初期服务运行稳定没有任何问题, 没多久我们发现新运行的gunicorn进程占用过多cpu导致云服务商发来短信告警. 症状 首先重启gunicorn服务, cpu会回落到正常水平. 在服务运行一段时间后,cpu会逐渐升高, 直至80-90%. cpu占用率高的期间, 内存使用率正常, 接口响应正常, 服务器端命令行执行也正常没有卡顿. web服务基于...
在t4c2000的wrk配置下,flask+unicorn的每个进程基本都占用了85+%的CPU,再提高就得加CPU核心数了,不过这样的性能已经能满足公司内部服务的需求了,而且实际业务中,短板更可能是网络IO。 这里也测测其它语言和框架,看看Flask在Gunicorn的加持下能否打出python的牌面。 Golang 上来先试试最熟悉的Go, version: 1.22.4,...
如果不确定应用程序的内存占用,使用 多线程 以及相应的 gthread worker 类 会产生更好的性能,因为应用程序会在每个 worker 上都加载一次,并且在同一个 worker 上运行的每个线程都会共享一些内存,但这需要一些额外的 CPU 消耗。 如果你不知道你自己应该选择什么就从最简单的配置开始,就只是 workers 数量设置为 (2...
top 再尝试下载操作,发现名叫gunicorn(Redash的server是用gunicorn启动的)的COMMANDCPU占用CPU到了100%,并且持续一定时间后,进程消失,新的进程启动后,CPU占用恢复正常值。那接下来就看看此进程都执行了哪些操作。 4. 进程跟踪 跟踪CPU占用超高的gunicorn进程: $ strace -T -tt -e trace=all -p 进程ID 显式进程...
因此就陷入这么一个性能瓶颈:根据cpu数量出来的worker数很高;实际分配的cpu比较少;当并发来临,进程上下文切换非常消耗性能; 多个进程占用了很多内存。 Always remember, there is such a thing as too many workers. After a point your worker processes will start thrashing system resources decreasing the throughput...
首先你的观点是：你的应用程序运行I/O任务，所以它是一个I/O绑定，你的服务器不会占用太多的CPU。
如果不确定应用程序的内存占用,使用多线程以及相应的gthread worker 类会产生更好的性能,因为应用程序会在每个 worker 上都加载一次,它易于配置,并且在同一个 worker 上运行的每个线程都会共享一些内存(扩展并发性而不会过多地增加内存),但这需要一些额外的 CPU 消耗。
3 如果有一个关于应用程序的关注内存占用,使用threads 和其对应的g线程工人阶级有利于workers产生更好的性能,因为应用程序加载每个工人和工人股运行一些内存每个线程一次,这涉及到一些费用额外的CPU消耗。 4 如果您不知道自己在做什么,请从最简单的配置开始,该配置仅设置workers为(2*CPU)+1,无需担心threads。从那时...
从内核的观点看,进程的目的就是担当分配系统资源(cpu时间。内存等)的基本单位。 线程是进程的一个执行流,是CPU调度和分派的基本单位,他是比进程更小的能独立运行的基本单位。 多核就是多个CPU,可以实现并行操作! 下面给出一个参考,并没有提高多核的概念,只是对比了对线程和多进程,不过感觉写的很专业。