引言

在开发和部署Web应用时，开发者常常需要处理多端口服务、防火墙配置以及生产环境优化等问题。本文将通过一个实际案例，详细介绍如何从开发环境（使用python3 app.py）过渡到生产环境（使用WSGI服务器如Gunicorn），并管理多个端口（如5000和6000）。我们还会讨论如何配置防火墙、优化性能，并提供必要的Java代码示例（如Spring Boot对比实现）。

1. Flask应用基础：开发环境运行

在开发阶段，我们通常直接使用Flask内置服务器运行应用：

1. # app.py
   
2. from flask import Flask
   
3. app = Flask(__name__)
   
4. 
   
5. @app.route('/')
   
6. def home():
   
7.     return "Hello, World!"
   
8. 
   
9. if __name__ == '__main__':
   
10.     app.run(host='0.0.0.0', port=6000, debug=True)

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运行方式：

1. python3 app.py

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问题：Flask开发服务器性能低，不适合生产环境，且debug=True会带来安全风险。

2. 多端口服务管理

在同一台服务器上运行多个服务（如5000和6000端口）是完全可行的，只需确保：
端口未被占用：

1. sudo netstat -tulnp | grep -E '5000|6000'

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应用绑定到不同端口，例如：

1. # app1.py (Port 5000)
   
2. if __name__ == '__main__':
   
3.     app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
   
4. 
   
5. # app2.py (Port 6000)
   
6. if __name__ == '__main__':
   
7.     app.run(host='0.0.0.0', port=6000)

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3. 防火墙配置：开放6000端口

Linux系统防火墙管理工具不同，开放端口的方式也不同：
(1) UFW (Ubuntu/Debian)

1. sudo ufw allow 6000/tcp
   
2. sudo ufw enable
   
3. sudo ufw status

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(2) Firewalld (CentOS/RHEL)

1. sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=6000/tcp --permanent
   
2. sudo firewall-cmd --reload

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(3) iptables (传统方法)

1. sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6000 -j ACCEPT
   
2. sudo service iptables save  # 或 netfilter-persistent save

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4. 从开发到生产：使用Gunicorn部署

Flask开发服务器不适合生产环境，应使用WSGI服务器如Gunicorn：
(1) 安装Gunicorn

1. pip install gunicorn

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(2) 运行Flask应用

1. gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:6000 app:app

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-w 4：4个工作进程（建议设为2*CPU核心数+1）
app:app：app.py文件中的app实例
(3) 使用配置文件（推荐）
创建gunicorn_conf.py：

1. bind = "0.0.0.0:6000"
   
2. workers = 4
   
3. timeout = 120
   
4. accesslog = "gunicorn_access.log"
   
5. errorlog = "gunicorn_error.log"

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运行：

1. gunicorn -c gunicorn_conf.py app:app

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5. Nginx反向代理优化

Gunicorn处理动态请求，Nginx处理静态文件、负载均衡和HTTPS：
(1) 安装Nginx

1. # Ubuntu/Debian
   
2. sudo apt install nginx
   
3. 
   
4. # CentOS/RHEL
   
5. sudo yum install nginx

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(2) 配置Nginx
创建/etc/nginx/conf.d/flask_app.conf：

1. server {
   
2.     listen 80;
   
3.     server_name yourdomain.com;
   
4. 
   
5.     location / {
   
6.         proxy_pass http://127.0.0.1:6000;
   
7.         proxy_set_header Host $host;
   
8.         proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
   
9.     }
   
10. 
    
11.     location /static/ {
    
12.         alias /path/to/static/files;
    
13.     }
    
14. }

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测试并重启：

1. sudo nginx -t
   
2. sudo systemctl restart nginx

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6. 系统服务管理（systemd）

让Gunicorn在后台运行，并开机自启：
创建/etc/systemd/system/flaskapp.service：

1. [Unit]
   
2. Description=Gunicorn Flask App
   
3. After=network.target
   
4. 
   
5. [Service]
   
6. User=youruser
   
7. Group=www-data
   
8. WorkingDirectory=/path/to/app
   
9. ExecStart=/path/to/venv/bin/gunicorn -c gunicorn_conf.py app:app
   
10. 
    
11. [Install]
    
12. WantedBy=multi-user.target

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启动并启用：

1. sudo systemctl daemon-reload
   
2. sudo systemctl start flaskapp
   
3. sudo systemctl enable flaskapp

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7. Java对比实现（Spring Boot）

如果是Java开发者，可以使用Spring Boot实现类似功能：
(1) 多端口管理

1. // 主应用 (Port 5000)
   
2. @SpringBootApplication
   
3. public class App1 {
   
4.     public static void main(String[] args) {
   
5.         SpringApplication.run(App1.class, args);
   
6.     }
   
7. }
   
8. 
   
9. ​​​​​​​// 第二个应用 (Port 6000)
   
10. @SpringBootApplication
    
11. public class App2 {
    
12.     public static void main(String[] args) {
    
13.         SpringApplication app = new SpringApplication(App2.class);
    
14.         app.setDefaultProperties(Collections.singletonMap("server.port", "6000"));
    
15.         app.run(args);
    
16.     }
    
17. }

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(2) 生产环境部署
使用java -jar或Docker：

1. java -jar app1.jar --server.port=5000
   
2. java -jar app2.jar --server.port=6000

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8. 总结与最佳实践

1.开发环境：使用python3 app.py调试，但不要用于生产。
2.生产环境：

• 使用Gunicorn + Nginx
  
• 禁用debug=True
  
• 使用systemd管理服务
  

3.多端口管理：

• 确保端口未被占用
  
• 开放防火墙端口
  

4.Java对比：Spring Boot支持多端口，部署方式类似。
通过以上步骤，你的Flask应用将具备高可用性、安全性和可扩展性，适用于生产环境！
到此这篇关于Flask应用部署与多端口管理实践全指南的文章就介绍到这了,更多相关Flask应用部署内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

来源：https://www.jb51.net/python/339804134.htm
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