pid: 10011
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$ wrk -t12 -c100 -d5s -T1s --latency http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    94.88ms   46.28ms 557.71ms   83.51%
    Req/Sec    85.98     25.06   179.00     71.54%
  Latency Distribution
     50%   85.69ms
     75%  111.92ms
     90%  145.55ms
     99%  281.42ms
  5206 requests in 5.07s, 7.92MB read
Requests/sec:   1026.67
Transfer/sec:      1.56MB

rps 从 778 到了 1026，果然提升了不少。

Nginx

作为 Web Server，看看 Nginx 反向代理能带给我们什么好处：负载均衡，把请求平均地分到上游的 App Server进程。静态文件处理，静态文件的访问交给 Nginx 来处理，降低了App server 的压力。Nginx 也可以缓存一些动态内容；Nginx 可以更好地配合 CDN。访问控制和路由重写。Proxy cache，SSL…
迅速对 Nginx 的配置文件加入几行配置，让 Nginx 通过 proxy_pass 打到 Gunicorn 监听的端口上就可以了。

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# vi /etc/nginx/sites-available/test.conf
server {
    listen 8888;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_redirect     off;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}
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sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/test /etc/nginx/sites-enabled/test
# 确认在 /etc/nginx/nginx.conf 里面有一句 include /etc/nginx/sites-enabled/*;

配置

  • /var/www/html ：实际的 Web 内容，它在默认情况下只包含看到的默认 Nginx 欢迎页面。
  • /etc/nginx ：Nginx 的配置目录，所有的 Nginx 配置文件位于这里：
    • /etc/nginx/nginx.conf：主要 Nginx 的配置文件，可以修改以更改 Nginx 全局配置。
    • /etc/nginx/sites-available：其中每个站点的“服务器模块”可以保存的目录。通常所有服务器块配置都在此目录中完成，然后通过链接到其他目录启用。
    • /etc/nginx/sites-enabled/：启用每个站点的“服务器模块”存储的目录。
    • /etc/nginx/snippets ：该目录包含潜在可重复的配置段。
  • /var/log/nginx/access.log ：Web服 务器的每个请求都被记录在此日志文件。
  • /var/log/nginx/error.log ：任何 Nginx 的错误会被记录在此日志。

第三次优化(Redis)

结束了吗，当然没有，当我们的连接数剧增的时候看看会发生什么？

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$ wrk -t12 -c1000 -d5s -T1s --latency http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo
  12 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   442.45ms  205.38ms 996.19ms   67.60%
    Req/Sec    65.58     42.75   235.00     71.53%
  Latency Distribution
     50%  416.09ms
     75%  562.46ms
     90%  729.98ms
     99%  955.69ms
  3565 requests in 5.14s, 5.42MB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 658
Requests/sec:    693.38
Transfer/sec:      1.05MB

不出意外出现了大量了timeout，洪水般的请求势必是对数据库的一个重大考验，阻止洪峰的方法有：限流（水桶算法）、分流（负载均衡）、访问控制、缓存等。
只用过缓存，那就重点看看，缓存系统是每个 Web 应用程序重要的一个模块，缓存的作用是把热点数据放入内存中，降低对数据库的压力。
下面用 Redis 来对第一页的数据进行缓存：

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rds = redis.StrictRedis('127.0.0.1', 6379)
@app.route('/todo')
def index():
    start = request.args.get('start', '')
    start = int(start) if start.isdigit() else 0
    data = rds.get('todos')
    if data and start == 0:
        return data
    todos = db.todos.find().sort([('created_at', -1)]).limit(10).skip(start)
    data = dumps(todos)
    rds.set('todos', data, 3600)
    return data

只有在第一次请求时接触到数据库，其余请求都会从缓存中读取，瞬间就提高了应用的 rps。

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$ wrk -t12 -c1000 -d5s -T1s --latency http://127.0.0.1:8000/todo
Running 5s test @ http://127.0.0.1:8000/todo
  12 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   490.66ms  173.25ms 999.69ms   67.18%
    Req/Sec   150.94     78.12   424.00     67.63%
  Latency Distribution
     50%  472.35ms
     75%  613.79ms
     90%  723.53ms
     99%  932.43ms
  8568 requests in 5.19s, 13.03MB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 167
Requests/sec:   1650.09
Transfer/sec:      2.51MB

进程管理工具 Supervisor

Supervisor 有两个主要的组成部分：
supervisord，运行 Supervisor 时会启动一个进程 supervisord，它负责启动所管理的进程，并将所管理的进程作为自己的子进程来启动，而且可以在所管理的进程出现崩溃时自动重启。
supervisorctl，是命令行管理工具，可以用来执行 stop、start、restart 等命令，来对这些子进程进行管理。

用途

执行一些需要以守护进程方式启动的程序，比如一个后台任务、一组 Web 服务的进程（说是一组，是因为经常用 Nginx 来做负载均衡），这些很可能是一些网站、REST API 的服务、消息推送的后台服务、日志数据的处理分析服务等。
Supervisor 还能很友好的管理程序在命令行上输出的日志，可以将日志重定向到自定义的日志文件中，还能按文件大小对日志进行分割。

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# 首先要建立supervisor的配置文件：supervisord.conf
[program:gunicorn]
command=gunicorn -k gevent --workers=9 server:app --bind 127.0.0.1:8000
autostart=true
autorestart=true
stdout_logfile=access.log
stderr_logfile=error.log

然后启动supervisord作为后台进程。

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supervisord -c supervisord.conf

现在的应用看起来应该是这样的：
未命名文件 _1_.png

Celery

虽然缓存可以有效地帮我们减轻数据库的压力，但如果系统遇到大量并发的耗时任务时，进程也会阻塞在任务的处理上，影响了其他普通请求的正常响应，为了针对对耗时任务的处理，我们的应用还需要引入一个外部作业的处理系统，当程序接收到耗时任务的请求时，交给任务的工作进程池来处理，然后再通过异步回调或消息通知等方式来获得处理结果。
应用程序与任务进程的之间通常借助消息队列的方式来进行通信，简单来说，应用程序会把任务信息序列化为一条消息（message）放入（push）与特定任务进程之间的信道里（channel），消息的中间件（broker）负责把消息持久化到存储系统，此时任务进程再通过轮询的方式获取消息，处理任务，再把结果存储和返回。很显然，需要一个负责分发消息和与队列打交道的调度器和一个存储消息的中间件。可以把 Celery 作为消息调度器，Redis 作为消息存储器。
Celery支持使用任务队列（任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制）的方式在分布的机器、进程、线程上执行任务调度。独立的 worker 进程持续监视消息队列中是否有需要处理的新任务。Celery 系统可包含多个 worker 和 broker，以此获得高可用性和横向扩展能力。

Celery的架构

Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成：

  • 消息中间件：Celery 本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成，包括 RabbitMQ,Redis,MongoDB 等。
  • 任务执行单元： worker 是 Celery 提供的任务执行的单元，worker 并发的运行在分布式的系统节点中。
  • 任务结果存储 task result store 用来存储 worker 执行的任务的结果，Celery支持以不同方式存储任务的结果，包括 Redis，MongoDB，Django ORM，AMQP 等。
    1018261-20161017183024545-318698972.png

    参考链接

    Python后端架构演进
    用gunicorn和gevent提高python web框架的性能
    从0到1，Python Web开发的进击之路

如何设计一个 Python Web 应用系统

https://liduos.com/how-to-design-python-web- application.html

作者

莫尔索

发布于

2021-03-14

更新于

2024-12-18

许可协议

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云安全2
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区块链1
大模型12
大语言模型13
开发工具14
开源AI爬虫1
开源OCR1
提示词3
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智谱1
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网页爬虫框架1
虚拟化3
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软件设计5
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