重启reis服务

先看redis状态

systemctl status redis

如果结果是下面的结果 则表示redis 没有启动

redis.service - redis-server
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/redis.service; disabled; vendor preset: disabled)
   Active: inactive (dead)

启动redis

systemctl start redis

重新启动则是

systemctl restart redis.service
### Gunicorn 启动 FastAPI 自动重启的原因分析 Gunicorn 是一种高性能的 WSGI/ASGI 应用服务器,常用于运行 Python Web 应用程序。当使用 Gunicorn 启动 FastAPI 时,如果发生自动重启现象,通常可能由以下几个原因引起: #### 1. **Worker 超时** Gunicorn 的 `timeout` 参数定义了 Worker 处理请求的最大时间。如果某个 Worker 在指定时间内未能完成处理,Gunicorn 将终止该 Worker 并重新启动一个新的 Worker 来替代它[^1]。 这种行为可能导致看似“自动重启”的情况,但实际上是因为某些长时间运行的任务占用了过多的时间,触发了超时机制。 #### 2. **Max Requests 设置** 另一个常见的原因是 `max_requests` 参数的作用。此参数指定了每个 Worker 在被替换之前可以处理的最大请求数量。一旦达到这个数量,Gunicorn 会主动销毁并重建对应的 Worker 进程。这同样会被误认为是应用的自动重启。 #### 3. **内存泄漏或资源耗尽** 如果应用程序存在内存泄漏或其他形式的资源消耗问题,则可能会导致 Gunicorn 不得不频繁地回收和重置 Workers。这种情况下的自动重启通常是由于底层系统的保护机制所致。 #### 4. **错误的日志记录方式** FastAPI 或其依赖库中的日志记录不当也可能引发异常退出的情况。例如,在多线程或多进程中共享同一个文件句柄写入日志,容易造成冲突从而中断服务。 --- ### 解决方案 针对上述提到的各种可能性,以下是具体的解决办法: #### 方法一:调整 Timeout 和 Max Requests 参数 可以通过修改配置来延长单次操作允许持续的时间长度以及增加每轮生命周期内的最大请求数目: ```bash gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --timeout 120 --max-requests=500 app:app ``` 这里 `-w` 表示开启的工作进程数;`--timeout` 设定为 120 秒意味着任何超过两分钟未响应的操作都会被认为失败而强制结束;`--max-requests` 则控制着每一个工作单元最多能接受多少条指令之后才会被迫刷新状态。 #### 方法二:优化业务逻辑减少长期任务执行 对于那些确实需要较久才能完成的大规模计算或者数据传输过程,考虑将其拆分成更小的部分逐步实现,或者是转移到后台异步队列里去单独管理,比如通过 Celery 实现分布式任务调度系统。 #### 方法三:监控与诊断工具的应用 利用专业的性能监测平台如 New Relic, Datadog 等实时跟踪线上实例的各项指标变化趋势,及时发现潜在隐患所在位置,并采取相应措施加以改进。 另外也可以启用详细的调试模式以便于定位具体哪个环节出现了状况: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) ``` #### 方法四:合理规划硬件资源配置 最后别忘了检查物理层面的因素——CPU 核心数目不足、RAM 总容量偏低等情况都极有可能间接影响到整个框架的表现效果。适当升级基础设施规格往往能够带来立竿见影的效果改善体验质量。 --- ### 示例代码片段展示如何正确调优 Gunicorn 配置 下面给出一段完整的 gunicorn.conf.py 文件作为参考样本供使用者借鉴学习: ```python bind = '0.0.0.0:8000' workers = 4 worker_class = 'uvicorn.workers.UvicornWorker' timeout = 120 graceful_timeout = 60 keepalive = 65 max_requests = 500 max_requests_jitter = 50 accesslog = '-' errorlog = '-' loglevel = 'info' def post_fork(server, worker): server.log.info(f"Worker spawned (pid: {worker.pid})") def pre_exec(server): server.log.info("Forked child, re-executing.") def when_ready(server): server.log.info("Server is ready. Spawning workers") ``` 以上脚本设置了多个重要选项帮助提升稳定性的同时还增加了若干钩子函数方便进一步扩展功能特性满足个性化需求[^2]。 ---
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