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커플 필수 앱 비트윈은 여러 종류의 오픈 소스를 기반으로 이루어져 있습니다. 그 중 하나는 HBase라는 NoSQL 데이터베이스입니다. VCNC에서는 HBase를 비트윈 서비스의 메인 데이터베이스로써 사용하고 있으며, 또한 데이터 분석을 위한 DW 서버로도 사용하고 있습니다.그동안 두 개의 HBase Cluster 모두 최적화를 위해서 여러 가지 설정을 테스트했고 노하우를 공유해 보고자 합니다. 아랫은 저희가 HBase를 실제로 저희 서비스에 적용하여 운영하면서 최적화한 시스템 구성과 설정들을 정리한 것입니다. HBase를 OLTP/OLAP 목적으로 사용하고자 하는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다. 아래 구성을 최적화하기 위해서 했던 오랜 기간의 삽질기는 언젠가 따로 포스팅 하도록 하겠습니다.HBaseHBase는 Google이 2006년에 발표한 BigTable이라는 NoSQL 데이터베이스의 아키텍처를 그대로 따르고 있습니다. HBase는 뛰어난 Horizontal Scalability를 가지는 Distributed DB로써, Column-oriented store model을 가지고 있습니다. 사용량이 늘어남에 따라서 Regionserver만 추가해주면 자연스럽게 Scale-out이 되는 구조를 가지고 있습니다. 또한, Hadoop 특유의 Sequential read/write를 최대한 활용해서 Random access를 줄임으로 Disk를 효율적으로 사용한다는 점을 특징으로 합니다. 이 때문에 HBase는 보통의 RDBMS와는 다르게 Disk IO가 병목이 되기보다는 CPU나 RAM 용량이 병목이 되는 경우가 많습니다.HBase는 많은 회사가 데이터 분석을 하는 데 활용하고 있으며, NHN Line과 Facebook messenger 등의 메신저 서비스에서 Storage로 사용하고 있습니다.시스템 구성저희는 Cloudera에서 제공하는 HBase 0.92.1-cdh4.1.2 release를 사용하고 있으며, Storage layer로 Hadoop 2.0.0-cdh4.1.2를 사용하고 있습니다. 또한, Between의 데이터베이스로 사용하기 위해서 여러 대의 AWS EC2의 m2.4xlarge 인스턴스에 HDFS Datanode / HBase Regionserver를 deploy 하였습니다. 이는 m2.4xlarge의 큰 메모리(68.4GB)를 최대한 활용해서 Disk IO를 회피하고 많은 Cache hit이 나게 하기 위함입니다.또한 Highly-Available를 위해서 Quorum Journaling node를 활용한 Active-standby namenode를 구성했으며, Zookeeper Cluster와 HBase Master도 여러 대로 구성하여 Datastore layer에서 SPOF를 전부 제거하였습니다. HA cluster를 구성하는 과정도 후에 포스팅 하도록 하겠습니다.HDFS 최적화 설정dfs.datanode.handler.countHDFS에서 외부 요청을 처리하는 데 사용할 Thread의 개수를 정하기 위한 설정입니다. 기본값은 3인데 저희는 100으로 해 놓고 사용하고 있습니다.dfs.replicationHDFS 레벨에서 각각의 데이터가 몇 개의 독립된 인스턴스에 복사될 것 인가를 나타내는 값입니다. 저희는 이 값을 기본값인 3으로 해 놓고 있습니다. 이 값을 높이면 Redundancy가 높아져서 데이터 손실에 대해서 더 안전해지지만, Write 속도가 떨어지게 됩니다.dfs.datanode.max.transfer.threads하나의 Datanode에서 동시에 서비스 가능한 block 개수 제한을 나타냅니다.과거에는 dfs.datanode.max.xcievers라는 이름의 설정이었습니다.기본값은 256인데, 저희는 4096으로 바꿨습니다.ipc.server.tcpnodelay / ipc.client.tcpnodelaytcpnodelay 설정입니다. tcp no delay 설정은 TCP/IP network에서 작은 크기의 패킷들을 모아서 보냄으로써 TCP 패킷의 overhead를 절약하고자 하는 Nagle's algorithm을 끄는 것을 의미합니다. 기본으로 두 값이 모두 false로 설정되어 있어 Nagle's algorithm이 활성화되어 있습니다. Latency가 중요한 OLTP 용도로 HBase를 사용하시면 true로 바꿔서 tcpnodelay 설정을 켜는 것이 유리합니다.HBase 최적화 설정hbase.regionserver.handler.countRegionserver에서 외부로부터 오는 요청을 처리하기 위해서 사용할 Thread의 개수를 정의하기 위한 설정입니다. 기본값은 10인데 보통 너무 작은 값입니다. HBase 설정 사이트에서는 너무 큰 값이면 좋지 않다고 얘기하고 있지만, 테스트 결과 m2.4xlarge (26ECU) 에서 200개 Thread까지는 성능 하락이 없는 것으로 나타났습니다. (더 큰 값에 관해서 확인해 보지는 않았습니다.)저희는 이 값을 10에서 100으로 올린 후에 약 2배의 Throughput 향상을 얻을 수 있었습니다.hfile.block.cache.sizeHBase 의 block 들을 cache 하는데 전체 Heap 영역의 얼마를 할당한 것인지를 나타냅니다. 저희 서비스는 Read가 Write보다 훨씬 많아서 (Write가 전체의 약 3%) Cache hit ratio가 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다.HBase 에서는 5분에 한 번 log 파일에 LruBlockCache (HBase 의 Read Cache) 가 얼마 만큼의 메모리를 사용하고 있고, Cache hit ratio가 얼마인지 표시를 해줍니다. 이 값을 참조하셔서 최적화에 사용하실 수 있습니다.저희는 이 값을 0.5로 설정해 놓고 사용하고 있습니다. (50%)hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit / hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit이 두 개의 설정은 HBase에서 Write 한 값들을 메모리에 캐쉬하고 있는 memstore가 Heap 영역의 얼마만큼을 할당받을지를 나타냅니다. 이 값이 너무 작으면 메모리에 들고 있을 수 있는 Write의 양이 한정되기 때문에 디스크로 잦은 flush가 일어나게 됩니다. 반대로 너무 크면 GC에 문제가 있을 수 있으며 Read Cache로 할당할 수 있는 메모리를 낭비하는 것이기 때문에 좋지 않습니다.lowerLimit와 upperLimit의 두 가지 설정이 있는데, 두 개의 설정이 약간 다른 뜻입니다.만약 memstore 크기의 합이 lowerLimit에 도달하게 되면, Regionserver에서는 memstore들에 대해서 'soft'하게 flush 명령을 내리게 됩니다. 크기가 큰 memstore 부터 디스크에 쓰이게 되며, 이 작업이 일어나는 동안 새로운 Write가 memstore에 쓰일 수 있습니다.하지만 memstore 크기의 합이 upperLimit에 도달하게 되면, Regionserver는 memstore들에 대한 추가적인 Write를 막는 'hard'한 flush 명령을 내리게 됩니다. 즉, 해당 Regionserver이 잠시 동안 Write 요청을 거부하게 되는 것입니다. 보통 lowerLimit에 도달하면 memstore의 크기가 줄어들기 때문에 upperLimit까지 도달하는 경우는 잘 없지만, write-heavy 환경에서 Regionserver가 OOM으로 죽는 경우를 방지하기 위해서 hard limit가 존재하는 것으로 보입니다.hfile.block.cache.size와 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit의 합이 0.8 (80%)를 넘을 수 없게 되어 있습니다. 이는 아마 read cache 와 memstore의 크기의 합이 전체 Heap 영역 중 대부분을 차지해 버리면 HBase의 다른 구성 요소들이 충분한 메모리를 할당받을 수 없기 때문인 듯합니다.저희는 이 두 개의 설정 값을 각각 0.2, 0.3으로 해 놓았습니다. (20%, 30%)ipc.client.tcpnodelay / ipc.server.tcpnodelay / hbase.ipc.client.tcpnodelayHDFS의 tcpnodelay 와 비슷한 설정입니다. 기본값은 전부 false입니다.이 설정을 true로 하기 전에는 Get/Put 99%, 99.9% Latency가 40ms 와 80ms 근처에 모이는 현상을 발견할 수 있었습니다. 전체 요청의 매우 작은 부분이었지만, 평균 Get Latency가 1~2ms 내외이기 때문에 99%, 99.9% tail이 평균 Latency에 큰 영향을 미쳤습니다.이 설정을 전부 true로 바꾼 후에 평균 Latency가 절반으로 하락했습니다.Heap memory / GC 설정저희는 m2.4xlarge가 제공하는 메모리 (68.4GB)의 상당 부분을 HBase의 Read/Write cache에 할당하였습니다. 이는 보통 사용하는 Java Heap 공간보다 훨씬 큰 크기이며 심각한 Stop-the-world GC 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 저희는 이 문제를 피하고자 여러 가지 설정을 실험하였습니다.STW GC time을 줄이기 위해서 Concurrent-Mark-and-sweep GC를 사용했습니다.HBase 0.92에서부터 기본값으로 설정된 Memstore-Local Allocation Buffer (MSLAB) 을 사용했습니다. hbase.hregion.memstore.mslab.enabled = true #(default)hbase-env.sh 파일을 다음과 같이 설정했습니다. HBASE_HEAPSIZE = 61440 #(60GB) HBASE_OPTS = "-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps"GC log를 Python script로 Parsing해서 STW GC 시간을 관찰하고 있습니다. 지금까지 0.2초 이상의 STW GC는 한 번도 발생하지 않았습니다.그 밖에 도움이 될 만한 설정들hbase.hregion.majorcompactionHBase는 하나의 Region에 대해서 여러 개의 StoreFile을 가질 수 있습니다. 그리고 주기적으로 성능 향상을 위해서 이 파일들을 모아서 하나의 더 큰 파일로 합치는 과정을 진행하게 됩니다. 그리고 이 과정은 많은 CPU usage와 Disk IO를 동반합니다. 그리고 이때 반응 속도가 다소 떨어지게 됩니다. 따라서 반응 속도가 중요한 경우에는, 이 Major compaction을 off-peak 시간대를 정해서 manual 하게 진행하시는 것이 좋습니다.저희는 사용자의 수가 상대적으로 적은 새벽 시간대에 crontab 이 실행시키는 script가 돌면서 전체 Region에 대해서 하나하나 Major Compaction이 진행되도록 하였습니다.기본값은 86,400,000 (ms)로 되어 있는데, 이 값을 0으로 바꾸시면 주기적인 Major Compaction이 돌지 않게 할 수 있습니다.hbase.hregion.max.filesizeHBase는 하나의 Region이 크기가 특정 값 이상이 되면 자동으로 2개의 Region으로 split을 시킵니다. Region의 개수가 많지 않을 때는 큰 문제가 없지만, 계속해서 데이터가 쌓이게 되면 필요 이상으로 Region 수가 많아지는 문제를 나을 수 있습니다. Region 수가 너무 많아지면 지나친 Disk IO가 생기는 문제를 비롯한 여러 가지 안 좋은 점이 있을 수 있기 때문에, split 역시 manual 하게 하는 것이 좋습니다. 그렇다고 Table의 Region 수가 너무 적으면 Write 속도가 떨어지거나 Hot Region 문제가 생길 수 있기 때문에 좋지 않습니다.HBase 0.92.1 에서는 기본값이 1073741824(1GB)로 되어 있는데, 저희는 이 값을 10737418240(10GB)로 늘인 후에 manual 하게 split을 하여 Region의 개수를 조정하고 있습니다.hbase.hregion.memstore.block.multipliermemstore의 전체 크기가 multiplier * flush size보다 크면 추가적인 Write를 막고 flush가 끝날때까지 해당 memstore는 block 됩니다.기본값은 2인데, 저희는 8로 늘려놓고 사용하고 있습니다.dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec부수적인 설정이지만, HDFS의 Datanode간의 load balancing이 일어나는 속도를 제한하는 설정입니다. 기본값은 1MB/sec로 되어 있지만, 계속해서 Datanode를 추가하거나 제거하는 경우에는 기본값으로는 너무 느릴 때가 있습니다. 저희는 10MB/sec 정도로 늘려서 사용하고 있습니다.dfs.namenode.heartbeat.recheck-intervalHDFS namenode에만 해당되는 설정입니다.Datanode가 응답이 없는 경우에 얼마 후에 Hadoop cluster로부터 제거할 것인지를 나타내는 값입니다.실제로 응답이 없는 Datanode가 떨어져 나가기까지는 10번의 heartbeat가 연속해서 실패하고 2번의 recheck역시 실패해야 합니다. Heartbeat interval이 기본값인 3초라고 하면, 30초 + 2 * recheck-interval 후에 문제가 있는 Datanode가 제거되는 것입니다.기본값이 5분으로 되어 있는데, fail-over가 늦어지기 때문에 사용하기에는 너무 큰 값입니다. 저희는 문제가 있는 Datanode가 1분 후에 떨어져 나갈 수 있도록 이 값을 15,000 (ms) 으로 잡았습니다.Read short-circuitRegionServer가 로컬 Datanode로부터 block을 읽어올 때 Datanode를 통하지 않고 Disk로부터 바로 읽어올 수 있게 하는 설정입니다.데이터의 양이 많아서 Cache hit이 낮아 데이터 대부분을 디스크에서 읽어와야 할 때 효율적입니다. Cache hit에 실패하는 Read의 Throughput이 대략 2배로 좋아지는 것을 확인할 수 있습니다. OLAP용 HBase에는 매우 중요한 설정이 될 수 있습니다.하지만 HBase 0.92.1-cdh4.0.1까지는 일부 Region이 checksum에 실패하면서 Major compaction이 되지 않는 버그가 있었습니다. 현재 이 문제가 해결되었는지 확실하지 않기 때문에 확인되기 전에는 쓰는 것을 추천하지는 않습니다.설정하는 방법은 다음과 같습니다. dfs.client.read.shortcircuit = true #(hdfs-site.xml) dfs.block.local-path-access.user = hbase #(hdfs-site.xml) dfs.datanode.data.dir.perm = 775 #(hdfs-site.xml) dfs.client.read.shortcircuit = true #(hbase-site.xml)Bloom filterBloom filter의 작동방식에 대해 시각적으로 잘 표현된 데모 페이지HBase는 Log-structured-merge tree를 사용하는데, 하나의 Region에 대해서 여러 개의 파일에 서로 다른 version의 값들이 저장되어 있을 수 있습니다. Bloom filter는 이때 모든 파일을 디스크에서 읽어들이지 않고 원하는 값이 저장된 파일만 읽어들일 수 있게 함으로써 Read 속도를 빠르게 만들 수 있습니다.Table 단위로 Bloom filter를 설정해줄 수 있습니다.ROW와 ROWCOL의 두 가지 옵션이 있는데, 전자는 Row key로만 filter를 만드는 것이고, 후자는 Row+Column key로 filter를 만드는 것입니다. Table Schema에 따라 더 적합한 설정이 다를 수 있습니다.저희는 데이터 대부분이 메모리에 Cache 되고 하나의 Region에 대해서 여러 개의 StoreFile이 생기기 전에 compaction을 통해서 하나의 큰 파일로 합치는 작업을 진행하기 때문에, 해당 설정을 사용하지 않고 있습니다.결론지금까지 저희가 비트윈을 운영하면서 얻은 경험을 토대로 HBase 최적화 설정법을 정리하였습니다. 하지만 위의 구성은 어디까지나 비트윈 서비스에 최적화되어 있는 설정이며, HBase의 사용 목적에 따라서 달라질 수 있음을 말씀드리고 싶습니다. 그래서 단순히 설정값을 나열하기보다는 해당 설정이 어떤 기능을 하는 것인지 저희가 아는 한도 내에서 설명드리려고 하였습니다. 위의 글에서 궁금한 점이나 잘못된 부분이 있으면 언제든지 답글로 달아주시길 바랍니다. 감사합니다.

안녕하세요. 스포카 크리에이터팀 문성원입니다. 오늘은 WSGI(Web Server Gateway Interface)어플리케이션을 직접 작성해보고, 또 이런 작성을 보다 쉽게 도와주는 프레임워크 중 하나인 Flask에 대해서 알아보겠습니다.WSGIWSGI에 대해 기억이 가물하신 분들을 위해 지난 글의 일부를 잠깐 다시 살펴보죠.이 경우 uwsgi는 일종의 어플리케이션 컨테이너(Application Container)로 동작하게 됩니다. 적재한 어플리케이션을 실행만 시켜주는 역할이죠. 이러한 uwsgi에 적재할 어플리케이션(스포카 서버)에는 일종의 규격이 존재하는데, 이걸 WSGI라고 합니다.(정확히는 WSGI에 의해 정의된 어플리케이션을 돌릴 수 있게 설계된 컨테이너가 uwsgi라고 봐야겠지만요.) WSGI는 Python 표준(PEP-333)으로 HTTP를 통해 요청을 받아 응답하는 어플리케이션에 대한 명세로 이러한 명세를 만족시키는 클래스나 함수, (__call__을 통해 부를 수 있는)객체를 WSGI 어플리케이션이라고 합니다.글로는 감이 잘 안오신다구요? 그럼 코드를 보면서 같이 살펴봅시다. (모든 코드는 Python 2.7에서 테스트 되었습니다.)Hello World!def app(environ, start_response): response_body = 'Hello World!' status = '200 OK' response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'), ('Content-Length', str(len(response_body)))] start_response(status, response_headers) return [response_body]view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubapp은 일반적인 Python 함수지만, 동시에 WSGI 어플리케이션이기도 합니다. environ과 start_response를 받는 함수기 때문이죠.(PEP-333) 사실은 꼭 함수일 필요도 없습니다. 다음은 위의 app과 동일한 동작을 하는 WSGI 어플리케이션입니다.class App(object): def __init__(self, environ, start_response): self.environ = environ self.start_response = start_response def __iter__(self): status = '200 OK' response_body = "Hello World!" response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'), ('Content-Length', str(len(response_body)))] self.start_response(status, response_headers) yield response_bodyview rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubApp는 Python 클래스(Class)로 environ과 start_response를 멤버 변수로 가지는데, 여기에는 약간의 트릭이 있습니다. 생성자(Constructor)인 App를 함수처럼 사용하게 하여 리턴되는 결과(실제로는 생성자를 통해 생성된 객체겠죠.)가 \_\_iter\_\_를 구현한 순회 가능한(Iterable) 값이 되게 하는 것이죠. (덤으로 이 객체는 발생자(Generator)를 돌려주게 됩니다.)그럼 이제 이 코드들을 실행하려면 어떻게 해야할까요? 그러려면 먼저 WSGI 규격에 맞게 어플리케이션을 실행시켜 줄 서버를 작성해야합니다. 하지만 다행히도 Python 2.5부터 제공되는 wsgiref.simple_server를 이용하면 간단히 테스트 해 볼 수 있습니다.(서버를 직접 작성하는 부분에 대해선 나중에 다루도록 하겠습니다.)from wsgiref.simple_server import make_serverhttpd = make_server('', 8000, app)httpd.serve_forever()view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub위 코드를 실행시킨 후에(당연히 app이나 App도 만들어져 있어야겠죠?) 웹 브라우져를 통해 localhost:8000으로 접속하면 작성한 어플리케이션의 동작을 확인할 수 있습니다.environ과 start_response테스트도 해봤으니 코드를 조금만 더 자세히 살펴봅시다. 함수 버젼의 app이나 클래스 버젼의 App모두 공통적으로 environ과 start\_response를 인자로 받아 요청을 처리하는 것을 확인할 수 있습니다. (당연한 이야기겠지만, 반드시 이름이 environ이나 start\_response일 필요는 없습니다만 편의상 이후 계속 environ과 start_response로 표기하겠습니다.)하나씩 살펴보자면, environ은 Python 딕셔너리(dictionary)로 HTTP 요청을 처리하는데 필요한 정보가 저장되어있습니다. HTTP 요청에 대한 정보는 물론, 운영체제(OS)나 WSGI 서버의 설정 등도 정의되어있지요. 다음 코드는 이러한 environ의 내용을 응답으로 주게끔 수정한 WSGI어플리케이션입니다.def dump_environ_app(environ, start_response): response_body = "\n".join(["{0}: {1}".format(k, environ[k]) for k in environ.keys()]) status = '200 OK' response_headers = [('Content-Type', 'text/plain'), ('Content-Length', str(len(response_body)))] start_response(status, response_headers) return [response_body]view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHublocalhost:8000에 각종 쿼리 스트링(Query String)을 붙이거나, 브라우져를 바꿔가면서 확인해보면 출력되는 값이 바뀌는 것을 확인하실 수 있습니다.그럼 이제 start\_response를 한번 볼까요. start\_response는 일종의 콜백(Callback)으로 인터페이스는 다음과 같습니다. start_response(status, response_headers, exc_info=None) 실제 서버에서 어플리케이션으로부터 응답(Response)의 상태(Status)와 헤더(Header), 그리고 예외(Exception)의 유무를 확인받아 실행하게 되는데, status와 response_headers는 HTTP 응답 명세에 근거하여 작성하게 됩니다.Middleware지금까지 우리는 어떻게 WSGI 어플리케이션을 작성하는지에 대해 살펴봤습니다. 요청을 받아 처리하는 HTTP의 기본 기능에 충실한 어플리케이션이었죠. 그런데 일반적으로 우리가 작성하는 웹 어플리케이션에서 주로 다루게 되는 쿠키(Cookie), 세션(Session)에 대해서는 어떻게 처리해야 좋을까요? WSGI 명세에는 이러한 내용을 직접적으로 다루고 있지 않습니다. WSGI 자체는 서버나 프레임워크 자체가 아니라 서버가 어플리케이션과 통신하는 명세를 다루고 있기 때문이죠. 따라서 이러한 기능은 작성자가 직접 이를 구현해야 합니다. 그런데 이런 구현을 어플리케이션을 작성할때마다 하는건 너무 번거로운 일입니다. 그것보다는 이미 작성한 어플리케이션을 확장하는 것이 간단하겠지요. 이러한 확장을 위해 필요한 것이 WSGI 미들웨어(Middleware)입니다.미들웨어는 어플리케이션을 처리하기 전후의 처리나 environ의 추가등을 통해 작성된 어플리케이션을 확장할 수 있습니다. 다음은 쿼리 스트링의 \_\_method\_\_에 따라 HTTP 메소드(Method)를 임의로 변경하는 처리를 도와주는 간단한 미들웨어입니다.from werkzeug import url_decodeclass MethodRewriteMiddleware(object): """ app = MethodRewriteMiddleware(app) """ def __init__(self, app, input_name = '__method__'): self.app = app self.input_name = input_name def __call__(self, environ, start_response): if self.input_name in environ.get('QUERY_STRING', ''): args = url_decode(environ['QUERY_STRING']) method = args.get(self.input_name) if method: method = method.encode('ascii', 'replace') environ['REQUEST_METHOD'] = method return self.app(environ, start_response)view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubMethodRewriteMiddleware는 \_\_call\_\_를 통해 app을 대체하게 됩니다. (데코레이터(Decorator)가 생각나셨다면 정확한 이해십니다.)Flask미들웨어를 통해 어플리케이션을 확장하는 방법까지 알아봤습니다. 그러나 이것만 가지고 웹 어플리케이션을 만들기에는 아직 귀찮은 부분이 많이 남아있습니다. 각종 파라미터를 처리하기 위해서는 environ를 일일히 뒤져야하며, 요청에 대한 응답으로 전달할 HTML도 일일히 문자열로 적어야하죠. 이런 여러가지 불편함을 해결하기 위해 알아볼 것이 WSGI 마이크로프레임워크를 자처하는 Flask입니다. Flask는 WSGI 라이브러리인 Werkzeug를 만들기도 한 Armin Ronacher가 만든 프레임워크로 “마이크로”라는 수식어에 어울리게 아주 핵심적인 부분만을 구현하고 있지만, 유연하게 확장이 가능하게 설계된 것이 특징입니다.다시 한번 Hello World!우선 Flask를 시스템에 설치해야하는데, pip가 설치되어있다면 pip install flask로 설치 가능합니다.(환경에 따라 루트(root)권한이 필요할 수도 있습니다.) easy_install의 경우도 마찬가지로 easy\_install flask로 설치 가능합니다.설치가 완료되었으면 다음과 같이 아주 간단한 어플리케이션을 작성해봅시다.from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route("/")def hello(): return "Hello World!"if __name__ == "__main__": app.run()view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubFlask(정확히는 Werkzeug)는 테스트를 위해 간단한 WSGI 서버를 자체 내장하고 있기 때문에 app.run을 통해 어플리케이션을 직접 실행할 수 있습니다.Route이번에 작성한 Flask 어플리케이션에는 이전까지 보지 못하던 개념이 들어 있습니다. app.route가 바로 그것인데요. 이 메서드는 URL 규칙을 받아 해당하는 규칙의 URL로 요청이 들어온 경우 등록한 함수를 실행하게끔 설정합니다. 위의 Hello World! 예제 같은 경우엔 “/”가 해당되겠지요. 또한 이런 규칙을 URL로 부터 변수도 넘겨 받을 수 있습니다.# http://flask.pocoo.org/docs/api/#[email protected]('/')def index(): [email protected]('/')def show_user(username): [email protected]('/post/')def show_post(post_id): passview rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub이렇게 URL을 통해 처리할 핸들러를 찾는 것을 일반적으로 URL 라우팅(Routing)이라고 합니다. 이런 URL 라우팅에서 중요한 기능 중 하나가 핸들러에서 해당하는 URL을 생성하는 기능인데, Flask는 이를 url_for 메서드를 통해 지원합니다[email protected]('/')def index(): return ""@app.route('/')def show_user(username): return [email protected]('/post/')def show_post(post_id): return str(post_id)from flask import [email protected]("/routes")def routes(): return "".join([ url_for("index"), url_for("show_user", username="longfin"), url_for("show_post", post_id=3) ])view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub보다 자세한 사항은 API 문서를 참고하실 수 있습니다.Template여태까지 우리는 요청에 대한 응답으로 단순한 문자열을 사용했습니다. 하지만 일반적인 웹 어플리케이션의 응답은 대부분이 그것보다 훨씬 복잡하지요. 이를 보다 쉽게 작성할 수 있게끔 도와주는 것이 바로 Flask의 템플릿(Template)입니다. Flask는 기본 템플릿 엔진으로 (역시 Armin Ronacher가 작성한)Jinja2를 사용합니다.기본적으로 템플릿엔진은 별도의 규칙(여기서는 Jinja2)에 맞게 작성된 템플릿 파일을 읽어 환경(Context)에 맞게 적용한 결과물을 돌려주는데 이 과정을 Flask에서는 render_template()가 담당하고 있습니다. 다음 코드는 hello.html이라는 템플릿 파일을 읽어서 이름을 적용한 뒤에 돌려주는 코드입니다.# from http://flask.pocoo.org/docs/quickstart/#rendering-templatesfrom flask import [email protected]('/hello/')@app.route('/hello/')def hello(name=None): return render_template('hello.html', name=name)view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHub쉽게 작성할 수 있게 도와준다고 해도, 템플릿 역시 나름의 학습을 필요로 합니다. 자세한 사항은 Jinja2의 API 문서를 참고하시기 바랍니다.RequestHTTP 요청을 다루기 위해서 때로는 environ의 내용은 너무 원시적일때가 있습니다. HTML 폼(Form)으로부터 입력받는 값이 좋은 예인데요. Flask에서는 request라는 객체(역시 Werkzeug에서 가져다가쓰는 거지만요)를 통해 이를 보다 다루기 쉽게 해줍니다. 다음은 HTML 폼으로부터 입력받은 message라는 값을 뒤집어서 출력하는 코드입니다.from flask import [email protected]("/reverse")def reverse(): message = request.values["message"] return "".join(reversed(message))view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubSession로그인등으로 대표되는 요청간의 상태를 유지해야하는 처리에 흔히 세션(Session)을 사용하실 겁니다. Flask에서는 session객체를 지원합니다.# from http://flask.pocoo.org/docs/quickstart/#sessionsfrom flask import Flask, session, redirect, url_for, escape, requestapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): if 'username' in session: return 'Logged in as %s' % escape(session['username']) return 'You are not logged in'@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])def login(): if request.method == 'POST': session['username'] = request.form['username'] return redirect(url_for('index')) return ''' <form action="" method="post"> <input type=text name=username> <input type=submit value=Login> </form> '''@app.route('/logout')def logout(): # remove the username from the session if its there session.pop('username', None) return redirect(url_for('index'))# set the secret key. keep this really secret:app.secret_key = 'A0Zr98j/3yX R~XHH!jmN]LWX/,?RT'view rawgistfile1.py hosted with ❤ by GitHubFlask는 기본적으로 시큐어 쿠키(Secure Cookie)를 통해 세션을 구현하므로 길이에 제한이 있습니다. 때문에 파일이나 DB기반의 세션을 구현하려면 Beaker와 같은 프레임워크를 통한 확장이 필요합니다.(하지만 이 또한 매우 쉽습니다.)#스포카 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #기술스택 #꿀팁 #Flask