我在Docker中也遇到了同样的问题。

在Docker中，我保持训练过的LightGBM模型+ Flask服务请求。作为HTTP服务器，我使用gunicorn 19.9.0。当我在我的Mac笔记本电脑上本地运行我的代码时，一切都很完美，但当我在Docker中运行应用程序时，我的POST JSON请求冻结了一段时间，然后gunicorn工人已经失败了[CRITICAL]工人超时异常。

我尝试了大量不同的方法，但唯一解决我的问题的是添加worker_class=gthread。

以下是我的完整配置:

import multiprocessing

workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
accesslog = "-" # STDOUT
access_log_format = '%(h)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(q)s" "%(D)s"'
bind = "0.0.0.0:5000"
keepalive = 120
timeout = 120
worker_class = "gthread"
threads = 3

WORKER TIMEOUT表示应用程序不能在规定的时间内响应请求。你可以使用gunicorn超时设置来设置。一些应用程序需要比另一个应用程序更多的时间来响应。

另一个可能影响这一点的因素是员工类型的选择

The default synchronous workers assume that your application is resource-bound in terms of CPU and network bandwidth. Generally this means that your application shouldn’t do anything that takes an undefined amount of time. An example of something that takes an undefined amount of time is a request to the internet. At some point the external network will fail in such a way that clients will pile up on your servers. So, in this sense, any web application which makes outgoing requests to APIs will benefit from an asynchronous worker.

当我遇到与您相同的问题时(我试图使用Docker Swarm部署我的应用程序)，我尝试增加超时并使用另一种类型的工人类。但都失败了。

然后我突然意识到我的资源限制太低在我的撰写文件中的服务。在我的例子中，这就是减慢应用程序的原因

deploy:
  replicas: 5
  resources:
    limits:
      cpus: "0.1"
      memory: 50M
  restart_policy:
    condition: on-failure

所以我建议你先检查一下是什么减慢了你的应用程序

超时是这个问题的一个关键参数。

然而，它不适合我。

当我设置workers=1时，我发现没有gunicorn超时错误。

当我看我的代码，我发现一些套接字连接(套接字。在服务器init中发送& socket.recv)。

套接字。Recv将阻塞我的代码，这就是为什么它总是超时时，工人>1

希望能给那些对我有意见的人一些建议

我们在使用Django+nginx+gunicorn时也遇到了同样的问题。从Gunicorn文档中，我们配置了优雅的超时，几乎没有什么不同。

经过一些测试，我们找到了解决方案，要配置的参数是:timeout(并且不是优雅超时)。它走得像时钟一样快。

所以,做:

1)打开gunicorn配置文件

2)将TIMEOUT设置为您需要的任何值-以秒为单位

NUM_WORKERS=3
TIMEOUT=120

exec gunicorn ${DJANGO_WSGI_MODULE}:application \
--name $NAME \
--workers $NUM_WORKERS \
--timeout $TIMEOUT \
--log-level=debug \
--bind=127.0.0.1:9000 \
--pid=$PIDFILE

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

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;