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
使用——log-level debug运行Gunicorn。
它应该会给你一个应用程序堆栈跟踪。
其他回答
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。
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
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
使用——log-level debug运行Gunicorn。
它应该会给你一个应用程序堆栈跟踪。
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
