楔子
承接上文，今天讲讲python后端流量处理过程中第一个步骤：接收数据包。接收数据包一般需要web服务器来处理，常用的python web服务器可以是nginx,httpd, WSGI容器本身也可以做web服务，考虑到扩展，高可用，生产上一般常用nginx+gunicorn（uwsgi），通讯方式一般 unix socket.
今天的重点是WSGI容器 Gunicorn。
知识准备
pre-forking
pre意思是在requests 到来之前，先fork出多个worker子进程;
worker负责处理请求，master负责管理worker的运行周期。
WSGI
全称Python Web Server Gateway Interface，指定了web服务器和Python web应用或web框架之间的标准接口，以提高web应用在一系列web服务器间的移植性。
从定义上讲，如下几点：
WSGI是一套接口标准协议/规范；
通信（作用）区间是Web服务器和Python Web应用程序之间；
目的是制定标准，以保证不同Web服务器可以和不同的Python程序之间相互通信，比如nginx+gunicorn+flask,或者nginx+uwsgi+django等等。但凡实现wsgi协议均可替换。
socket
传统意义上是类似于文件描述符的存在形式，是一种抽象的资源定位，即进程端口资源。
1,一个程序启动后，有pid文件标识锁定该运行的程序。
2,一个文件打开后，在进程中有一个fd标识着它。
3,一个进程占用了一个端口，并建立相关协议的通信，由socket标识着它。
所以socket就是一个资源标识，是一个三元组（协议，端口号，IP地址）。
基于socket的编程，指的是在该资源（三元组）的基础上，封装对数据的处理。就好比打开一个文件后，对文件的编程，如函数f.Close()。
socket编程必备的函数如下：
· Socket():创建一个socket。
· Bind():绑定地址，即该socket负责哪个资源。
· Listen():开始监听。
· Accept():接收请求。
· Connect():建立连接
· Recv()/Send():数据发送和接收
客户端->建立socket->Connect()建立连接->Close()。
服务端->建立socket->Bind()->Listen()->Accept()接收请求->Close()。
Gunicorn是什么
Gunicorn Green Unicorn是一个UNIX的Python WSGI HTTP服务器。它是一个从Ruby的Unicorn项目移植过来的预分叉工作器模型。Gunicorn服务器广泛兼容各种web框架，实现简单，服务器资源少。
Gunicorn实现了WSGI协议，所以它可以作为web服务器和程序框架之间的纽带，将http报文转换为WSGI规定的格式。
项目中如何使用
命令行模式
gunicorn -h 有很多参数，读者有兴趣可以细究下，本文主要讲原理实现。
- 文件配置形式
[program:gunicorn_demo] process_name=%(program_name)s numprocs=1 priority=901 directory = /opt/gunicorn_demo/ command = /opt/virtualenv/bin/python /opt/virtualenv/bin/gunicorn -c gunicorn_demo.py gunicorn_demo:app autostart = true startsecs = 20 autorestart = true startretries = 3 user = root redirect_stderr = true stdout_logfile_maxbytes = 20MB stdout_logfile_backups = 10 stdout_logfile = /dev/null
工作原理
如下图：
gunicorn运行逻辑图，从图中我们可以看到，gunicorn主要做了如下几件事情：
启动框架程序;
接收数据包并转换wsgi格式，传递给框架；
提供并发模型，管理进程.
gunicorn代码调用，最重要的逻辑在Arbiter类中，arbitor在计算机专业术语中叫 总线控制器，顾名思义，这个类很重要，gunicorn主要功能都围绕它展开。
gunicorn提供的并发模型（文件路径gunicorn/workers）
同步模型Sync Workers（sync.py）
如下图是 同步worker的流程图，accept时，设置为阻塞模式。
并发模型如下：
同步worker一个进程里一个线程，线程按照顺序处理请求，后面的请求需要等待。
同步worker适合在访问量不大、CPU密集而非I/O密集的情形。
好处是一个worker进程crash了，也只会影响一个请求。
异步模型Async Workers（异步workers）
（ggevent.py,geventlet.py）
异步并发模型如下，异步worker也只有一个线程，但能同时处理不同请求，不会阻塞后面的请求
异步worker是怎样实现并发，使得一个worker就能同时处理很多请求的呢？
以Gevent为例，每个请求的连接是一个Greenlet协程。Gevent虽然只有一个线程、同时只能处理一个请求，但是在这个请求的异步事件没准备好、进入IO等待时，能主动yield让出控制权、而不是阻塞其他请求的协程，而是先让其他协程执行，当自己的IO准备好时，事件循环会将它从yield让出控制权的地方，继续恢复执行。
这样，Gevent就能在不同请求间不断切换，从而实现并发，以充分利用CPU、减少IO等待。并且，因为切换的Greenlet是“微线程”，它操作的维度是函数，而不是线程/进程，所以来回切换的开销，就没有那么大。一般来说，我们的web app多半属于外部IO密集型（总要访问db、访问第三方服务等等），所以用Gunicorn的Gevent异步worker（比如Gevent），就非常合理。而如果你的web app是CPU密集型，或者你希望请求之间不要互相影响，那么可以选择Gunicorn的同步worker。
这里有三个概念：greenlet,eventlet,gevent。
greenlet是Python的协程实现，可以理解为微线程。
Gevent是一个Python网络函数库，它通过Greenlet协程+libev快速事件循环，实现了异步模型。gevent的猴子补丁读者有兴趣可以了解下。
Tornado Workers
用来配合Tornado使用。Tornado是一个Python框架和网络库，可以提供异步IO非阻塞型模型，来处理长延时请求。
Tornado也是一个很有名框架，笔者也计划写Tornado源码系列文章。
多线程Workers
一个请求由一个线程处理，使用线程池技术。这里不展开，后续有线程池和进程池系列文章。
