除了已经建议的gunicorn超时设置，因为你在前面使用nginx，你可以检查这两个参数是否有效，proxy_connect_timeout和proxy_read_timeout默认为60秒。可以在nginx配置文件中这样设置它们，

proxy_connect_timeout 120s;
proxy_read_timeout 120s;

使用——log-level debug运行Gunicorn。

它应该会给你一个应用程序堆栈跟踪。

如果你已经更改了django项目的名称，你也应该去

cd /etc/systemd/system/

then

sudo nano gunicorn.service

然后验证在绑定行的末尾，应用程序名称已更改为新的应用程序名称

以我为例，我在向服务器发送较大(10MB)文件时遇到了这个问题。我的开发服务器(app.run())收到他们没有问题，但gunicorn无法处理他们。

和我遇到同样问题的人。我的解决方案是像这样把它分成块发送: 参考/ HTML的例子，单独的大文件参考

def upload_to_server():
    upload_file_path = location

    def read_in_chunks(file_object, chunk_size=524288):
        """Lazy function (generator) to read a file piece by piece.
        Default chunk size: 1k."""
        while True:
            data = file_object.read(chunk_size)
            if not data:
                break
            yield data

    with open(upload_file_path, 'rb') as f:
        for piece in read_in_chunks(f):
            r = requests.post(
                url + '/api/set-doc/stream' + '/' + server_file_name,
                files={name: piece},
                headers={'key': key, 'allow_all': 'true'})

我的烧瓶服务器:

@app.route('/api/set-doc/stream/<name>', methods=['GET', 'POST'])
def api_set_file_streamed(name):
    folder = escape(name)  # secure_filename(escape(name))
    if 'key' in request.headers:
        if request.headers['key'] != key:                
            return 404
    else:
        return 404
    for fn in request.files:
        file = request.files[fn]
        if fn == '':
            print('no file name')
            flash('No selected file')
            return 'fail'
        if file and allowed_file(file.filename):
            file_dir_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], folder)
            if not os.path.exists(file_dir_path):
                os.makedirs(file_dir_path)
            file_path = os.path.join(file_dir_path, secure_filename(file.filename)) 
            with open(file_path, 'ab') as f:
                f.write(file.read())
            return 'sucess'
    return 404

检查你的工人没有被健康检查杀死。长请求可能会阻塞健康检查请求，worker会被平台杀死，因为平台认为worker没有响应。

例如，如果您有一个25秒长的请求，并且活动检查被配置为每10秒命中同一服务中的不同端点，1秒超时，并重试3次，这就给出了10+1*3 ~ 13秒，您可以看到它会触发一些时间，但并不总是如此。

如果是这种情况，解决方案是重新配置您的活动检查(或您的平台使用的任何健康检查机制)，以便它可以等待您的典型请求完成。或者允许更多的线程——这样可以确保健康检查不会阻塞足够长的时间来触发worker kill。

你可以看到，增加更多的工人可能有助于(或隐藏)这个问题。

关于在Azure应用服务(Linux应用)上运行Flask Apps的Microsoft Azure官方文档声明超时时间为600

gunicorn --bind=0.0.0.0 --timeout 600 application:app

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/app-service/configure-language-python#flask-app