我已经设置了gunicorn与3个工人,30个工人连接和使用eventlet工人类。它被设置在Nginx后面。每请求几次,我就会在日志里看到这个。
[ERROR] gunicorn.error: WORKER TIMEOUT (pid:23475)
None
[INFO] gunicorn.error: Booting worker with pid: 23514
为什么会这样?我怎样才能知道哪里出了问题呢?
我已经设置了gunicorn与3个工人,30个工人连接和使用eventlet工人类。它被设置在Nginx后面。每请求几次,我就会在日志里看到这个。
[ERROR] gunicorn.error: WORKER TIMEOUT (pid:23475)
None
[INFO] gunicorn.error: Booting worker with pid: 23514
为什么会这样?我怎样才能知道哪里出了问题呢?
当前回答
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
其他回答
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。
会是这样吗? http://docs.gunicorn.org/en/latest/settings.html#timeout
其他的可能是你的回复时间太长或者被困在等待中。
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
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
如果使用GCP,则必须为每个实例类型设置worker。
链接到GCP最佳实践https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/python3/runtime