燒瓶中多個併發請求的控制資源

當我在燒瓶中設置選項app.run(threaded=True))時，我的服務可以處理多個併發請求。但似乎我的服務將盡可能消耗CPU資源來處理多個併發請求。是否有限制或控制我的應用程序使用的資源？燒瓶中多個併發請求的控制資源

2016-12-09 cryax dsa

我的建議是使用一個更好的WSGI服務器像uwsgi或gunicorn不瓶的開發服務器，它們都具有用於控制系統資源 – danidee

選項我試着用gunicorn選項： gunicorn --workers = 4 -t 3000 myapp -b端口。我不知道它是否在我的情況下工作（我只是希望有一半的CPU資源用於我的服務），因爲當有4個請求時，我的服務創建了大約8-10個進程。 –

我的想法是，併發進程的數量應該等於處理器的核心數量的一半。例如4核CPU上的2個進程只能佔用50％的資源。 – sytech

您可以嘗試使用資源模塊。取自this post。你會爲CPU做這樣的事情。 Here is資源模塊上的頁面。

import resource 
sec = 60 * 60 # this is one hour of time. 
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, sec)

注意，這會更改CPU允許進程的時間（以秒爲單位）。如果要限制進程的堆棧/堆大小數量，則必須使用resource.RLIMIT_STACK和resource.RLIMIT_HEAP。這些都是以字節爲單位的，所以代碼看起來像這樣。

import resource 
mem = 1024 * 1024 # this is one megabyte, you want much more than this normally 
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK, mem) 
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_HEAP, mem)

來源

2016-12-09 07:27:08

這會引起衝突嗎？由於我的服務是多處理，所以創建了4個進程來處理每個請求。 –

不，多處理使用線程，即使它看起來不像它。一個進程是一個單一的程序，當程序啓動另一個程序時，它應該將它作爲一個線程啓動。我可能在這方面是錯誤的，你可能不得不作爲一個線程開始它，我不知道Python多處理如何工作。如果它不起作用，那麼你可以爲每個進程做同樣的事情，限制每個進程的資源數量。 –

其實一個wsgi服務器（gunicorn）解決了我的問題。 –

燒瓶中多個併發請求的控制資源

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