Nginx + Gunicorn + Django + PostgreSQL

여태 Django의 빌트-인 웹 서버를 이용하다가, Nginx와 Gunicorn을 연동해보기로 했다. 아래의 링크에서 가장 많은 도움을 받았고, 설치하며 겪었던 시행착오를 정리하기 위해서 글로 정리한다.

• https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-django-with-postgres-nginx-and-gunicorn-on-ubuntu-16-04

환경

• OS : Ubuntu 16.04
• Python : 3.4
• Django : 1.8.5 (LTS)

패키지 설치

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev libpq-dev postgresql postgresql-contrib nginx

PostgreSQL

PostgreSQL은 오픈소스 RDBMS다. MySQL에 비해 SQL 표준을 잘 지키고 있고, Genetic query optimizer라고 불리는 알고리즘 덕분에 쿼리가 복잡해질 수록 성능이 더 잘나오는 편이라고 한다.

$ sudo -u postgres psql

• psql : 쿼리문을 입력할 수 있는 데이터베이스 콘솔 실행.
• postgres : PostgreSQL의 디폴트 사용자.

postgres=# CREATE DATABASE myproject;

postgres=# CREATE USER myprojectuser WITH PASSWORD 'password';

postgres=# ALTER ROLE myprojectuser SET client_encoding TO 'utf8';

postgres=# ALTER ROLE myprojectuser SET default_transaction_isolation TO 'read committed';

postgers=# ALTER ROLE myprojectuser SET timezone TO 'UTC';

postgres=# GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE myproject TO myprojectuser;

virtualenv, virtualenv-wrapper

virtualenv는 프로젝트 개발에 필요한 파이썬 패키지를 독립된 가상환경에서 설치하고 관리할 수 있게 돕는 툴인데, virtualenv-wrapper는 기존의 virtualenv를 좀 더 편하게 쓸 수 있도록 몇 가지 기능을 추가한 툴이다.

$ pip3 install virtualenvwrapper

아래의 환경 변수와 쉘 스크립트를 .bash_rc에 추가한다.

.bash_rc

WORKON_HOME=/home/ubuntu/Envs
VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

• WORKON_HOME이 가르키는 디렉토리에 가상 환경들이 모인다.

$ source ~/.bash_rc : 변경된 .barh_rc 스크립트 실행

$ mkvirtualenv myenv : 가상환경 생성, 활성화

$ deactivate : 가상환경 비활성화

$ workon myenv : 가상환경 활성화

Django

$ workon myenv

$ pip3 install django

$ django-admin.py startproject myproject

$ cd myproject && ./manage.py migrate

settings.py

ALLOWED_HOSTS = ['server_domain_or_ip', ]

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
        'NAME': 'myproject',
        'USER': 'myprojectuser',
        'PASSWORD': '',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '',
    }
}

STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'static_files/')
MEDIA_URL = '/uploads/'
MEDIA_ROOT = 'upload_files'

$ ./manage.py collectstatic : 프로젝트 내의 static file(css, javascript, image ..)을 STATIC_ROOT가 가르키는 디렉토리 밑으로 복사

Gunicorn

$ pip3 install gunicorn

/etc/systemd/system/gunicorn.service

[Unit]
Description=gunicorn daemon
After=network.target

[Service]
Environment="variable=value"
User=ubuntu
Group=www-data
WorkingDirectory=/home/ubuntu/myproject
ExecStart=/home/ubuntu/Envs/myenv/bin/gunicorn --workers 3 --bind unix:/home/ubuntu/myproject/myproject.sock myproject.wsgi:application

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Environment : .bash_rc에 있는 환경 변수를 읽어오지 못하기 때문에 필요한 시스템 환경 변수는 여기에 작성.

User : gunicorn을 실행할 시스템 사용자의 이름

WorkingDirectory : Django 프로젝트의 경로

ExecStart : django 서버를 실행하는 명령어. ' myproject.sock ' 파일로 Nginx와 통신하게 된다.

$ sudo systemctl start gunicorn

$ sudo systemctl enable gunicorn

$ sudo systemctl daemon-reload : gunicorn.service 파일이 변경됐을 때 적용.

$ sudo systemctl status gunicorn : gunicorn의 실행 상태, 에러 여부도 알 수 있다.

NginX

/etc/nginx/site-available/default

server {
    listen 80;
    server_name my_domain.com;

    location = /favicon.ico { access_log off; log_not_found off; }
    location /static/ {
        alias /home/ubuntu/myproject/static_files/;
    }

    location /uploads/ {
        alias /home/ubuntu/myproject/upload_files/;
    }

    location / {
        include proxy_params;
        proxy_pass http://unix:/home/ubuntu/myproject/myproject.sock;
    }
}

$ sudo ln -s /etc/nginx/site-available/default /etc/nginx/site-enabled/default

 - 'site-enabled' 폴더의 심볼릭 링크('site-available' 폴더의 default 파일)를 기준으로 Nginx 서버가 실행된다.

$ sudo nginx -t : Nginx 설정 파일의 문법 에러 검출.

$ sudo systemctl start nginx : Nginx 서버 재시작.

• /var/log/nginx/error.log : 에러 로그 파일.

성능비교 ( Pingdom )

Django를 "빌트인 서버"로 실행할 때와 "Nginx+Gunicorn"로 서버를 실행했을 때, 웹 사이트 성능 비교

빌트인 서버

 자바스크립트의 동일 연산자에는 두 가지가 있다.

• 관대한 동등/비동등 연산자 "==" "!="
• 엄격한 일치/불일치 연산자 "===" "!=="

 동등 연산자  ==  는 모든 필수적인 타입 변환을 한 후에 동등함을 비교할 것입니다. 일치 연산자  === 는 타입 변환을 하지 않기 때문에, 두 값이 같은 타입이 아니면  === 는 단순히 false를 반환합니다. 둘 다 속도는 같습니다.

 더글라스 크록포드(JSON의 아버지!)의 JavaScript: The Good Parts를 인용해보겠습니다.

 자바스크립트는 두 세트의 동일 연산자를 가집니다.  ===  와  !== , 그리고 그들의 나쁜 쌍둥이  ==  와  != . 좋은 것들은 당신이 예상하는대로 동작하는 것입니다. 만약 두 개의 피연산자가 동일한 타입, 동일한 값이면  ===  는 true를 만들고,  !== 는 false를 만듭니다. 나쁜 쌍둥이는 피연산자가 같은 타입일 때 올바르게 동작하지만, 다른 타입이라면 그들은 피연산자의 값을 마음대로 하려 할겁니다. 그들의 행동으로 형성된 법칙은 복잡하고 기억하기 어렵습니다. 여기에 몇 가지 흥미로운 케이스가 있습니다.

"" == '0' //false
0 == "" //true
0 == '0' //true

false == 'false' //false
false == '0' // true

false == undefined //false
false == null //false
null == undefined // true

'\t\r\n' == 0 // true

 타당성이 부족한 것이 놀랍습니다. 내 조언은 나쁜 쌍둥이들을 절대 사용하지 말라는 겁니다. 대신, 항상  ===  와  !== 를 사용하세요. 위의 모든 비교들은  ===  로 비교하면 false를 만듭니다.

 레퍼런스 타입에 대해서는  ==  와  ===  는 특별한 경우를 제외하고, 서로 일관성을 갖고 동작합니다.

var a = [1,2,3];
var b = [1,2,3];

var c = {x: 1, y: 2};
var d = {x: 1, y: 2};

var e = "text";
var f = "te" + "xt";

a == b // false
a === b // false

c == d // false
c === d // false

e == f // true
e === f // true

"abc" == new Striing("abc") // true
"abc" === new String("abc") // false

 여기  ==  연산자는 두 객체의 값을 검사하고, true를 반환하지만, 그들이 같은 타입인지 보는  ===  는 false를 반환합니다. 무엇이 맞을까요? 그것은 정말 당신이 비교하려는 것에 따라 달렸습니다. 나의 조언은, 질문을 완전히 돌아가서, String 생성자를 문자열 객체를 생성하는데 사용하지 말라는 것입니다.

선형 자료구조의 한 종류인 리스트는 배열 리스트(Array List)와 연결 리스트(Linked List)로 나뉜다. 

# 배열 리스트 ( Array List ) 

: 배열 기반으로 구현된 리스트.

장점

- index를 이용한 랜덤 접근 지원

단점

- 처음에 길이를 정해줘야 하며 필요에 따라 길이를 변경할 수 없다. ( 고정 길이 )

- 추가/삭제 시 나머지 요소들의 이동이 필요하다.

# 연결 리스트 ( Linked List ) 

: 메모리에 동적할당된 공간에 데이터를 저장하고, 그 공간들을 연결해서 구현한 리스트다. 

장점

- 처음에 길이를 정할 필요가 없고 각 요소는 메모리에 동적할되므로 길이 제한에 자유롭다. ( 가변 길이 )

- 추가/삭제 시 나머지 요소들의 이동이 필요없다.

단점

- 순차 접근으로 시간 복잡도 증가.

# 자바의 Array List

: Java Collection에서도 Array List, Linked List같은 리스트 자료구조를 제공하는데, 이 중 Array List는 이름을 그대로 해석하면 "배열 리스트"지만 기존 배열기반 리스트의 단점을 보완한 특징을 가진다.

장점 

- 처음에 길이를 정할 필요가 없다. ( 가변 길이 )

- 랜덤 접근 지원.

단점

- 추가/삭제 시 나머지 요소들의 이동이 필요하다.