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
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
WORKER TIMEOUT表示应用程序不能在规定的时间内响应请求。你可以使用gunicorn超时设置来设置。一些应用程序需要比另一个应用程序更多的时间来响应。
另一个可能影响这一点的因素是员工类型的选择
The default synchronous workers assume that your application is resource-bound in terms of CPU and network bandwidth. Generally this means that your application shouldn’t do anything that takes an undefined amount of time. An example of something that takes an undefined amount of time is a request to the internet. At some point the external network will fail in such a way that clients will pile up on your servers. So, in this sense, any web application which makes outgoing requests to APIs will benefit from an asynchronous worker.
当我遇到与您相同的问题时(我试图使用Docker Swarm部署我的应用程序)，我尝试增加超时并使用另一种类型的工人类。但都失败了。
然后我突然意识到我的资源限制太低在我的撰写文件中的服务。在我的例子中，这就是减慢应用程序的原因
deploy:
replicas: 5
resources:
limits:
cpus: "0.1"
memory: 50M
restart_policy:
condition: on-failure
所以我建议你先检查一下是什么减慢了你的应用程序
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
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)。
检查你的工人没有被健康检查杀死。长请求可能会阻塞健康检查请求，worker会被平台杀死，因为平台认为worker没有响应。
例如，如果您有一个25秒长的请求，并且活动检查被配置为每10秒命中同一服务中的不同端点，1秒超时，并重试3次，这就给出了10+1*3 ~ 13秒，您可以看到它会触发一些时间，但并不总是如此。
如果是这种情况，解决方案是重新配置您的活动检查(或您的平台使用的任何健康检查机制)，以便它可以等待您的典型请求完成。或者允许更多的线程——这样可以确保健康检查不会阻塞足够长的时间来触发worker kill。
你可以看到，增加更多的工人可能有助于(或隐藏)这个问题。
