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Configuración de Varnish

Este artículo no es un tutorial de Varnish, si eso es lo que estas buscando, hay muchos disponibles en la red, pero te recomiendo que empieces por los enlaces al final del articulo.

Archivo de configuración para Varnish con S3 default.vcl:

/* Amazon S3 Backend */
backend s3 {
    .host = "nombrebucket.s3.amazonaws.com";
    .port = "80";
}


/* vcl_recv es llamado cada vez que una petición es recibida */
sub vcl_recv {

    /* Solo servimos peticiones GET y HEAD */
    if (req.request != "GET" && req.request != "HEAD") {
        return (pass);
    }

    /* Solo servimos archivos, asi que ni Cookies ni Autorizaciones */
    if (req.http.Authorization || req.http.Cookie) {
        return (pass);
    }

    set req.grace = 120s;
    set req.http.X-Forwarded-For = client.ip;

    /* Establecer backend para la peticion */
    set req.backend = s3;
    set req.http.host = "nombrebucket.s3.amazonaws.com";

    /* Eliminar de la cabecera todos los campos que pueden afectar la cache */
    unset req.http.Cache-Control;
    unset req.http.Pragma;
    unset req.http.Expires;

    /* Si el archivo es una imagen desactivamos compresion */
    if (req.url ~ "\.(jpeg|jpg|png|ico|svg|gif)$") {
        unset req.http.Accept-Encoding;
        return (lookup);
    }
    else if (req.url ~ "\.(css|js|txt)$") {
        return (lookup);
    }

    /* Demas tipos no soportados */
    return (pass);
}


/* Llamado cuando hay un hit en cache */
sub vcl_hit {
    return (deliver);
}


/* Llamado cuando hay un miss en cache */
sub vcl_miss {
    return (fetch);
}


/* Llamado cuando un documento se ha descargado exitosamente del backend */
sub vcl_fetch {
    /* Se eliminan cookies antes de que el objeto sea introducido en cache */
    unset beresp.http.Set-Cookie;

    /* Si es una imagen se desactiva compresion (Solo precaucion) */
    if (req.url ~ "\.(jpg|jpeg|png|ico|svg|gif)$") {
        set beresp.do_gzip = false;
    }

    /* Establecer fecha de caducidad para los datos en cache */
    set beresp.ttl = 1w; /* Una semana */
    set beresp.grace = 120s;

    /* Forzar cacheado por el cliente */
    set beresp.http.Expires = beresp.ttl;
    set beresp.http.Cache-Control = "max-age=604800"; /* 7 dias */

    /* Ocultar información añadida por amazon antes de almacenar */
    unset beresp.http.Server;
    unset beresp.http.x-amz-id-2;
    unset beresp.http.x-amz-request-id;
    unset beresp.http.x-amz-version-id;
    unset beresp.http.ETag;

    return (deliver);
}


sub vcl_deliver {

    /* Eliminar informacion superflua antes de enviar respuesta */
    unset resp.http.Via;
    unset resp.http.X-Varnish;

    /* DEBUG: Util para comprobar el correcto funcionamiento de la cache */
    /* unset resp.http.Age; */

    if (obj.hits > 0) {
        set resp.http.X-Cache = "HIT";
    } else {
        set resp.http.X-Cache = "MISS";
    }

    return (deliver);
}

Descargar

El archivo de configuración del demonio es /etc/default/varnish, y en el hay que modificar el puerto de escucha y especificar como queremos que Varnish almacene la cache, esto dependerá de la cantidad de memoria disponible, el tamaño del bucket, y la latencia del disco duro. En mi caso el servidor es un VPS con 512MB de RAM y una SSD de 20GB alojado en Digital Ocean, y como no tiene suficiente RAM, uso un archivo para la cache:

DAEMON_OPTS="-a :80 \
    -T localhost:6082 \
    -f /etc/varnish/default.vcl \
    -S /etc/varnish/secret \
    -s file,/var/lib/varnish/$INSTANCE/varnish_storage.bin,4G"

Si tienes disponible suficiente memoria para almacenar la cache en RAM, podrías usar la configuración:

DAEMON_OPTS="-a :80 \
    -T localhost:6082 \
    -f /etc/varnish/default.vcl \
    -S /etc/varnish/secret \
    -s malloc,4G"

Una vez configurado y reiniciado, puedes comprobar que esta funcionando correctamente con curl. Al descargar cualquier documento por primera vez debería contener X-Cache: MISS, sucesivas peticiones del mismo documento contendrán X-Cache: HIT si la cache esta funcionando.

$ curl -I static.tudominio.com/imagen.jpg
Last-Modified: Mon, 17 Mar 2014 17:51:08 GMT
Content-Type: image/jpeg
Expires: 604800.000
Cache-Control: max-age=604800
Content-Length: 9920
Accept-Ranges: bytes
Date: Sat, 22 Mar 2014 02:55:40 GMT
Age: 0
Connection: keep-alive
X-Cache: MISS

$ curl -I static.tudominio.com/imagen.jpg
Last-Modified: Mon, 17 Mar 2014 17:51:08 GMT
Content-Type: image/jpeg
Expires: 604800.000
Cache-Control: max-age=604800
Content-Length: 9920
Accept-Ranges: bytes
Date: Sat, 22 Mar 2014 02:55:40 GMT
Age: 8
Connection: keep-alive
X-Cache: HIT

Cuando compruebes que funciona ya puedes comentar la sección que añade el campo X-Cache.

Configurar Django

Si usas Django, una vez Varnish este funcionando hay que indicar a Storage, como generar la dirección para los archivos que antes se accedían a traves de s3.amazoaws.com. El parámetro AWS_S3_CUSTOM_DOMAIN permite apuntar al dominio que estés usando para tu servidor Varnish.

AWS_S3_CUSTOM_DOMAIN = 'servidorvarnish.tudominio.com'

Si no estás usando el puerto 80 puedes espeficicarlo con:

AWS_S3_CUSTOM_DOMAIN = 'www.tudominio.com:8080'

Enlaces

• The Varnish Book
• List of HTTP header fields (Wikipedia)
• VCL Reference

Instalación

La instalación de un paquete en python suele ser muy sencilla, pero en este caso he tenido algún problema con las dependencias, y he necesitado instalar algunos paquetes en el sistema:

$ apt-get install libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev

Tras esto se instala scrapy con pip:

$ pip install scrapy

Uso

El primer paso es iniciar un nuevo proyecto:

$ scrapy startproject epublibre_crawler

Esto crea un directorio de proyecto con la siguiente estructura:

epublibre_crawler/
├── epublibre_crawler
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders
│       └── __init__.py
└── scrapy.cfg

Una vez creado el proyecto, tenemos que definir los items que queremos extraer, o mejor dicho la clase donde se almacenaran los datos extraídos por scrapy. En mi caso el titulo del libro, y su autor es suficiente, así que añadimos al archivo items.py la subclase de Item:

from scrapy.item import Item, Field

class BookItem(Item):
    title = Field()
    author  = Field()

El siguiente paso es describir usando expresiones XPath, como se puede extraer la información del titulo y autor, de manera que Scrapy pueda diferenciarla del resto de código html de la página de cada libro.

Si miramos el código html de la página de un libro, el título está contenido en un div de la forma:

<div class="det_titulo" id="titulo_libro" style="display:inline-block;">
        Omega
</div>

Dado que el titulo tiene un identificador único "titulo_libro", es fácil de extraer:

xpath("//div[@id='titulo_libro']/text()[normalize-space()]")

para el nombre del autor, tenemos:

<div class="negrita aut_sec" style="display:inline-block;">
    <a href="http://www.epublibre.org/autor/index/425">Jack McDevitt</a>
</div>

este es el único div de la página que usa la clase aut_sec, así que podemos extraer el nombre con:

xpath("//div[@class='negrita aut_sec']/a/text()")

Una vez tenemos las reglas de extracción, hay que describir como son las direcciones de las páginas de libro a las que queremos aplicarlas. El formato es http://www.epublibre.org/libro/detalle/6467, con el numero final variando para cada libro:

'libro/detalle/\d+'

Por último hay que crear la araña que usara scrapy en el directorio spiders:

#epublibre_spider.py
from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.contrib.linkextractors.sgml import SgmlLinkExtractor
from scrapy.selector import Selector

# Importar la clase donde almacenar los resultados
from epublibre_crawler.items import BookItem

class BookSpider(CrawlSpider):

    # Nombre de la araña.
    name = 'epublibre'

    # Dominios en los que el crawler tiene permiso a acceder
    allowed_domains = ['epublibre.org']

    # La direccion de inicio para el crawler
    start_urls = ['http://www.epublibre.org']

    # Regla para diferenciar los enlaces de libros y función que se les aplica
    rules = [Rule(SgmlLinkExtractor(allow=['/libro/detalle/\d+']), 'parse_book')]

    def parse_book(self, response):
        """ Parser para las pagina de detalle de los libros"""
        sel = Selector(response)

        # Creamos un nuevo libro y asignamos los valores extraidos a
        # los campos correspondientes.
        book = BookItem()
        author = sel.xpath("//div[@class='negrita aut_sec']/a/text()").extract()
        title = sel.xpath("//div[@id='titulo_libro']/text()[normalize-space()]").extract()

        # Con Strip eliminamos tabulaciones y linea nueva.
        book['title']  = title[0].strip("\t\n\r")
        book['author'] = author[0].strip("\t\n\r")

        return book

Antes de iniciar scrapy hay que modificar las configuración y limitar la velocidad a la que los datos son accedidos, para no crear un ataque DOS:

# Scrapy settings for epublibre_scrapy project
#
# For simplicity, this file contains only the most important settings by
# default. All the other settings are documented here:
#
#     http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html
#

BOT_NAME = 'epublibre_crawler'

SPIDER_MODULES = ['epublibre_scrapy.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'epublibre_scrapy.spiders'

# Maximo una pagina cada minuto
DOWNLOAD_DELAY = 60

# Identificate
# USER_AGENT = 'epublibre_crawler (+http://www.tudominio.com)'

Finalmente solo queda ejecutar scrapy para que recolecte la información y la guarde en un archivo en alguno de los formatos soportados (XML, JSON, CSV), o hasta directamente en una base de datos usando una pipeline. En mi caso JSON es el formato elegido:

$ scrapy crawl epublibre -o libros.json -t json

el nombre epublibre es el que asigné a la araña BookSpider en la variable name.

El formato del archivo de salida es el siguiente:

[{"author": ["Ray Bradbury"], "title": ["Fahrenheit 451"]},
 {"author": ["John Scalzi"], "title": ["Redshirts"]}
]

Nota: Este programa es sólo un ejemplo para explicar el funcionamiento de scrapy, si realmente deseas extraer la información de epublibre.org, la propia página distribuye un archivo CSV con todos los datos de los libros disponibles.

Enlaces

• Documentación Scrapy
• Leguaje XPatch

Instalación

Usa pip para instalar en paquete:

$ pip install easy_thumbnails

Añade easy_thumbnails a la lista de aplicaciones instaladas en el archivo settings.py:

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'easy_thumbnails',
)

Uso

Easy-thumbnails funciona generando dinámicamente miniaturas desde las imágenes originales. Cuando llega una petición y la miniatura no existe, o ha sido modificada, una nueva miniatura es generada y salvada.

Para mostrar las miniaturas en los templates, es necesario usar los tags proporcionados por easy_thumbnails, thumbnail y thumbnail-url:

{# Cargamos los tags de easy_thumbnails #}
{% load thumbnail %}
....
<div class="producto">
    <img src="{% thumbnail producto.foto 90x90 crop %}"/>
    <h3>{{ producto.nombre }}</h3>
</div>

En el tag indicamos la imagen fuente, el tamaño al que deseamos convertir la imagen, seguido de cualquier opción adicional, en este caso indicamos que corte la imagen si es necesario para llegar al tamaño seleccionado.

También es posible indicar solo una de las dimensiones de la imagen, de manera que la otra se escale para mantener las proporciones, sin deformar la imagen ni cortar los bordes.

{% load thumbnail %}
....
<div class="producto">
    <img src="{% thumbnail producto.foto 90x0 %}"/>
    <h3>{{ producto.nombre }}</h3>
</div>

Para simplificar la tarea y evitar errores, podemos crear un alias para las distintas configuraciones de las miniaturas, para ello hay que crear un diccionario llamado THUMBNAIL_ALIASES en settings.py, que contiene un las opciones de cada alias:

THUMBNAIL_ALIASES = {
    '': {
        'producto': {'size': (90, 90), 'crop': True},
        'cartel': {'size': (90, 0),},
    },
}

Luego podemos usar estos alias con:

{# Cargamos los tags de easy_thumbnails #}
{% load thumbnail %}
....
<div>
    <img src="{% producto.foto|thumbnail_url:'cartel' %}"/>
    <h3>{{ producto.nombre }}</h3>
</div>

from django.db import models
from easy_thumbnails.fields import ThumbnailerImageField

class Producto(models.Model):
    """Mi modelo de un producto"""
    foto = ThumbnailerImageField()
    text = models.TextField(text)

{% load thumbnail %}
....
<div>
    <img src="{{ producto.foto.cartel.url }}"/>
    <h3>{{ producto.nombre }}</h3>
</div>

from easy_thumbnails.signals import saved_file
from easy_thumbnails.signal_handlers import generate_aliases_global

saved_file.connect(generate_aliases_global)

Integración con Amazon S3

En caso de que necesites usar Amazon S3 para almacenar imágenes, ya sea para servirlas directamente, o como backup, configurar easy_thumbnails es muy sencillo.

Primero necesitamos instalar django-storage y la biblioteca boto de python para S3.

$ pip install django-storage
$ pip install boto

Una vez instalados configuramos easy_thumbnails para indicarle que tiene que usar S3 como almacenamiento, en settings.py hay que añadir:

THUMBNAIL_DEFAULT_STORAGE ='storages.backends.s3boto.S3BotoStorage'
THUMBNAIL_BASEDIR = '_miniaturas/'

Ademas de indicar que use S3, lo he configurado para que guarde las miniaturas en un directorio aparte llamado '_miniaturas/', esto hace que sean más sencillas de gestionar.

Tras esto configuramos Django para que también guarde la imagen original en S3, añadimos las credenciales AWS, y el nombre del bucket a usar:

DEFAULT_FILE_STORAGE    = 'storages.backends.s3boto.S3BotoStorage'
AWS_S3_SECURE_URLS      = False     # Usar http en lugar de https
AWS_QUERYSTRING_AUTH    = False     # authentication sencilla
AWS_ACCESS_KEY_ID       = 'Tu_ACCESS_KEY_ID'
AWS_SECRET_ACCESS_KEY   = 'Tu_SECRET_ACCESS_KEY'
AWS_STORAGE_BUCKET_NAME = 'nombre_bucket'

Si usas S3 es recomendable usar señales para que easy_thumbnails calcule las miniaturas en el momento de creación de las imágenes.

Por último sincronizamos la base de datos

$ python manage.py syncdb

Enlaces

• Documentación de easy_thumbnails
• Sorl thumbnails

Cambiar el nombre del archivo antes de guardarlo

Cuando ImageField salva la imagen, lo hace en un archivo con el mismo nombre que el archivo original, esto es un problema puesto que si se salvan dos imágenes con el mismo nombre una sobreescribe a la otra.

Este comportamiento es admisible un blog, donde el autor puede controlar el nombre de cada imagen, en cambio en una página donde los usuarios puedan subir imágenes, no tardaría en ser un problema grave.

La solución es usar el parámetro de ImageField upload_to, para proporcionar un nombre de archivo aleatorio con el que salvar la imagen.

from django.db import models
from uuid import uuid4
from datetime import date
import os

class Post(models.Model):

    def _generar_ruta_imagen(instance, filename):
        # El primer paso es extraer la extension de la imagen del
        # archivo original
        extension = os.path.splitext(filename)[1][1:]

        # Generamos la ruta relativa a MEDIA_ROOT donde almacenar
        # el archivo, usando la fecha actual (año/mes)
        ruta = os.path.join('Imagenes', date.today().strftime("%Y/%m"))

        # Generamos el nombre del archivo con un identificador
        # aleatorio, y la extension del archivo original.
        nombre_archivo = '{}.{}'.format(uuid4().hex, extension)

        # Devolvermos la ruta completa
        return os.path.join(ruta, nombre_archivo)

    imagen = models.ImageField(upload_to=_generar_ruta_imagen)

    text = models.TextField(max_lenght=1000)

La función _generar_ruta_imagen es llamada la primera vez que se salva la imagen para generar la ruta. Si estudias su código, verás que ademas de generar el nombre del archivo, generamos la ruta donde es almacenado, esta ruta se genera con la fecha en el momento de salvado, de manera que cambia con el paso del tiempo. Con esto se evita que miles de imágenes se guarden en un solo directorio, haciéndolo difícil de listar y manipular.

Usar un Mixin para añadir imágenes a varios modelos

En el caso de que tengamos varios modelos que necesiten una imagen, podemos crear una clase abstracta que proporciona un campo imagen, que genere de forma correcta las rutas y nombres. Luego solo tenemos que heredar de ella en cada modelo que necesite esa funcionalidad.

from django.db import models
from uuid import uuid4
from datetime import date
import os

class ImagenMixin(models.Model):

    def _generar_ruta_imagen(instance, filename):
        # El primer paso es extraer la extension de la imagen del
        # archivo original
        extension = os.path.splitext(filename)[1][1:]

        # Generamos la ruta relativa a MEDIA_ROOT donde almacenar
        # el archivo, se usa el nombre de la clase y la fecha actual.
        directorio_clase = instance.__class__.__name__
        ruta = os.path.join('imagenes', directorio_clase,
            date.today().strftime("%Y/%m"))

        # Generamos el nombre del archivo con un identificador
        # aleatorio, y la extension del archivo original.
        nombre_archivo = '{}.{}'.format(uuid4().hex, extension)

        # Devolvermos la ruta completa
        return os.path.join(ruta, nombre_archivo)

    imagen = models.ImageField(upload_to=_generar_ruta_imagen)

    class Meta:
        abstract = True

class Post(ImagenMixin):
    text = models.TextField(max_lenght=1000)

class Libro(ImagenMixin):
    titulo = models.CharField(max_length=100)

El único cambio está en _generar_ruta_imagen de la clase abstracta, donde se añade a la ruta de salvado el nombre de la clase. De esta manera se separan las imágenes salvadas por cada clase en un directorio distinto. Por ejemplo los modelos Post y Libro guardarían sus imágenes en:

• /MEDIA_ROOT/imagenes/Post/año/mes/
• /MEDIA_ROOT/imagenes/Libro/año/mes/

Mostrar imágenes en el interfaz Admin

Si usas admin para añadir contenido a tu página web, es realmente incómodo no poder ver las imágenes directamente en su interfaz. Para solucionarlo creamos un método en el modelo, que devuelve un tag <img> apuntando a la dirección de la imagen:

from django.db import models
from django.utils.safestring import mark_safe


class Post(models.Model):

    imagen = models.ImageField()
    text = models.TextField(max_length=1000)

    def imagen_admin(self):
        if self.image:
            # Marcamos imagen como safe para evitar escape automatico
            return mark_safe(u'<img src="%s" />' % self.imagen.url))
        else:
            return '(Sin imagen)'

    # Para cambiar el nombre del campo en pantalla
    imagen_admin.short_description = 'Imagen'

    # En lugar de mark_safe podemos añadir:
    imagen_admin.allow_tags = True

Y modificamos el ModelAdmin del modelo para que muestre la imagen. Hay que asegurarse de añadir el nuevo método a readonly_fields:

from django.contrib import admin
from blog.models import Post

class PostAdmin(admin.ModelAdmin):
    # imagen_admin tiene que ser siempre readonly, si queremos modificar
    # la imagen hay que hacerlo a traves del campo imagen.
    readonly_fields = ('imagen_admin',)
    fields = ('imagen_admin', 'imagen', 'text',)

admin.site.register(Post, PostAdmin)

Si no quieres modificar tu modelo, puedes crear un método similar directamente en ModelAdmin:

from django.contrib import admin
from blog.models import Post

class PostAdmin(admin.ModelAdmin):

    def imagen_admin(self, obj):
        return u'<img src="%s" />' % obj.image.url

    imagen_admin.allow_tags = True

    readonly_fields = ('imagen_admin',)
    fields = ('imagen_admin', 'text')

admin.site.register(Post, PostAdmin)

Por último si estás usando el mixin de la sección anterior, ese es el mejor lugar donde añadir el método.

Eliminar el archivo de la imagen al borrar el modelo

El comportamiento por defecto de ImageField, es no borrar el archivo cuando el modelo es eliminado, para borrarlo es necesario conectarse a la señal pre_delete que se envía antes de la eliminación de cualquier modelo, y hacerlo manualmente.

from django.db import models
from django.db.models.signals import pre_delete, pre_save
from django.dispatch import receiver


class Post(models.Model):
    imagen = models.ImageField()
    text = models.TextField(max_length=1000)

# Usamos el Decorador receiver para ejecutar nuestra función
# cuando el Post el borrado.
@receiver(pre_delete, sender=Post)
def post_pre_delete_handler(sender, instance, **kwargs):
    instance.imagen.delete(False)

Ten en cuenta que si borras el archivo con el modelo, puedes perder datos si hay algún accidente, si el numero de imágenes almacenado no es grande es mejor no borrarlas. Si el número es grande, puedes usar una tarea asíncrona que borre los archivos huérfanos tras borrar los modelos, esto lo puedes conseguir con celery, cron, o similar.

Enlaces

• Django model reference

1 - Crear un usuario para la aplicación django

El primer paso es crear un usuario con el que ejecutar la aplicación Django, esto nos permite organizar con facilidad un servidor donde estemos ejecutando varias aplicaciones, proporciona separación de privilegios, y limita el posible daño que pueda hacerse al sistema si la aplicación es comprometida.

Creamos un grupo al que pertenecerán todos los usuarios de las aplicaciones django, y un usuario al que le asignamos el nombre de la aplicación.

$ sudo addgroup --system webapps
$ sudo adduser  --system --ingroup webapps --home /webapps/appname appname

Al usar en modificador --system, al usuario se le asigna /bin/false como shell, y no tiene clave, por lo que no puede hacer login. Aunque esto es una buena medida de seguridad, es muy incomodo mientras se está configurando el sistema, así que asignamos un shell temporalmente:

$ sudo chsh -s /bin/bash appname

Esto nos permite usar sudo su appname para seguir con la instalación como el nuevo usuario.

2 - Instalar y configurar virtualenv

Virtualenv es la herramienta que nos permite aislar los paquetes requeridos por las aplicaciones, de manera que si dos aplicaciones necesitan paquetes que están en conflicto, no interfieran la una con la otra como ocurriría si instalásemos todos los paquetes directamente en el sistema. Instalamos virtualenv con:

$ sudo apt-get install python-virtualenv python-pip

Una vez instalado, hacemos login con el usuario que hemos creado, y dentro de su directorio usamos virtualenv para generar un nuevo entorno virtual:

$ sudo su appname
$ cd
$ mkdir virtualenvs
$ virtualenv --no-site-packages virtualenvs/app_env
$ source virtualenvs/app_env/bin/activate

Dentro del entorno, hay que instalar todos los paquetes que sean necesarios para la aplicación, puedes hacerlo uno a uno, o en bloque si tienes el archivo requirements.txt:

(app_env)$ pip install django
(app_env)$ pip install django-countries
(app_env)$ pip install django-mptt
(app_env)$ ....

(app_env)$ pip install -r requirements.txt

Si quieres profundizar en el funcionamiento de virtualenv sigue este tutorial

3 - Gunicorn + Supervisor

Gunicorn es el servidor WSGI que se encarga de servir la aplicación, pero necesita un programa que lo inicie al arranque, y lo monitorice para reiniciarlo si hay algún problema. La mejor solución es usar el gestor de procesos como supervisor. La instalación es sencilla:

$ sudo apt-get install supervisor

Para instalar gunicorn el método más sencillo es hacerlo dentro del entorno virtual de tu aplicación django.

$ source virtualenvs/app_env/bin/activate
(app_env)$ pip install gunicorn

Una vez todo está instalado, creamos un archivo de configuración para gunicorn gunicorn_conf.py en el directorio HOME del usuario, en el que indicamos la dirección y puerto en los que estará escuchando gunicorn:

# gunicorn_conf.py
workers = 3
bind = '127.0.0.1:9000'

A partir de aquí ya podemos salir del entorno virtual de la aplicación:

(app_env)$ deactivate

El siguiente paso es crear el archivo de configuración de supervisor en /etc/supervisor/conf.d/appname.conf:

[program:appname]
command=/webapps/appname/django_app/run_gunicorn.sh
directory = /webapps/appname/django_app/
user=appname
autostart=true
autorestart=true
priority=991
stopsignal=KILL

Tras esto creamos en el directorio de la aplicación el script run_gunicorn.sh que etablece el entorno virtualenv para la aplicación y despuer ejecuta gunicorn:

#!/bin/bash
source /webapp/appname/virtualenvs/app_env/bin/activate
exec /webapp/appname/virtualenvs/app_env/bin/gunicorn -c /webapps/appname/gunicorn_conf.py django_app.wsgi:application

Una vez configurado indicamos a supervisor que debe iniciar el nuevo servicio:

$ sudo supervisorctl start reread
appname: available
$ sudo supervisorctl update
appname: added process group
$ sudo supervisorctl status appname
appname                          RUNNING    pid 21710, uptime 0:00:07

Para detener e iniciar la aplicación podemos usar:

$ sudo supervisorctl stop appname
appname: stopped
$ sudo supervisorctl start appname
appname: started

Llegado a este punto si todo funciona correctamente, ya podemos desactivar el shell del usuario creado para la aplicación.

$ sudo -s /bin/false appname

Si prefieres que sea posible hacer login con el usuario, es recomendable que le asignes una clave.

4 - Nginx

Usamos Nginx para hacer de pasarela entre los clientes y gunicorn, y para servir los archivos estáticos de la aplicación. Para instalarlo:

$ sudo apt-get install nginx

Para configurar nginx, hay que crear un archivo /etc/ngix/sites-available/, en el especificaremos donde se debe conectar a gunicorn en la sección upstream, y la ruta a los archivos estáticos de tu aplicación en la sección server:

upstream django_app_server {
    # Dirección en la que está escuchando gunicorn
    server 127.0.0.1:9000 fail_timeout=0;
}

server {
    # listen 80 default deferred; # for Linux
    # listen 80 default accept_filter=httpready; # for FreeBSD
    listen 80 default;

    client_max_body_size 4G;
    server_name www.dominio.com;

    # ~2 seconds is often enough for most folks to parse HTML/CSS and
    # retrieve needed images/icons/frames, connections are cheap in
    # nginx so increasing this is generally safe...
    keepalive_timeout 5;

    # Ruta a tus archivos estaticos.
    location /static/ {
      alias /webapps/appname/django_app/static/;
      autoindex on;
    }


    location / {
      # an HTTP header important enough to have its own Wikipedia entry:
      #   http://en.wikipedia.org/wiki/X-Forwarded-For
      proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

      # enable this if and only if you use HTTPS, this helps Rack
      # set the proper protocol for doing redirects:
      # proxy_set_header X-Forwarded-Proto https;

      # pass the Host: header from the client right along so redirects
      # can be set properly within the Rack application
      proxy_set_header Host $http_host;

      # we don't want nginx trying to do something clever with
      # redirects, we set the Host: header above already.
      proxy_redirect off;

      # set "proxy_buffering off" *only* for Rainbows! when doing
      # Comet/long-poll stuff.  It's also safe to set if you're
      # using only serving fast clients with Unicorn + nginx.
      # Otherwise you _want_ nginx to buffer responses to slow
      # clients, really.
      # proxy_buffering off;

      # Try to serve static files from nginx, no point in making an
      # *application* server like Unicorn/Rainbows! serve static files.
      proxy_pass http://django_app_server;

    }
}

Descargar

Una vez configurado, hay que enlazar el archivo que hemos creado en /etc/nginx/sites-available/ a /etc/nginx/sites-enabled/, de esta manera nginx empezará a usar la configuración:

$ sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/midominio /etc/nginx/sites-enabled/midominio

Por último reiniciamos nginx:

$ sudo service nginx restart

Nota: Los autores de gunicorn tiene un ejemplo más completo de un archivo de configuración nginx.conf

Alternativas

Por supuesto esta no es la única opción para desplegar django, ni es la mejor para todas las situaciones. Si estas administrando múltiples aplicaciones, y/o múltiples servidores quizás Docker o Dokku se ajuste mejor a tus necesidades. Y como comenté al inicio Heroku es una buena alternativa para páginas con poco tráfico.

Enlaces

• Documentación Supervisor
• Documentación Gunicorn
• Documentación Nginx
• Nginx+Gunicorn+Django Tutorial