隨著應用程式規模的增長，Python 的效能瓶頸日益顯現，尤其在處理計算密集型任務時。本文介紹如何利用 Rust 的高效能特性來最佳化 Flask 應用，並結合 Docker、Nginx 和 PostgreSQL 建構一個穩健且可擴充套件的佈署方案。實務上，我們常會遇到需要處理大量資料或複雜運算的場景，此時 Python 的效能就可能成為瓶頸。透過將效能關鍵部分以 Rust 重寫，可以有效提升整體應用程式的效率。此外，使用 Docker 容器化技術可以簡化佈署流程，並確保應用程式在不同環境中的一致性，而 Nginx 則作為反向代理提供負載平衡和安全性，PostgreSQL 則提供可靠的資料儲存方案。
Flask 應用效能提升：Rust 整合實戰
在現代軟體開發中，Python 以其簡單易學和豐富的生態系統，成為許多開發者的首選語言。然而，Python 在處理效能密集型任務時表現不佳，這時候就需要尋求更高效的解決方案。Rust 作為一種系統級程式語言，以其高效能和安全性著稱，將 Rust 與 Python 結合，可以大幅提升應用的效能。本文將探討如何將 Rust 融入 Flask 應用程式和 Celery 非同步任務中，以提升處理計算密集型任務的效能，特別是以斐波那契數列計算為例。
建構基礎 Flask 應用程式
在開始新增任何額外功能之前，我們必須確保可以使用所需的一切來啟動並執行一個基礎 Flask 應用程式。此應用程式將接收一個數字並傳回對應的費波納契數。此外，如果要佈署這個應用程式，我們需要確保它可以在自己的 Docker 容器中執行。
此圖示展示了 Flask 應用程式的基本流程。當伺服器啟動時，會載入所有路由並等待 HTTP 請求。當收到 GET 請求時，會傳回「home for the fib calculator」字串。
安裝 Flask 模組
首先，我們需要安裝 Flask 模組。在命令列中執行以下命令：
pip install flask
安裝完成後，我們可以在 src/app.py 檔案中定義進入點：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def home():
return "home for the fib calculator"
if __name__ == "__main__":
app.run(use_reloader=True, port=5002, threaded=True)
這段程式碼定義了一個簡單的 Flask 應用程式，當存取根路徑時會傳回「home for the fib calculator」。
建構費波納契數計算模組
接下來，我們需要建構費波納契數計算模組。這個模組將負責計算輸入數字對應的費波納契數。
class FibCalculation:
def __init__(self, input_number: int) -> None:
self.input_number: int = input_number
self.fib_number: int = self.recur_fib(n=self.input_number)
@staticmethod
def recur_fib(n: int) -> int:
if n <= 1:
return n
else:
return (FibCalculation.recur_fib(n - 1) +
FibCalculation.recur_fib(n - 2))
內容解密：
- 作用：此方法初始化
FibCalculation類別例項。當建立例項時會傳入一個整數input_number作為引數。 - 邏輯：該方法會呼叫
recur_fib靜態方法來計算費波納契數值。 - 作用：這是一個靜態方法
recur_fib，它會遞迴地計算費波納契數列中的第n個值。 - 邏輯：基本條件檢查
n是否小於或等於1；若是則直接傳回n，否則遞迴呼叫自身以計算前兩個值的和。
建立 Flask 檢視
在 src/app.py 中定義一個檢視來處理費波納契數計算請求：
from fib_calcs.fib_calculation import FibCalculation
@app.route("/calculate/<int:number>")
def calculate(number):
calc = FibCalculation(input_number=number)
return f"您輸入了 {calc.input_number}，其費波納契數為 {calc.fib_number}"
這段程式碼定義了一個 Flask 路由 /calculate/<int:number> ，當存取該路徑時會接收一個整數引數並計算對應的費波納契數。
建構 Docker 映像
為了讓應用程式更具可移植性和可伸縮性，我們需要建構一個 Docker 映像。Docker 可以讓我們將應用程式及其依賴項封裝成一個容器，從而確保在不同環境中的一致性。
安裝 Gunicorn
首先，我們需要安裝 Gunicorn 來管理 Flask 應用程式：
pip install gunicorn
儲存依賴項
接著，我們需要儲存所有依賴項到 requirements.txt 中：
pip freeze > requirements.txt
編寫 Dockerfile
在 src/Dockerfile 中定義 Docker 映像的建構步驟：
FROM python:3.6.13-stretch
WORKDIR /app
ADD . /app
RUN apt-get update -y && apt-get install -y python3-dev python-dev gcc \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel \
&& pip install -r requirements.txt
EXPOSE 5002
CMD ["gunicorn", "-w 4", "-b", "0.0.0.0:5002", "app:app"]
內容解密：該 Dockerfile 首先指定了基礎映像 python:3.6.13-stretch 。接著設定工作目錄為 /app ，並將當前目錄下的所有檔案複製到映像中。然後更新系統套件並安裝必要的開發工具如 python3-dev 、 python-dev 和 gcc 。然後安裝應用程式所需的所有 Python 包（從 requirements.txt 中）。最後暴露5002埠供外部存取並使用 Gunicorn 啟動 Flask 應用程式。
整合 Rust 與 Python
Rust 提供了高效能與記憶體安全性，將其融合到 Python 的網頁應用中有助於處理資源密集型任務。然而現實操作中可能會遇到一些挑戰；例如不同語言間資料互換問題、編譯步驟增多等問題。以下探討如何解決這些問題。
資料互換與型別轉換
Python 與 Rust 的資料型別和資料結構不同；因此透過外部函式庫如 PyO3 或 CFFI 是成功融合兩者不可或缺的一環。
PyO3 是一款專為 Python 與 Rust 錯誤連結而設計之架構；它提供完善且安全地處理 Python 資料型別與 Rust 資料型別之間互換。
以下範例展示如何使用 PyO3 建立 Python 與 Rust 模組之間互換：
// rust/src/lib.rs
use pyo3::prelude::*;
use pyo3::wrap_pyfunction;
#[pyfunction]
fn fibonacci(n: u32) -> u64 {
match n {
0 => 0,
1 => 1,
_ => fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2),
}
}
#[pymodule]
fn mymodule(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {
m.add_function(wrap_pyfunction!(fibonacci, m)?)?;
Ok(())
}
內容解密：
- 作用：上述 Rust 模組使用 PyO3 模組進行 Python 與 Rust 的錯誤連結。
- 邏輯：接收整數做為引數並傳回對應之費波那契數列值；若引數小於或等於1則直接傳回引數本身。
在 Python 中引入該模組：
# python/src/app.py
import mymodule as mmd
def calculate_fibonacci(number):
result = mmd.fibonacci(number)
return f"您輸入了 {number}，其費波那契數為 {result}"
內容解密：
- 作用：上述 Python 模組引入由 PyO3 轉接過之 Rust 函式。
- 邏輯：接收整數做為引數並調取 Rust 編寫之費波那契函式。
編譯步驟與管道最佳化
由於 Rust 需要編譯步驟才可執行；因此若常規調整程式碼便必須重複經歷長時間編譯流程。
方案：利用 Dockerfile 架設持續整合管道 (CI/CD)，自動化編譯與測試流程。
範例：以下 Dockerfile 做持續整合管道組態：
FROM rust:latest AS builder
WORKDIR /app
COPY . .
RUN cargo build --release
FROM python:3.6.13-stretch AS final
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/target/release/my_module.so .
RUN pip install gunicorn && \
pip install my_module.so
CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5002", "app:app"]
內容解密：
- 作用：上述 Dockerfile 用來進行持續整合管道。
- 邏輯：首先使用 Rust 基礎映像進行編譯工作；接著複製編譯結果至 Python 基礎映像進行佈署工作。
整合 Nginx 與 Flask 應用程式及資料函式庫
在現代軟體開發中，快速佈署和高效管理應用程式是至關重要的。本文將探討如何使用 Docker 和 NGINX 來佈署 Flask 應用程式，並整合 PostgreSQL 資料函式庫，以達到高效的應用程式管理和資料存取。我們將從 Nginx 和 Flask 的基本設定開始，進而介紹如何使用 Docker Compose 來協調這些服務，最後再探討如何在應用程式中整合資料函式庫。
Nginx 與 Flask 的基本設定
首先，我們需要設定 Nginx 作為反向代理，將請求轉發到 Flask 應用程式。以下是一個基本的 Nginx 組態檔案範例：
worker_processes auto;
error_log /var/log/nginx/error.log;
events {
worker_connections 512;
}
http {
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://flask_app:5002/;
}
location /another_app {
proxy_pass http://another_app:5002/;
}
}
}
內容解密：
worker_processes auto: 自動偵測 CPU 核心數並設定 worker 數量。error_log:設定錯誤日誌路徑和級別。events區塊：設定每個 worker 的最大連線數。http區塊：定義 HTTP監聽器，listen 80監聽80埠，location/將所有請求代理到flask_app:5002 ，也就是我們的Flask應用程式。
Docker Compose 組態
接下來，我們使用 Docker Compose 來協調 Nginx 和 Flask 應用程式。以下是 docker-compose.yml 的基本組態：
version: "3.7"
services:
flask_app:
container_name: fib-calculator
image: "flask-fib:latest"
restart: always
ports:
- "5002:5002"
expose:
- "5002"
nginx:
container_name: 'nginx'
image: "nginx:1.13.5"
ports:
- "80:80"
links:
- flask_app
depends_on:
- flask_app
volumes:
- ./nginx/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
此圖示展示了Nginx、Flask和PostgreSQL服務之間的互動關係及其協作方式。客戶端請求首先到達Nginx伺服器；Nginx根據負載情況將請求分發給Flask伺服器例項或PostgreSQL資料函式庫進行處理後將結果傳回給客戶端。
內容解密：
- 作用：此圖示展示了Nginx、Flask和PostgreSQL服務之間的互動關係及其協作方式。
- 邏輯：客戶端請求首先到達Nginx伺服器；Nginx根據負載情況將請求分發給Flask伺服器例項或PostgreSQL資料函式庫進行處理後將結果傳回給客戶端。
高效應用程式佈署方案
在現代軟體開發中，高效且可擴充套件的應用程式佈署方案至關重要。透過容器化技術，我們能夠輕鬆地管理和佈署應用程式，並確保其在不同環境中的一致性。本文將探討如何使用 Docker 與 Docker Compose 來建構一個高效的應用程式佈署方案，並結合 Flask、Nginx 和 PostgreSQL 來實作完整的 Web 應用程式。
系統架構
在這個佈署方案中，我們將使用 Docker Compose 來定義和管理多個服務。這些服務包括 Flask 應用程式、Nginx 反向代理和 PostgreSQL 資料函式庫。以下是這些服務的詳細定義：
Flask 應用程式
flask_app:
image: latest_flask_image
ports:
- "5002:5002"
此段落定義了 Flask 應用程式服務，使用最新版本的映像檔，並公開連線埠 5002。
Nginx
nginx:
image: nginx_image
ports:
- "80:80"
depends_on:
- flask_app
此段落定義了 Nginx 服務，使用第三方映像檔，並將外部連線埠 80 路由到容器的連線埠 80。同時，Nginx 需要連結到 Flask 應用程式，並設定依賴關係。
PostgreSQL 資料函式庫
postgres:
container_name: 'fib-dev-postgres'
image: 'postgres:11.2'
restart: always
ports:
- '5432:5432'
environment:
- POSTGRES_USER=user
- POSTGRES_DB=fib
- POSTGRES_PASSWORD=password
此段落定義了 PostgreSQL 資料函式庫服務，使用官方映像檔，並設定環境變數來組態資料函式庫。
全域引數設定
為了讓應用程式能夠動態載入組態，我們需要一個全域引數物件來管理資料函式庫連線等設定。以下是如何建構這個物件的範例：
import sys
import os
import yaml
from typing import Dict, List
class GlobalParams(dict):
def __init__(self) -> None:
super().__init__()
self.update(self.get_yml_file())
def get_yml_file(self) -> Dict[str, str]:
config_path = os.getenv('CONFIG_PATH', 'config.yml')
if not os.path.isfile(config_path):
print(f"Configuration file {config_path} not found")
sys.exit(1)
with open(config_path, 'r') as f:
return yaml.safe_load(f)
全域引數物件解說：
- GlobalParams：繼承自 Python 的字典型別，用於儲存組態引數。
- init：初始化方法，從 YAML 組態檔中載入引數。
- get_yml_file：讀取組態檔並傳回其內容。
資料存取層的定義
在完成組態後，我們需要定義資料存取層來與資料函式庫進行互動。以下是如何使用 SQLAlchemy 和 Alembic 來建立資料存取層的範例：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class FibEntry(Base):
__tablename__ = 'fib_entries'
id = Column(Integer, primary_key=True)
number = Column(Integer)
result = Column(Integer)
engine = create_engine('postgresql://user:password@postgres/fib')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
def get_fib_result(number):
result = session.query(FibEntry).filter_by(number=number).first()
if result:
return result.result
else:
result = calculate_fib(number)
new_entry = FibEntry(number=number, result=result)
session.add(new_entry)
session.commit()
return result
def calculate_fib(number):
# 費氏數列計算邏輯
資料存取層解說：
- Base：SQLAlchemy 的基礎類別，用於定義資料函式庫模型。
- FibEntry：費氏數列的資料函式庫模型，包含編號、數字和結果。
- create_engine：建立與資料函式庫的連線引擎。
- sessionmaker：建立會話工廠。
- get_fib_result：查詢費氏數列結果或計算並儲存結果。
- calculate_fib：計算費氏數列的邏輯。
資料函式庫遷移
為了確保資料函式庫模型與應用程式同步，我們需要使用 Alembic 做資料函式庫遷移。以下是如何設定 Alembic 的範例：
alembic init alembic
from logging.config import fileConfig
from sqlalchemy import engine_from_config, pool
def run_migrations_offline():
url = config.get_main_option("sqlalchemy.url")
context.configure(
url=url,
target_metadata=target_metadata,
literal_binds=True,
dialect_opts={"paramstyle": "named"},
)
with context.begin_transaction():
context.run_migrations()
def run_migrations_online():
connectable = engine_from_config(
config.get_section(config.config_ini_section),
prefix="sqlalchemy.",
poolclass=pool.NullPool,
)
with connectable.connect() as connection:
context.configure(
connection=connection,
target_metadata=target_metadata,
literal_binds=True,
dialect_opts={"paramstyle": "named"},
)
with context.begin_transaction():
context.run_migrations()
if context.is_offline_mode():
run_migrations_offline()
else:
run_migrations_online()
資料函式庫遷移解說：
- alembic init alembic：初始化 Alembic 資料夾和組態檔案。
- run_migrations_offline 和 run_migrations_online：分別處理離線和線上模式下的資料函式庫遷移。
流程圖示解析
以下流程圖展示了系統架構：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title Flask 應用效能提升：Rust 整合與高效佈署
package "Docker 架構" {
actor "開發者" as dev
package "Docker Engine" {
component [Docker Daemon] as daemon
component [Docker CLI] as cli
component [REST API] as api
}
package "容器運行時" {
component [containerd] as containerd
component [runc] as runc
}
package "儲存" {
database [Images] as images
database [Volumes] as volumes
database [Networks] as networks
}
cloud "Registry" as registry
}
dev --> cli : 命令操作
cli --> api : API 呼叫
api --> daemon : 處理請求
daemon --> containerd : 容器管理
containerd --> runc : 執行容器
daemon --> images : 映像檔管理
daemon --> registry : 拉取/推送
daemon --> volumes : 資料持久化
daemon --> networks : 網路配置
@enduml此圖示展示了 Client 的請求會先經過 Nginx 作為反向代理轉發到 Flask 應用程式，Flask 應用程式再與 PostgreSQL 資料函式庫互動。
流程圖示解說：
上圖展示了系統架構，Client 的請求會先經過 Nginx 作為反向代理轉發到 Flask 應用程式，Flask 應用程式再與 PostgreSQL 資料函式庫互動。
延伸
透過以上步驟，我們成功地建構了一個高效且可擴充套件的應用程式佈署方案。未來可以考慮以下幾點改進：
- 負載平衡：在生產環境中使用負載平衡器來分散流量。
- 監控與日誌：新增監控和日誌功能以便更好地管理和除錯應用程式。
- 安全性：增加安全措施如 SSL/TLS 加密、身份驗證和授權機制。
- 容量擴充套件：利用 Kubernetes 或其他容器協調工具來實作自動擴充套件。
透過這些改進措施，我們可以進一步提升應用程式的穩定性、安全性和可擴充套件性。
