启动时在Docker[关键]WORKER TIMEOUT中运行GUnicorn Flask应用程序
我想用Docker中的gunicorn运行Flask web服务应用程序。启动后，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中将其作为烧瓶应用程序运行或从命令行运行带有（或不带有）Gunicorn的烧瓶应用程序都可以正常工作。如果我删除html" target="_blank">机器学习模型，它也适用于Gunicorn。
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
如果我按照以下方式运行Gunicorn，它只会不断产生工人：
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库重新编写了应用程序，收到了相同的结果！
感谢您的指导。
谢谢，杰
共有2个答案
试试这个CMD["Gunicorn"，"--timeout"，"1000"，"--works=1"，"-b"，"0.0.0.0:8000"，"--log-level"，"debug"，"管理"]
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
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