启动时在Docker[CRITICAL]WORKER中运行Gunicorn Flask应用程序超时

我想用Docker中的gunicorn运行Flask web服务应用程序。启动时，应用程序加载一个大型机器学习模型

然而，当我在Docker中运行gunicorn时，我收到了以下超时，它只是不断地繁殖工人

[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1198) 
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1204)
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1210)
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1211)
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1222)
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1] [CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:1223)
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1264] [INFO] Booting worker with pid: 1264
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1265] [INFO] Booting worker with pid: 1265
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1276] [INFO] Booting worker with pid: 1276
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1277] [INFO] Booting worker with pid: 1277
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1278] [INFO] Booting worker with pid: 1278
[2019-12-12 21:52:42 +0000] [1289] [INFO] Booting worker with pid: 1289

在Docker中将其作为flask应用程序运行，或者在命令行中使用（或不使用）gunicorn运行flask应用程序都可以。如果我删除机器学习模型，它也可以与gunicorn一起使用

例如：

$python app.py

$gunicorn -b 0.0.0.0:8080 --workers=2 --threads=4 app:app

$gunicorn app:app

这是我与Flask开发服务器的Dockerfile。很好

ADD . /app
WORKDIR /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD python app.py

如果我按如下方式运行gunicorn，它只会不断繁殖工人：

CMD gunicorn -b 0.0.0.0:8080 --workers=2 --threads=4 app:app
or
CMD ["gunicorn", "app:app"]

gunicorn有一个--timeout=30参数。默认值为30秒，我将其增加到300秒。这似乎没有影响

注意：我为Starlette库重写了应用程序，收到了相同的结果

感谢您的指导

谢谢，

---

Jay

我需要添加gunicorn——超时，如下所示：

CMD gunicorn --timeout 1000 --workers 1 --threads 4 --log-level debug --bind 0.0.0.0:8000 app:app

我在部署谷歌云平台时也遇到了问题。日志只显示了一条终止消息。增加计算实例中的内存解决了这个问题。

试试这个

CMD[“gunicorn”、“--timeout”、“1000”、“--workers=1”、“-b”、“0.0.0.0:8000”、“--log level”、“debug”、“manage”]