博客 / 詳情

返回

Flask - 常見應用部署方案

前言

開發調試階段，運行 Flask 的方式多直接使用 app.run()，但 Flask 內置的 WSGI Server 的性能並不高。對於生產環境，一般使用 gunicorn。如果老項目並不需要多高的性能，而且用了很多單進程內的共享變量，使用 gunicorn 會影響不同會話間的通信，那麼也可以試試直接用 gevent。

在 Docker 流行之前，生產環境部署 Flask 項目多使用 virtualenv + gunicorn + supervisor。Docker 流行之後，部署方式就換成了 gunicorn + Docker。如果沒有容器編排服務，後端服務前面一般還會有個 nginx 做代理。如果使用 Kubernetes，一般會使用 service + ingress（或 istio 等）。

運行方式

Flask 內置 WSGI Server

開發階段一般使用這種運行方式。

# main.py
from flask import Flask
from time import sleep

app = Flask(__name__)

@app.get("/test")
def get_test():
    sleep(0.1)
    return "ok"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=10000)

運行:

python main.py

gevent

使用 gevent 運行 Flask，需要先安裝 gevent

python -m pip install -U gevent

代碼需要稍作修改。

需要注意 monkey.patch_all() 一定要寫在入口代碼文件的最開頭部分，這樣 monkey patch 才能生效。

# main.py
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import time

from flask import Flask
from gevent.pywsgi import WSGIServer


app = Flask(__name__)


@app.get("/test")
def get_test():
    time.sleep(0.1)
    return "ok"


if __name__ == "__main__":
    server = WSGIServer(("0.0.0.0", 10000), app)
    server.serve_forever()

運行

python main.py

gunicorn + gevent

如果現有項目大量使用單進程內的內存級共享變量，貿然使用 gunicorn 多 worker 模式可能會導致數據訪問不一致的問題。

同樣需要先安裝依賴。

python -m pip install -U gunicorn gevent

不同於單獨使用 gevent，這種方式不需要修改代碼，gunicorn 會自動注入 gevent 的 monkey patch。

gunicorn 可以在命令行配置啓動參數，但個人一般習慣在 gunicorn 的配置文件內配置啓動參數，這樣可以動態設置一些配置，而且可以修改日誌格式。

gunicorn.conf.py 的配置示例如下：

# Gunicorn 配置文件
from pathlib import Path
from multiprocessing import cpu_count
import gunicorn.glogging
from datetime import datetime

class CustomLogger(gunicorn.glogging.Logger):
    def atoms(self, resp, req, environ, request_time):
        """
        重寫 atoms 方法來自定義日誌佔位符
        """
        # 獲取默認的所有佔位符數據
        atoms = super().atoms(resp, req, environ, request_time)
        
        # 自定義 't' (時間戳) 的格式
        now = datetime.now().astimezone()
        atoms['t'] = now.isoformat(timespec="seconds")
        
        return atoms
    

# 預加載應用代碼
preload_app = True

# 工作進程數量：通常是 CPU 核心數的 2 倍加 1
# workers = int(cpu_count() * 2 + 1)
workers = 4

# 使用 gevent 異步 worker 類型，適合 I/O 密集型應用
# 注意：gevent worker 不使用 threads 參數，而是使用協程進行併發處理
worker_class = "gevent"

# 每個 gevent worker 可處理的最大併發連接數
worker_connections = 2000

# 綁定地址和端口
bind = "127.0.0.1:10001"

# 進程名稱
proc_name = "flask-dev"

# PID 文件路徑
pidfile = str(Path(__file__).parent / "tmp" / "gunicorn.pid")

logger_class = CustomLogger
access_log_format = (
    '{"@timestamp": "%(t)s", '
    '"remote_addr": "%(h)s", '
    '"protocol": "%(H)s", '
    '"host": "%({host}i)s", '
    '"request_method": "%(m)s", '
    '"request_path": "%(U)s", '
    '"status_code": %(s)s, '
    '"response_length": %(b)s, '
    '"referer": "%(f)s", '
    '"user_agent": "%(a)s", '
    '"x_tracking_id": "%({x-tracking-id}i)s", '
    '"request_time": %(L)s}'
)

# 訪問日誌路徑
accesslog = str(Path(__file__).parent / "logs" / "access.log")

# 錯誤日誌路徑
errorlog = str(Path(__file__).parent / "logs" / "error.log")

# 日誌級別
loglevel = "debug"

運行。gunicorn 的默認配置文件名就是 gunicorn.conf.py，如果文件名不同，可以使用 -c 參數來指定。

gunicorn main:app

傳統進程管理：實現自動啓動

在傳統服務器部署時，常見的進程守護方式有：

  1. 配置 crontab + shell 腳本。定時檢查進程在不在，不在就啓動。
  2. 配置 supervisor。
  3. 配置 systemd。

由於 supervisor 需要單獨安裝，而本着能用自帶工具就用自帶工具、能少裝就少裝的原則，個人一般不會使用 supervisor，因此本文不會涉及如何使用 supervisor。

在服務器部署時，一般也會為項目單獨創建 Python 虛擬環境。

# 使用 Python 內置的 venv，在當前目錄創建 Python 虛擬環境目錄 .venv
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r ./requirements.txt

# 如果使用uv, 直接uv sync 即可

crontab + shell 腳本 (不推薦生產環境)

剛入行的時候對 systemd 不熟悉，經常用 crontab + shell 腳本來守護進程，現在想想這種方式並不合適，比較考驗 shell 腳本的編寫水平，需要考慮方方面面

  • 首先要確保用户級 crontab 啓用，有些生產環境會禁用用户級的 crontab，而且也不允許隨便配置系統級的 crontab。
  • crontab 是分鐘級的，服務停止時間可能要一分鐘。
  • 如果有控制枱日誌，需要手動處理日誌重定向，還有日誌文件輪轉問題。
  • 如果 ulimit 不高，還得控制 ulimit。
  • 經常出現殭屍進程，shell 腳本來要寫一堆狀態檢查的邏輯。

如果只需要簡單用用，也可以提供個示例

#!/bin/bash

# 環境配置
export FLASK_ENV="production"
export DATABASE_URL="postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb"
export REDIS_URL="redis://localhost:6379/0"

script_dir=$(cd $(dirname $0) && pwd)
app_name="gunicorn"  # 實際進程名是 gunicorn，不是 Flask app
wsgi_module="wsgi:app"  # 替換 WSGI 入口
socket_path="${script_dir}/myapp.sock"  # Unix Socket 路徑（避免 /run 重啓丟失）
log_file="${script_dir}/app.log"
pid_file="${script_dir}/gunicorn.pid"   # 用 PID 文件控制

# 進程檢測
is_running() {
    if [ -f "$pid_file" ]; then
        pid=$(cat "$pid_file")
        if ps -p "$pid" > /dev/null 2>&1 && grep -q "gunicorn.*${wsgi_module}" /proc/"$pid"/cmdline 2>/dev/null; then
            echo "Gunicorn (PID: $pid) is running"
            return 0
        else
            rm -f "$pid_file"  # 清理失效 PID
            echo "Stale PID file found, cleaned up"
            return 1
        fi
    else
        # 備用檢測：通過 socket 文件 + 進程名
        if [ -S "$socket_path" ] && pgrep -f "gunicorn.*${wsgi_module}" > /dev/null 2>&1; then
            echo "Gunicorn is running (detected by socket)"
            return 0
        fi
        echo "Gunicorn is not running"
        return 1
    fi
}

# 啓動應用
start_app() {
    is_running
    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "Already running, skip start"
        return 0
    fi

    echo "Starting Gunicorn at $(date)"
    echo "Socket: $socket_path"
    echo "Log: $log_file"

    # 確保 socket 目錄存在
    mkdir -p "$(dirname "$socket_path")"

    # 啓動命令（關鍵：不加 --daemon，用 nohup 託管）
    cd "$script_dir" || exit 1
    # 生成 PID 文件
    nohup "$script_dir/venv/bin/gunicorn" \
        --workers 3 \
        --bind "unix:$socket_path" \
        --pid "$pid_file" \
        --access-logfile "$log_file" \
        --error-logfile "$log_file" \
        --log-level info \
        "$wsgi_module" > /dev/null 2>&1 &

    # 等待啓動完成
    sleep 2
    if is_running; then
        echo "✓ Start success (PID: $(cat "$pid_file" 2>/dev/null))"
        return 0
    else
        echo "✗ Start failed, check $log_file"
        return 1
    fi
}

# 停止應用
stop_app() {
    is_running
    if [ $? -eq 1 ]; then
        echo "Not running, skip stop"
        return 0
    fi

    pid=$(cat "$pid_file" 2>/dev/null)
    echo "Stopping Gunicorn (PID: $pid) gracefully..."

    # 先發 SIGTERM（優雅停止）
    kill -15 "$pid" 2>/dev/null || true
    sleep 5

    # 檢查是否還在運行
    if ps -p "$pid" > /dev/null 2>&1; then
        echo "Still running after 5s, force killing..."
        kill -9 "$pid" 2>/dev/null || true
        sleep 2
    fi

    # 清理殘留
    rm -f "$pid_file" "$socket_path"
    echo "✓ Stopped"
}

# 重啓應用
restart_app() {
    echo "Restarting Gunicorn..."
    stop_app
    sleep 1
    start_app
}

# 入口函數
main() {
    # 檢查 Gunicorn 是否存在
    if [ ! -f "$script_dir/venv/bin/gunicorn" ]; then
        echo "ERROR: Gunicorn not found at $script_dir/venv/bin/gunicorn"
        echo "Hint: Did you activate virtualenv? (source venv/bin/activate)"
        exit 1
    fi

    local action=${1:-start}  # 默認動作：start

    case "$action" in
        start)
            start_app
            ;;
        stop)
            stop_app
            ;;
        restart)
            restart_app
            ;;
        status)
            is_running
            ;;
        cron-check)
            # 專為 crontab 設計：只檢查+重啓，不輸出干擾日誌
            if ! is_running > /dev/null 2>&1; then
                echo "[$(date '+%F %T')] CRON: Gunicorn down, auto-restarting..." >> "$log_file"
                start_app >> "$log_file" 2>&1
            fi
            ;;
        *)
            echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status|cron-check}"
            echo "  cron-check: Silent mode for crontab (logs to app.log only)"
            exit 1
            ;;
    esac
}

main "$@"

手動運行測試

bash app_ctl.sh start

配置 crontab

# 編輯當前用户 crontab
crontab -e

# 添加以下行（每分鐘檢查一次）
* * * * * /opt/myflaskapp/app_ctl.sh cron-check >/dev/null 2>&1

配置logrotate

# /etc/logrotate.d/myflaskapp
/opt/myflaskapp/app.log {
    daily
    rotate 7
    compress
    delaycompress
    missingok
    notifempty
    copytruncate  # 避免 Gunicorn 丟失文件句柄
}

systemd (推薦生產環境使用)

  1. 創建 systemd 服務文件
sudo vim /etc/systemd/system/myflaskapp.service
  1. 示例如下
[Unit]
Description=Gunicorn instance for Flask App
After=network.target

[Service]
User=www-data
Group=www-data
WorkingDirectory=/path/to/your/app
Environment="PATH=/path/to/venv/bin"
ExecStart=/path/to/venv/bin/gunicorn \
          --workers 4 \
          --bind unix:/run/myapp.sock \
          --access-logfile - \
          --error-logfile - \
          wsgi:app

# 禁止添加 --daemon！systemd 需直接監控主進程
Restart=on-failure        # 僅異常退出時重啓（非0狀態碼、被信號殺死等）
RestartSec=5s             # 重啓前等待5秒
StartLimitInterval=60s    # 60秒內
StartLimitBurst=5         # 最多重啓5次，防雪崩
TimeoutStopSec=30         # 停止時等待30秒（優雅關閉）

# 安全加固
PrivateTmp=true
NoNewPrivileges=true
ProtectSystem=strict
ReadWritePaths=/run /var/log/myapp

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  1. 設置開機自啓並啓動服務
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable myflaskapp    # 開機自啓
sudo systemctl start myflaskapp

可以試試用kill -9停止後端服務進程，觀察能否被重新拉起。

注意，kill -15算是正常停止，不算異常退出。

Docker 部署方案

  1. Dockerfile。Python 項目通常不需要多階段構建，單階段即可。
FROM python:3.11-slim-bookworm

# 安全加固
## 創建非 root 用户（避免使用 nobody，權限太受限）
RUN useradd -m -u 1000 appuser && \
    # 安裝運行時必需的系統庫（非編譯工具）
    apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
        libgomp1 \
        libpq5 \
        libsqlite3-0 \
        && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
        && apt-get autoremove -y \
        && apt-get clean

# Python 優化
ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1

WORKDIR /app

# 利用 Docker 層緩存：先複製 requirements
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --prefer-binary -r requirements.txt \
    # 清理 pip 緩存（雖然 --no-cache-dir 已禁用，但保險起見）
    && rm -rf /root/.cache

# 應用代碼
COPY --chown=appuser:appuser . .

# 使用非root用户運行
USER appuser

# 啓動
EXPOSE 8000
CMD ["gunicorn", "--config", "config/gunicorn.conf.py", "wsgi:app"]
  1. 編寫 docker-compose.yaml
services:
  web:
    image: myflaskapp:latest
    container_name: flask_web
    # 端口映射
    ## 如果 nginx 也使用 Docker 部署，而且使用同一個網絡配置，則可以不做端口映射
    ports:
      - "8000:8000"
    # 環境變量
    environment:
      - FLASK_ENV=production
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/mydb
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
    # 健康檢查
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8000/health"]
      interval: 30s      # 每 30 秒檢查一次
      timeout: 5s        # 超時 5 秒
      start_period: 15s  # 啓動後 15 秒開始檢查（給應用初始化時間）
      retries: 3         # 失敗重試 3 次後標記 unhealthy
    
    # 自動重啓策略
    restart: unless-stopped  # always / on-failure / unless-stopped
    
    # 資源限制
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2'        # 最多 2 個 CPU
          memory: 1G       # 最多 1GB 內存
        reservations:
          cpus: '0.5'      # 保留 0.5 個 CPU
          memory: 256M     # 保留 256MB 內存
    
    # ulimit 限制（防資源濫用）
    ulimits:
      nproc: 65535       # 最大進程數
      nofile:
        soft: 65535      # 打開文件數軟限制
        hard: 65535      # 打開文件數硬限制
      core: 0            # 禁止 core dump
    
    # 安全加固
    security_opt:
      - no-new-privileges:true  # 禁止提權
    
    # 只讀文件系統（除 /tmp 外）
    read_only: true
    tmpfs:
      - /tmp:rw,noexec,nosuid,size=100m
    
    # 卷掛載（日誌、臨時文件）
    volumes:
      - ./logs:/app/logs:rw
      # - ./static:/app/static:ro  # 靜態文件（可選）
    
    # 網絡
    networks:
      - app-network
        
# 網絡配置
networks:
  app-network:
    driver: bridge

# 卷配置
volumes:
  db_data:
    driver: local
  redis_data:
    driver: local

Kubernetes 部署方案

Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: flask-app
  namespace: default
  labels:
    app: flask-app
    tier: backend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: flask-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: flask-app
        tier: backend
    spec:
      securityContext:
        runAsNonRoot: true      # 禁止 root 運行
        runAsUser: 1000         # 使用非 root 用户
        runAsGroup: 1000
        fsGroup: 1000
        seccompProfile:
          type: RuntimeDefault  # 啓用 seccomp 安全策略
      containers:
      - name: flask-app
        image: myregistry.com/myflaskapp:1.0.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent  # 生產環境建議用 Always
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8000
          protocol: TCP
        env:
        - name: FLASK_ENV
          value: "production"
        - name: DATABASE_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: flask-app-secrets
              key: database-url
        - name: REDIS_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: flask-app-secrets
              key: redis-url
        - name: SECRET_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: flask-app-secrets
              key: secret-key
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "100m"
          limits:
            memory: "512Mi"   # 超過會 OOM Kill
            cpu: "500m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 30  # 啓動後 30 秒開始檢查
          periodSeconds: 10        # 每 10 秒檢查一次
          timeoutSeconds: 3        # 超時 3 秒
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 3      # 失敗 3 次後重啓容器
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 10  # 啓動後 10 秒開始檢查
          periodSeconds: 5         # 每 5 秒檢查一次
          timeoutSeconds: 2
          successThreshold: 1
          failureThreshold: 3      # 失敗 3 次後從 Service 移除
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
            scheme: HTTP
          failureThreshold: 30     # 最多重試 30 次
          periodSeconds: 5         # 每 5 秒一次，共 150 秒容忍慢啓動
          timeoutSeconds: 3
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: false  # 禁止提權
          readOnlyRootFilesystem: true     # 根文件系統只讀
          capabilities:
            drop:
            - ALL                          # 刪除所有 Linux capabilities
          privileged: false
        volumeMounts:
        - name: tmp-volume
          mountPath: /tmp
        - name: config-volume
          mountPath: /app/config
          readOnly: true
      imagePullSecrets:
      - name: registry-secret  # 如果使用私有鏡像倉庫
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: app
                  operator: In
                  values:
                  - flask-app
              topologyKey: kubernetes.io/hostname  # 避免所有 Pod 調度到同一節點
      volumes:
      - name: tmp-volume
        emptyDir:
          medium: Memory  # 使用內存卷，更快
          sizeLimit: 100Mi
      - name: config-volume
        configMap:
          name: flask-app-config

Service

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: flask-app-service
  namespace: default
  labels:
    app: flask-app
    tier: backend
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: flask-app
  ports:
  - name: http
    port: 80        # Service 端口
    targetPort: 8000  # Pod 端口
    protocol: TCP

ingress-nginx

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: flask-app-ingress
  namespace: default
  annotations:
    # ==================== Nginx 配置 ====================
    kubernetes.io/ingress.class: "nginx"
    
    # 啓用 HTTPS 重定向
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/force-ssl-redirect: "true"
    
    # 限流（每秒 10 個請求，突發 20）
    nginx.ingress.kubernetes.io/limit-rps: "10"
    nginx.ingress.kubernetes.io/limit-burst-multiplier: "2"
    
    # 客户端真實 IP
    nginx.ingress.kubernetes.io/enable-real-ip: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-real-ip-cidr: "0.0.0.0/0"
    
    # 連接超時
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "60"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "60"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "60"
    
    # 緩衝區大小
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-buffering: "on"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-buffer-size: "16k"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-buffers-number: "4"
    
    # Gzip 壓縮
    nginx.ingress.kubernetes.io/enable-gzip: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/gzip-level: "6"
    nginx.ingress.kubernetes.io/gzip-min-length: "1024"
    nginx.ingress.kubernetes.io/gzip-types: "text/plain text/css application/json application/javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript"
    
    # 安全頭
    nginx.ingress.kubernetes.io/configuration-snippet: |
      add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
      add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
      add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
      add_header Referrer-Policy "strict-origin-when-cross-origin" always;
    
    # 認證
    # nginx.ingress.kubernetes.io/auth-type: basic
    # nginx.ingress.kubernetes.io/auth-secret: flask-app-basic-auth
    # nginx.ingress.kubernetes.io/auth-realm: "Authentication Required"
    
    # 自定義錯誤頁面
    # nginx.ingress.kubernetes.io/custom-http-errors: "404,500,502,503,504"
    # nginx.ingress.kubernetes.io/default-backend: custom-error-pages
    
    # 重寫目標
    # nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$1
    
    # WAF（如果安裝了 ModSecurity）
    # nginx.ingress.kubernetes.io/enable-modsecurity: "true"
    # nginx.ingress.kubernetes.io/modsecurity-snippet: |
    #   SecRuleEngine On
    #   SecRequestBodyAccess On

spec:
  tls:
  - hosts:
    - flask.example.com
    secretName: flask-app-tls-secret  # TLS 證書 Secret

  rules:
  - host: flask.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: flask-app-service
            port:
              number: 80
後端
user avatar
0 位用戶收藏了這個故事！

發佈 評論

Some HTML is okay.