Flask 和缩放和并发答案

【问题标题】：Flask and scaling and concurrencyFlask 和缩放和并发
【发布时间】：2013-07-31 18:08:27
【问题描述】：

在documentation 我看到以下内容：

关于 Flask 中的缩放只有一个限制因素，即上下文本地代理。它们取决于 Flask 中的上下文定义为线程、进程或greenlet。如果你的服务器使用某种不基于线程的并发性或 greenlets, Flask 将不再能够支持这些全局代理。然而，大多数服务器都使用任一线程， greenlets 或单独的进程来实现并发底层 Werkzeug 库良好支持的方法。

我的问题：除了这三种方法之外，还有哪些并发机制？

【问题讨论】：

标签： python concurrency flask

【解决方案1】：

一个非常有趣的并发机制是异步模型。你有一个进程和一个线程运行整个节目，所有的 I/O 或其他冗长的任务都是异步的和基于回调的。这种方法非常适合 I/O 绑定服务，此类服务器可以轻松处理 C10K 问题。

有关示例，请参阅 Tornado 或 node.js。

【讨论】：

这个基本被greenlet覆盖了。
@Jahaja：不。基于 Greenlet 的 Web 服务器是一回事，像 Tornado 这样的异步（事件驱动）Web 服务器是另一回事。它们都实现了更高并发的类似目标，但它们使用不同的方法实现了目标。特别是，Flask 可以在基于 greenlet 的 Web 服务器之上工作，但它不容易适应异步服务器。
我的意思是这两种解决方案都使用您在较低层中描述的内容。 Gevent 使用 libevent/libev 和 node.js 使用 libuv。（记得在某处读过 gevent 2.0，如果发布，可能基于 libuv。）
问题是关于并发模型，而不是使用低级库。事实上，Gevent 与 Node.js 和 Tornado 属于完全不同的类别。
是的，很公平。只是想指出，您在此答案中写的大部分内容也适用于 greenlet/gevent。