我使用 gunicorn django_project.wsgi:application --bind=127.0.0.1:8866 --daemon
作为命令行在具有 6 个处理器和 14gb 内存的服务器上运行我的 django,但我做到了不是设置工作人员,我在此服务器上使用 2 个应用程序,如何使用所有 ram 内存和处理器获得最佳性能。
最佳答案
您可以传递命令行参数来指定您希望运行的工作程序数量,请参阅:http://docs.gunicorn.org/en/stable/settings.html#worker-processes
但是,如果您希望以编程方式获取核心数,最好传递一个参数以从模块读取配置,例如:
gunicorn django_project.wsgi:application -c gunicorn.py.ini
gunicorn.py.ini
的内容为:
from multiprocessing import cpu_count
bind = '127.0.0.1:8866'
daemon = True
workers = cpu_count()
还有一个常用的公式用于指定 worker 的数量:
workers = cpu_count() * 2 + 1
查看其背后的原因:http://docs.gunicorn.org/en/stable/design.html#how-many-workers
关于内存使用,我认为你无能为力,他们会根据需要使用尽可能多的内存。但是,您还可以尝试其他一些方法来优化您的工作人员。您可以在配置文件中指定worker_class
,例如:
worker_class = 'gevent'
并测试哪一个最适合您,请参阅可用 worker 类别列表:http://docs.gunicorn.org/en/stable/settings.html#worker-class
此外,通过指定 max_requests
选项 ( http://docs.gunicorn.org/en/stable/settings.html#max-requests ),您可以强制 worker 在指定数量的请求后重新启动。如果您的代码由于某种原因泄漏内存,这非常有用,因此当它们重新启动时,操作系统将在它们之后进行清理。
max_requests = 1000 # a reasonable value
关于python - 如何配置 Django 以及如何以 cpu 性能运行 Gunicorn worker?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28598356/