Python 限制每个应用程序引擎实例的任务请求数

我有一个googleappengine应用程序，它周期性地处理内存密集型长时间运行的任务。我在Python2.7运行时以线程安全模式使用taskqueue API，因此我的每个实例都同时处理多个任务。因此，我经常会遇到以下错误：

在总共处理8个请求后，超过了137.496 MB的软专用内存限制

处理此请求后，发现处理此请求的进程占用了太多内存，因此被终止。这可能会导致应用程序的下一个请求使用新进程。如果经常看到此消息，则应用程序中可能存在内存泄漏

据我所知，每个实例都承担了8个任务，最终达到了软内存限制。这些任务一开始使用的内存非常少，但最终会增长到15-20MB左右

有没有办法限制告诉应用程序引擎为一个实例分配不超过5个请求？或者告诉App Engine任务预计在10分钟内使用20MB内存，并进行相应调整

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我不希望使用后端API，因为我希望处理任务的实例数量能够自动伸缩，但如果这是唯一的方法，我想知道如何构造它。

目前还没有任何方法向应用程序引擎基础结构提供这方面的建议。如果您的任务现在不应该运行，您可以让它们返回一个非200状态代码，在这种情况下，它们将自动重试（可能在另一个实例上），但这可能会导致大量的搅动。后端可能是您最好的选择

如果您设置了动态后端，它们将仅根据任务队列流量的需要进行旋转。通过将后端的URL指定为“target”参数，可以将任务发送到后端

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通过使用拉队列，您可以获得对任务执行的更多控制。然后，您可以根据自己的选择启动后端（或者使用推送队列任务），并让实例以任何适合的方式将任务从推送队列中拉出来。

目前没有任何方法向应用引擎基础结构建议这一点。如果您的任务现在不应该运行，您可以让它们返回一个非200状态代码，在这种情况下，它们将自动重试（可能在另一个实例上），但这可能会导致大量的搅动。后端可能是您最好的选择

如果您设置了动态后端，它们将仅根据任务队列流量的需要进行旋转。通过将后端的URL指定为“target”参数，可以将任务发送到后端

通过使用拉队列，您可以获得对任务执行的更多控制。然后，您可以根据自己的选择旋转后端（或者使用推队列任务），并让实例以任何适合的方式将任务从拉队列中拉出来