每一次我们使用 threads 模式,worker 的类就会是 gthread: gunicorn --workers=5 --threads=2 main:app 上一条命令等同于: gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app 在我们的例子里面最大的并发请求数就是 worker * 线程,也就是10。 在使用 worker 和多线程模式时建议的最大并发...
线程的使用需要将工作类设置为gthread。 gunicorn --workers=5 --threads=2 main:app 上面的命令与以下命令相同: gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app 最大并发请求数为workers * threads,上述情况下是10。 当使用工作进程和线程时,建议的最大并发请求数仍然是(2*CPU)+1。 因...
由于切换间隔迫使长时间运行的线程释放,gthread 对于 IO 绑定请求具有更好的平均延迟 gevent CPU 绑定请求比 gthread 具有更好的延迟,因为它们不会被中断以服务其他请求 使用CPU 绑定请求对 gthread 与 gevent 吞吐量进行基准测试 这里 的结果也反映了我们之前对 gevent 比 gthread 具有更好吞吐量的直觉。 这些基准高...
工作进程类型包括: sync(default) eventlet gevent tornado gthread gaiohttp 最大挂起的连接数 --backlog 切换到指定的工作目录 --chdir 输出error log的颗粒度 --log-level 有效颗粒度: debug info warning error critical 指定access日志文件 --access-logfile 指定error日志文件 --error-logfile 二、部署 利...
My understanding thus far is when using--worker-class gthread --threads 5without the preload option,each worker thread will spawn a new threadto perform the IO andthe common data structure is not shared. When running with the preload option, the module level common data structure is shared bu...
Maybe useful, here's a hacky fix I put together locally: editworkers/gthread.pyso thataccept()doesn't process accept new requests from the socket afterforce_close()is called on the worker: (Apologies for a crappy vim screenshot, I wanted to test this out before sitting down for dinner....
gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app The maximum concurrent requests areworkers * threads10 in our case. The suggested maximum concurrent requests when using workers and threads is still(2*CPU)+1. So if we are using a quad-core (4 CPU) machine and we want ...
每个线程处理一个请求(gthread):每个工作进程生成多个线程,Gunicorn一次将单个HTTP请求委派给工作进程生成的一个线程。 带有异步IO的请求(gevent、evenlet或tornado):工作进程使用异步IO同时处理多个请求。 Worker 类型:sync(request per process) 设置worker 类型(worker 默认类型)为sync,最大并发请求的数量等于工作进程的...
包括gevent、eventlet 和tornado 等异步工作模式。 异步模式使用协程(coroutines)来实现非阻塞 I/O 操作,适用于 I/O 密集型任务。 异步模式可以提高并发性能,因为它允许单个工作进程同时处理多个网络连接。 多线程(Threaded): 使用gthread 作为worker_class。 每个工作进程可以创建多个线程,这些线程共享进程的内存空间。