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

使用——log-level debug运行Gunicorn。

它应该会给你一个应用程序堆栈跟踪。

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

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

弗兰克的回答给我指明了正确的方向。我有一个数字海洋液滴访问管理数字海洋Postgresql数据库。我所需要做的就是将我的液滴添加到数据库的“可信来源”。

(在DO控制台点击数据库，然后点击设置。编辑Trusted Sources，选择液滴名称(在可编辑区域点击，会提示)。

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