Flask 的启动在开发模式下，我们用 app.run 这种形式即可，但是如果要将 Flask 项目部署到生产环境需要考虑到高可用、高并发、分布式等线上环境的要求。这里主要介绍常用的一些做法。
开发模式
开发模式下，往往通过如下代码即可启动 flask 项目：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
......
......
......
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=6868, debug=True)
如上配置表示在项目在当前主机的 6868 端口启动服务，并监听请求。
生产环境部署
python 的 web 框架不管是 flask 还是 django 等，生产环境往往和 web server 搭配部署，flask 常和 gunicorn 一起使用。
gunicorn 安装
gunicorn 是一个 类unix 上被广泛使用的高性能的 python wsgi http server。它和大多数的 web 框架兼容，并具有实现简单，轻量级，高性能等特点。
安装如下：
pip install gunicorn
gunicorn 启动配置
gunicorn 启动往往指定配置信息，可以通过参数命令指定，也可以通过配置文件，示例 gunicorn-conf.py 文件如下：
import multiprocessing
import os
import platform
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
debug = False
# 设置日志记录水平
loglevel = 'info'
# 服务地址（address:port）
bind = '0.0.0.0:6868'
if platform.system() == 'Windows':
# win机器路径
log_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'logs')
else:
# 服务器路径
log_path = 'logs'
# 设置进程文件目录
pidfile = log_path + '/gunicorn.pid'
logfile = log_path + '/gunicorn.log'
# 设置访问日志和错误信息日志路径
accesslog = log_path + '/gunicorn_access.log'
errorlog = log_path + '/gunicorn_error.log'
# 设置守护进程,将进程交给 supervisor 管理
daemon = 'false'
# 工作模式协程、默认 sync
worker_class = 'gevent'
# 启动的进程数（获取服务器的 cpu核心数 * 2 + 1）
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
# 指定每个工作者的线程数
threads = 20
# 设置最大并发量
worker_connections = 2000
x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'
supervisor 启动项目
supervisor 是用 python 开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台 daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启，通常运维用其管理各种服务进程。
这里是通过 supervisor 来启动 gunicorn 服务，配置示例如下：
[program:xxx-server] # 项目名称
command=/usr/local/python3/bin/gunicorn -c gunicorn-conf.py app:app # gunicorn 指定配置文件启动项目
directory=/www/xxx-server # flask 项目存放路径
autorestart=true
stdout_logfile=/www/server/log/mock-server.out.log # 日志
redirect_stderr=true
user=root
priority=999
supervisor 相关命令，如下：
# 启动所有服务
sudo supervisorctl start all
# 启动单个服务
sudo supervisorctl start 服务名称
# 停止所有服务
sudo supervisorctl stop all
# 重启所有服务
sudo supervisorctl restart all