在AWS Fargate上,Gunicorn/Uvicorn工作器超时可能是由于容器没有及时响应请求而导致的。以下是解决此问题的一些方法。
# gunicorn.conf.py
timeout = 60
{
"executionRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ecsTaskExecutionRole",
"containerDefinitions": [
{
"name": "my-container",
"image": "my-container-image",
"cpu": 256,
"memory": 512,
"portMappings": [
{
"containerPort": 80,
"protocol": "tcp"
}
],
"logConfiguration": {
"logDriver": "awslogs",
"options": {
"awslogs-group": "my-log-group",
"awslogs-region": "us-west-2",
"awslogs-stream-prefix": "my-container"
}
}
}
],
"requiresCompatibilities": [
"FARGATE"
],
"cpu": "256",
"memory": "512",
"networkMode": "awsvpc",
"family": "my-task-family",
"taskRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-task-role",
"executionTimeout": 120
}
检查工作器的负载:如果工作器的负载过高,可能会导致超时。可以通过增加工作器的数量或调整Fargate任务的CPU和内存配额来解决这个问题。
调整Fargate任务的网络配置:如果网络配置不合理,可能会导致工作器超时。可以尝试将Fargate任务连接到更快的网络,或调整网络配置以提高性能。
监控和日志记录:使用AWS CloudWatch等工具监控Fargate任务的性能和日志,以便及时发现和解决超时问题。
请注意,以上方法是一些常见的解决方法,具体的解决方法可能因具体情况而异。