我有一个简单的 fastApi 演示应用程序，它实现了一个功能：
通过调用名为changeResponse的post api来获取不同的响应json。
changeResponse api只是改变了一个全局变量，另一个api通过同一个全局变量返回不同的响应。在本地环境中，它工作正常，但是当我在docker上构建它时，我只调用一次changeResponse，响应总是改变。代码如下如下：
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from util import read_json
import enum
app = FastAPI()
type = "00"
@app.post("/changeResponse")
async def handle_change_download_response(param:Optional[str]):
global type
type = param
print("type is "+type)
return {"success":"true"}
@app.post("/download")
async def handle_download(param:Optional[str]):
print("get download param: "+param)
if legalDownload(param):
print("type is "+type)
return read_json.readDownloadSuccessRes(type)
else:
return read_json.readDownloadFailRes()
def legalDownload(data:str)->bool:
return True
dockerfile如下：
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
COPY ./app /app
我除了什么：
调用changeResponse参数为7，得到7的响应，
调用changeResponse参数是8，得到8的响应。
我得到什么：
调用changeResponse参数是7，得到7的响应，调用changeReponse 8，有时响应是7，有时是8，无法预测
tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi是基于uvicorn-gunicorn-docker https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-docker图像，默认情况下会创建多个工作人员。摘自Gunicorn_conf.py https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-docker/blob/master/docker-images/gunicorn_conf.py:
default_web_concurrency = workers_per_core * cores
因此，出现所描述的情况是因为请求是由不同的工人（过程）。每个都有自己的全局变量副本
更新：如果要更改工作人员数量，请使用以下环境变量：
-
WORKERS_PER_CORE：它将设置工作线程数为 CPU 核心数乘以该值。
-
MAX_WORKERS：您可以使用它让图像自动计算工人数量，但确保其限制在最大值。
-
WEB_CONCURRENCY覆盖工人数量的自动定义。
你可以这样设置：
docker run -d -p 80:80 -e WEB_CONCURRENCY="2" myimage
这些变量和示例的更详细描述here https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-docker#workers_per_core
如果你想在worker之间共享数据，请注意这一点topic https://stackoverflow.com/q/65686318/13782669.
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