Verwendung von Multiprocessing mit Gunicorn in Flask-Anwendung

Question

Ich machte eine grundlegende Kolbenanwendung mit Gunicorn mit Arbeiterklasse gevent. Das Problem, auf das ich stieß, war wie folgt. Wenn ich einen Grundkolben App wie diese hatte:

from multiprocessing import Pool 
import Queue 
import random 
from threading import Thread 
import time 

from flask import Flask 

app = Flask(__name__) 

def f(x): 
    return random.randint(1, 6) 

def thread_random(queue): 
    time.sleep(random.random()) 
    queue.put(random.randint(1, 6)) 

def thread_roll(): 
    q = Queue.Queue() 
    threads = [] 
    for _ in range(3): 
     t = Thread(target=thread_random, args=(q,)) 
     t.start() 
     threads.append(t) 
    for t in threads: 
     t.join() 

    dice_roll = sum([q.get() for _ in range(3)]) 
    return dice_roll 

@app.route('/') 
def hello_world(): 
    # technique 1 
    pool = Pool(processes=4) 
    return 'roll is: %s \n' % sum(pool.map(f, range(3))) 

    # technique 2 
    return 'roll is: %s \n' % thread_roll() 

if __name__ == '__main__': 
    app.run(debug=True) 

Und ich nahm zwei Techniken es, Technik 1 bricht gunicorn wenn ich es laufen mag:

sudo gunicorn -b 0.0.0.0:8000 app:app --worker-class gevent

aber Technik 2 gewonnen‘ t. Ich sehe das, weil Technik 1 auf Multiprocessing basiert und Technik 2 auf Threads basiert, aber ich kann nicht herausfinden, warum eine gevent Worker-Klasse keinen Pool zulässt?

Answer 1

Wenn Sie Gevent verwenden. Sie sollten versuchen, monkey_patch zu verwenden.

http://www.gevent.org/gevent.monkey.html