Kubernetes 和 Gunicorn 上的 Flask 应用程序扩展

Question

我们有一个 Flask 应用程序，通过 Gunicorn 使用 eventlet 工作线程提供服务。我们正在将应用程序部署在 kubernetes pod 中，其想法是根据工作负载扩展 pod 数量。

gunicorn 中工作线程数量的建议设置为 2 - 4 x $NUM_CPUS。请参阅docs 。我之前曾在专用物理硬件上部署过服务，这样的计算才有意义。在 4 核机器上，拥有 16 个工作线程听起来不错，我们最终将其增加到 32 个工作线程。

此计算是否仍然适用于使用异步工作线程的 kubernetes pod，特别是:

1. 单个节点上可以有多个 Pod。
2. 同一个服务将在多个 Pod 中运行。

我应该如何设置gunicorn worker 的数量？

1. 将其设置为 -w 1 并让 kubernetes 通过 pod 处理扩展？
2. 在 kubernetes 节点上将其设置为 2-4 x $NUM_CPU。在一个或多个 Pod 上？
3. 完全是别的东西？

更新

我们决定采用第一个选项，这是我们当前的方法。将gunicorn作品的数量设置为1，并通过增加pod数量来横向扩展。否则将会有太多的移动部件，而且我们将无法充分利用 Kubernetes 的潜力。

Answer 1

为了更好地了解该问题的原作者截至 2019 年选择的最终解决方案

Set the number of gunicorn works to 1 (-w 1), and scale horizontallyby increasing the number of pods (using Kubernetes HPA).

考虑到 Kubernetes 平台中工作负载相关功能的快速增长，例如，它可能在不久的将来不适用。 Kubernetes 的一些发行版除了 HPA 之外还提出了垂直 Pod 自动扩展(VPA)和多维 Pod 自动扩展(MPA)，所以我建议以社区 wiki 帖子的形式继续这个话题。