就 Gunicorn 而言，我知道有各种工作线程类，但对于本次对话，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）使用同步工作线程，我最多可以并行处理 9 个连接。使用异步，我最多可以拥有 2000 个，但需要注意异步带来的注意事项。

问题

• 那么线程适合在哪里呢？我可以将线程添加到同步和 异步工作者类型？
• Gunicorn 工人的最佳选择是什么？ 我是否希望将 Gunicorn 放在 Django API 前面，并使用 需要并行处理数百个请求吗？
• gevent 和同步工作者类线程安全吗？

让我尝试回答一下。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拨打 google.com 并获取查询的搜索结果。现在我想增加我的吞吐量。我有以下选项：

仅保留一名工作人员并增加该工作人员中的线程数

这是最简单的。由于线程比进程更轻量（内存消耗更少），因此我只保留一个工作线程并向其添加多个线程。 Gunicorn 将确保 master 可以向worker 发送多个请求。由于工作线程是多线程的，因此它能够处理 4 个请求。极好的。现在为什么我需要更多的工人？

为了回答这个问题，假设我需要对谷歌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计算受限，并且我遇到了 python 全局解释器锁的问题。尽管我有 4 个线程，但每次只有一个线程可以实际处理结果。这意味着要获得真正的并行性能，我需要多个工作人员。

增加工作人员数量，但所有工作人员都是单线程

所以为什么我需要这个是当我需要获得真正的并行处理时。每个工作人员都可以并行调用 google.com、获取结果并进行任何处理。全部并行。极好的。但缺点是进程更重，我的系统可能无法满足不断增加的工人完成并行性的需求。所以最好的解决方案是增加worker并为每个worker添加更多线程。

增加worker数量并且每个worker都是多线程的

我想这不需要进一步解释。

将工作线程类型更改为异步

现在我为什么要这样做呢？要回答这个问题，请记住，即使是线程也会消耗内存。 gevent 库实现了一些协程（您可以查找的基本结构），它允许您无需创建线程即可获取线程。因此，如果您将gunicorn 设计为使用worker 类型的gevent，您将获得不必在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 Sync 以外的其他类型的worker_type，则无需增加gunicorn 配置中的线程数。无论如何，你可以做到这一点，但这有点违背了目的。

希望这有帮助。

我也将尝试回答具体问题。

• 不，异步工作线程类不存在线程选项。 这实际上需要通过文档说得更清楚。 想知道为什么那没有发生。

• 这是一个需要更多了解您的具体情况的问题 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。但如果情况并非如此并且您想要 在 n 核 CPU 上执行，因为任务的计算量非常大 界，也许就像计算素数一样，你需要利用 同步工作人员。异步的原因略有不同。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核心。 您获得的优势是多个线程占用的内存 不会在那里。但你还有其他问题，比如非猴子补丁 图书馆。仅当线程工作人员不满足时才转移到异步 您的要求。

• 如果你想要绝对同步，非线程工作人员是最好的选择 库之间的线程安全。