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

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

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

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

这个端点是否花费了太多时间?

也许你使用的flask没有异步支持,所以每个请求都会阻塞调用。要创建异步支持而不让make变得困难,可以添加gevent worker。

使用gevent,一个新的调用将产生一个新的线程,你的应用程序将能够接收更多的请求

pip install gevent
gunicon .... --worker-class gevent

除了已经建议的gunicorn超时设置,因为你在前面使用nginx,你可以检查这两个参数是否有效,proxy_connect_timeout和proxy_read_timeout默认为60秒。可以在nginx配置文件中这样设置它们,

proxy_connect_timeout 120s;
proxy_read_timeout 120s;