阅读Gunicorn的文档我看到两个参数，worker是WEB_CONCURRENCY的值，worker_connections是并发客户端的数量。Worker的数量会不会与它可以同时处理的客户数量相同？[假设worker类为gevent]。很明显我的假设是错误的，有人可以解释一下它们之间的区别吗？ 最佳答案 workers—是一些用于处理请求的操作系统进程。默认等于WEB_CONCURRENCY环境变量的值，如果没有定义，默认为1。worker_connections—是在每个进程(对于“gevent”工作类)中允许的池中分组的事
我正在重构我的代码以使用celeryworker。之前我使用argparse来传递命令行参数。例如if__name__=="__main__":parser=argparse.ArgumentParser(description='Node')parser.add_argument('--environment',action="store",default='local',help="enve.g.productionofdevelopment")environment=arg_options.environment但现在我得到了这个错误。celery-Atasksworker--l
我在寻找对我来说似乎相对简单的东西时遇到了问题。我正在使用Celery3.1和Python3，我想用参数初始化我的工作人员，以便他们可以使用这些详细信息进行设置。具体而言:这些工作人员将执行需要使用身份验证凭据与第三方API交互的任务。工作人员有必要在执行任何任务之前将身份验证详细信息传递给API服务器(身份验证详细信息在第一次身份验证请求后存储在cookie中)。我想在工作人员从CLI启动时将这些登录凭据传递给工作人员。然后我希望工作人员使用它们进行身份验证并存储session以供在使用future任务时使用(理想情况下这将存储在可以从任务访问的属性中)。Celery可以吗？作为旁注
我正在使用python多处理功能将某些功能映射到某些元素。类似这样的事情:defcomputeStuff(arguments,globalData,concurrent=True):pool=multiprocessing.Pool(initializer=initWorker,initargs=(globalData,))results=pool.map(workerFunction,list(enumerate(arguments)))returnresultsdefinitWorker(globalData):workerFunction.globalData=globalDat
我编写了以下代码来让我懒惰的第二个CPU核心工作。代码所做的基本上是首先在目录层次结构中找到所需的“海”文件，然后执行一组外部脚本来处理这些二进制“海”文件，以生成50到100个文本和二进制文件。正如问题的标题所建议的那样，以并行方式提高处理速度。这个问题源于我们在IPython用户列表上进行的长时间讨论，标题为“Cannotstartipcluster”。从我对IPython的并行处理功能的实验开始。问题是我无法让这段代码正确运行。如果包含“sea”文件的文件夹仅包含“sea”文件，脚本将完成其执行而不完全执行外部脚本运行。(假设我有30-50个外部脚本要运行，但我的多处理启用脚本仅
我想了解主服务和辅助服务在TensorFlow中的确切角色。到目前为止，我了解到我启动的每个TensorFlow任务都与一个tf.train.Server实例相关联。此实例通过实现tensorflow::Session导出“主服务”和“辅助服务”接口(interface)”(master)和worker_service.proto(worker)。第一个问题:我的意思是，一项任务只与一名工作人员相关联吗？此外，我明白了.........关于大师:它是主服务的范围......(1)...向客户端提供功能，以便客户端可以运行session。(2)...将工作委派给可用的工作人员以计算ses
我希望celery任务能够获取执行它的工作人员的姓名，以便进行日志记录。我需要在任务中处理这个问题，而不是直接查询代理。有没有办法做到这一点？如果重要的话，我正在将celery与RabbitMQ一起使用。 最佳答案 使用celeryd_after_setup信号像这样捕获worker名称:fromcelery.signalsimportceleryd_after_setup@celeryd_after_setup.connectdefcapture_worker_name(sender,instance,**kwargs):os.e
我将python多处理库用于一种算法，其中我有许多工作人员处理某些数据并将结果返回给父进程。我使用multiprocessing.Queue将作业传递给工作人员，然后收集结果。一切都很好，直到worker无法处理某些数据block。在下面的简化示例中，每个工作人员都有两个阶段:初始化-可能会失败，在这种情况下worker应该被销毁数据处理——处理一block数据可能会失败，在这种情况下，worker应该跳过这个block并继续处理下一个数据。当这两个阶段中的任何一个失败时，我都会在脚本完成后陷入僵局。此代码模拟了我的问题:importmultiprocessingasmpimportr
在不同的机器上运行worker会导致下面指定的错误。我关注了theconfigurationinstructions并同步dags文件夹。我还要确认一下，RabbitMQ和PostgreSQL只需要安装在Airflow核心机上，不需要安装在worker上(worker只连接core)。设置规范详述如下:Airflow核心/服务器计算机已安装以下内容:Python2.7与Airflow(AIRFLOW_HOME=~/airflow)celery心理治疗师2RabbitMQPostgreSQLairflow.cfg中的配置:sql_alchemy_conn=postgresql+psyco
我正在使用Celery和RabbitMQ来处理来自API请求的数据。流程如下:请求>API>RabbitMQ>CeleryWorker>返回理想情况下，我会产生更多的celeryworker，但我受限于内存限制。目前，我的流程中的瓶颈是从传递给工作人员的URL中获取和下载数据。粗略的，流程大概是这样的:defcelery_gets_job(url):data=fetches_url(url)#takes0.1sto1.0s(bottleneck)result=processes_data(data)#takes0.1sreturnresult这是NotAcceptable，因为工作人员
