问在Kubernetes和Gunicorn上的烧瓶应用

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为更好地了解本问题原作者在2019年选定的最终解决方案

将炮眼的数量设置为1 (-w 1)，并通过增加荚数(使用Kubernetes HPA)水平缩放。

考虑到Kubernetes平台中工作量相关特性的快速增长，例如除了HPA、垂直Pod自动标度(VPA)和多维Pod自动标度(MPA)之外，Kubernetes的某些分布也可能不适用于未来，因此我建议以社区wiki post的形式继续这一线程。

我不是开发人员，这似乎不是一个简单的任务，但是为了您的考虑，请遵循通过优化Gunicorn配置，以获得更好的性能。。

此外，在kubernetes中，由于CPU利用率和(Python如何与Gunicorn和Kubernetes进行扩展？)，有不同的机制来扩展您的部署，比如HPA。

您也可以使用Pod和容器的资源请求和限制。

根据Gunicorn文档

不要将员工的数量与您希望拥有的客户数量相比较。Gunicorn应该只需要4-12个工作进程来处理每秒数百或数千个请求。Gunicorn依靠操作系统在处理请求时提供所有负载平衡。通常建议使用(2 x $num_cores) + 1作为开始工作的工人数量。虽然不太科学，但公式基于这样一种假设:对于给定的核心，一个工作人员将从套接字读取或写入，而另一个工作人员正在处理请求。

# 更新

根据您的方法，您可以选择不同的解决方案(部署、守护进程)--所有上述语句都可以通过根据将CPU资源分配给容器和Pods处理在kubernetes中实现

1. 使用带有资源的部署(限制、请求)可以根据硬件限制将应用程序调整为多个节点上的多个荚，但取决于“应用程序加载”，这是不够好的解决方案。

CPU请求和限制与容器相关联，但是将Pod看作具有CPU请求和限制是有用的。Pod的CPU请求是Pod中所有容器的CPU请求的总和。同样，Pod的CPU限制是Pod中所有容器的CPU限制之和。

注意：

CPU资源以CPU单元来度量。一个CPU (以Kubernetes为单位)相当于: f.e。1 GCP核心。

1. 正如文章中提到的，第二种方法(将应用程序扩展为多个节点)也是很好的选择。在这种情况下，您可以使用f.e.除了在GKE上进行状态设置或部署外，还可以使用“集群自动分配器”来实现更可扩展的解决方案，当您试图创建无法在集群内运行的新的吊舱时，您可以获得更多的扩展解决方案。在这种情况下，群集自动分配器会自动添加其他资源。

另一方面，您可以考虑使用其他不同的解决方案，比如脑性，它使您可以创建用户定义的策略，以增加或减小集群中节点池的大小。

GKE的集群自动分频器根据要运行的工作负载的要求自动调整集群大小。启用自动标度后，如果创建了无法运行的新Pods，则GKE会自动向集群中添加一个新节点；相反，如果群集中的一个节点利用率不足，并且可以在其他节点上运行其Pods，则GKE可以删除该节点。

请记住，这个问题非常笼统，没有一个好的答案。您应该根据您的需求、负载、活动、容量、成本来考虑所有的问题.

希望能帮上忙。