1、背景

近期，我决定将测试平台迁移到国外的 VPS 上。由于 VPS 的配置相当有限，只有 2G 的内存，而且已有多个服务在上面运行，内存占用已达 70%多。在如此紧张的资源环境下，降低测试平台后端的线程数量，期望能减少资源占用。

原来的启动命令是：

# 容器中django启动命令，使用gunicorn默认的worker pool（同步)
# -w4 起4个worker
/usr/local/bin/python -m gunicorn FasterRunner.wsgi_docker -b 0.0.0.0 -w4

修改后的启动命令是：

# 容器中django启动命令，使用gunicorn默认的worker pool（同步），默认起1个worker
/usr/local/bin/python -m gunicorn FasterRunner.wsgi_docker -b 0.0.0.0

内存确实有明显的下降，少了200M+，对于内存捉急的小机器，还是相当可观！

2、发现问题

但是！！！在修改后，验证发现请求外部接口是正常的，请求测试平台内部接口时会发生超时现象。
用celery异步执行用例，定时任务啥的都没问题
这让我百思不得其解，心中充满了困惑。看完 log 之后，还是无法找到问题所在。

你看请求外部接口，妥妥的

请求测试平台内部接口，执行超时

3、排查问题

3.1 排查gunicorn命令

第一个怀疑的对象就是gunicorn命令，但想了一下，请求外部接口是好的啊，平台接口都能正常的跑；请求测试平台内部才有问题，那会不会是基础镜像问题？

3.2 排查Python基础镜像

第二个怀疑对象是 Python 基础镜像。尽管我之前从 python-alpine 更换为 python-buster 已经验证过，但我决定在本地再次尝试回滚到 python-alpine。（至于为什么更换镜像，那又是另一个事情了）
然而，问题仍然存在。这让我更加困惑，因为目前部署在腾讯云就是用python-alpine，在海外vps使用的python-buster，两个明明可以正常运行。

这就有点尴尬了啊，似乎都没啥问题，只是请求测试平台内部接口有问题。 要不先这样就发布算了，反正正常使用都是请求外部接口，没啥影响？ 开玩笑，那当然不行，明显不符合我的风格呀！况且演示demo就是请求内部接口啊！

4、验证问题

于是在 ChatGPT 上查询了 Gunicorn 的 worker pool，发现默认的 worker 是 1，并且是同步的。

这时，我觉得问题可能出在这里。我回想起在虾皮工作时，Django 项目也是使用 Gunicorn 部署，并且 worker pool使用的是协程，这样更节省资源。于是，我决定尝试使用 Gunicorn + 协程 worker 的方式。

shell
# 容器中django启动命令，使用gunicorn + gevent worker pool（异步)
# -w4，启动4个worker
/usr/local/bin/python -m gunicorn FasterRunner.wsgi_docker -b 0.0.0.0 -w4 -k gevent

果不其然，问题得到了解决！ 请求外部接口和测试平台内部接口都是妥妥的！

我立刻兴奋起来，再次切换回单线程启动命令，发现问题可以复现。证实问题确实出在 worker 这里。

经过深思熟虑，我意识到了问题的关键所在：

单线程的同步 worker 只能同时处理一个请求。执行API测试时就占用了一个线程，这时已经没有多余的线程来处理其他请求，刚好这个API测试恰好请求到了内部接口，所以这个请求就只能在那里干等，直到最后超时失败！

并且这期间，整个测试平台的所有接口都无法处理，都会卡住！！！

5、思考

那么问题了，gunicorn worker pool换成协程之后，4个worker是完全没问题的

shell
# 容器中django启动命令，使用gunicorn + gevent worker pool（异步)
# -w4，启动4个worker
/usr/local/bin/python -m gunicorn FasterRunner.wsgi_docker -b 0.0.0.0 -w4 -k gevent

就是占用资源还是有点高(刚启动的状态，184M)

如果换成gunicorn worker pool换成协程之后，只有1个worker，那会有问题吗？

shell
# 容器中django启动命令，使用gunicorn + gevent worker pool（异步)
# -w1，启动1个worker
/usr/local/bin/python -m gunicorn FasterRunner.wsgi_docker -b 0.0.0.0 -w1 -k gevent

占用资源少了一半，对于内存不足的小鸡，90M也很香呀！

6、总结

• 出问题先从最近的改动开始排查，先回滚再说