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

对我来说，最简单的方法是在你的app.py存在的文件夹中创建一个新的config.py文件，并在其中放入超时和所有你想要的特殊配置:

timeout = 999

然后在指向这个配置文件的同时运行服务器

gunicorn -c config.py --bind 0.0.0.0:5000 wsgi:app

注意，要使这条语句工作，还需要将wsgi.py放在具有以下内容的同一目录中

from myproject import app

if __name__ == "__main__":
    app.run()

干杯!

使用——log-level debug运行Gunicorn。

它应该会给你一个应用程序堆栈跟踪。

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

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。

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