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
我有非常相似的问题，我也尝试使用“运行服务器”，看看我是否能找到任何东西，但我所拥有的只是一个消息杀死
所以我认为这可能是资源问题，我继续给实例更多的RAM，它工作了。
其他回答
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
你需要使用另一个worker类型类，比如gevent或tornado。 第一个解释:
如果您预计应用程序代码在请求处理期间可能需要暂停较长时间，您可能还需要安装Eventlet或Gevent
第二点:
默认的同步工作线程假定您的应用程序在CPU和网络带宽方面受到资源限制。通常这意味着您的应用程序不应该执行任何花费未定义时间的操作。例如，对互联网的请求就符合这个标准。在某些时候，外部网络会出现故障，客户端会堆积在您的服务器上。
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
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)。
