就 Gunicorn 而言，我知道有各种各样的工人阶级，但在这次谈话中，我只关注同步和异步类型。
据我了解...
sync
workers = (2 * cpu) + 1
worker_class = sync
async (gevent)
workers = 1
worker_class = gevent
worker_connections = a value (lets say 2000)
因此（基于 4 核系统）使用同步工作者我最多可以并行处理 9 个连接。使用 Async，我最多可以有 2000 个，但需要注意的是异步。
问题
【问题讨论】：
标签： gunicorn
让我试着回答一下。让我们假设一开始我的部署只有一个 gunicorn worker。这使我一次只能处理一个请求。我的工作人员的工作只是调用 google.com 并获取查询的搜索结果。现在我想增加我的吞吐量。我有以下选择：
这是最简单的。由于线程比进程更轻量级（内存消耗更少），所以我只保留一个工作人员并添加几个线程。 Gunicorn 将确保 master 可以向 worker 发送多个请求。由于worker是多线程的，它能够处理4个请求。极好的。现在为什么我需要更多的工人？
要回答这个问题，假设我需要对 google 返回的搜索结果做一些工作。例如，我可能还想为每个结果查询计算一个素数。现在我正在使我的工作负载受到计算限制，并且我遇到了 python 的全局解释器锁的问题。尽管我有 4 个线程，但实际上一次只有一个线程可以处理结果。这意味着要获得真正的并行性能，我需要不止一名工作人员。
所以我需要它的原因是当我需要获得真正的并行处理时。每个工作人员可以并行调用 google.com，获取结果并进行任何处理。全部并行。极好的。但缺点是进程比较重，我的系统可能跟不上增加工人来完成并行的需求。所以最好的解决办法是增加worker，同时给每个worker增加更多线程。
我想这不需要进一步解释。
现在我为什么要这样做？要回答，请记住，即使是线程也会消耗内存。 gevent 库实现了协程（您可以查找的基本结构），允许您在无需创建线程的情况下获取线程。因此，如果您制作您的 gunicorn 以使用 gevent 的 worker 类型，您将获得不必在您的 worker 中创建线程的好处。假设您正在获取线程而无需显式创建它们。
因此，为了回答您的问题，如果您使用的是 Sync 以外的任何 worker_type，则无需增加 gunicorn 配置中的线程数。无论如何，您都可以做到，但这有点违背了目的。
希望这会有所帮助。
我也会尝试回答具体问题。
不，线程选项不适用于异步工作程序类。 这实际上需要通过文档更清楚地说明。 想知道为什么没有发生这种情况。
这是一个需要更多了解您的具体知识的问题 应用。如果处理这 100 个并行请求 只涉及 I/O 类型的操作，例如从数据库中获取、保存、 从其他应用程序收集数据，然后您可以利用 线程工作者。但如果不是这种情况并且您想要 在 n 核 CPU 上执行，因为任务非常计算 绑定，也许就像计算素数一样，你需要利用 同步工作者。 Async 的原因略有不同。使用 异步，您需要确保您的处理不受计算限制， 这意味着您将无法使用多个内核。 您获得的优势是多个线程将占用的内存 不会在那里。但是您还有其他问题，例如非猴子补丁 图书馆。仅当线程工作人员不满足时才移动到异步 您的要求。
如果您想要绝对的，同步、非线程工作者是最佳选择 库之间的线程安全。
【讨论】：