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
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
其他回答
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
对我来说，解决方案是在我的入口点上添加——timeout 90，但它不起作用，因为我定义了两个入口点，一个在app.yaml中，另一个在Dockerfile中。我删除了未使用的入口点，并在另一个入口点添加了——timeout 90。
在谷歌云 只需在app.yaml的入口点添加——timeout 90
entrypoint: gunicorn -b :$PORT main:app --timeout 90
这招对我很管用:
gunicorn app:app -b :8080 --timeout 120 --workers=3 --threads=3 --worker-connections=1000
如果你有eventlet，添加:
--worker-class=eventlet
如果你有gevent添加:
--worker-class=gevent
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
