Развертывание Django в гибкой среде App Engine - время ожидания ответа об ошибке: [4]

Question

Я пытаюсь развернуть свое приложение в гибкой среде. Образ Docker создается нормально, но процесс терпит неудачу, когда я думаю, что он пытается запустить службу go. Мой тайм-аут сборки установлен на 1200, чего он стоит.

Как мне дополнительно запросить эту ошибку? Я изо всех сил пытаюсь найти, где в системе журналов / GCP я мог бы точно узнать, что процесс застревает. Это кажется совершенно непрозрачной ошибкой без указания того, что именно происходит не так. Может быть, в приложении есть ошибка (которая работает нормально локально)? Если это так, я ожидаю, что он все еще будет развертываться, но просто покажу ошибку, когда я зашел на веб-сайт.

Любая помощь приветствуется.

Ошибка:

OperationError: Error Response: [4] Your deployment has failed to become healthy in the allotted time and therefore was rolled back. If you believe this was an error, try adjusting the 'app_start_timeout_sec' setting in the 'readiness_check' section.
ERROR: (gcloud.app.deploy) Error Response: [4] Your deployment has failed to become healthy in the allotted time and therefore was rolled back. If you believe this was an error, try adjusting the 'app_start_timeout_sec' setting in the 'readiness_check' section.

Это мой Dockerfile:

FROM gcr.io/google-appengine/python

RUN apt-get update && apt-get install software-properties-common -y
RUN add-apt-repository ppa:ubuntugis/ppa

RUN apt-get install -y gdal-bin


# Create a virtualenv for dependencies. This isolates these packages from
# system-level packages.
# Use -p python3 or -p python3.7 to select python version. Default is version 2.
RUN virtualenv /env -p python3.7



# Setting these environment variables are the same as running
# source /env/bin/activate.
ENV VIRTUAL_ENV /env
ENV PATH /env/bin:$PATH

# Copy the application's requirements.txt and run pip to install all
# dependencies into the virtualenv
COPY requirements.txt /tmp
WORKDIR /tmp
RUN pip install -r requirements.txt

# Add the application source code.
ADD . /

EXPOSE 8080
# Run a WSGI server to serve the application. gunicorn must be declared as
# a dependency in requirements.txt.
#CMD gunicorn -b :$PORT main:app

А это мой app.yaml:

runtime: custom
env: flex

runtime_config:
  # You can also specify 2 for Python 2.7
  python_version: 3.7

Answer 1

Я почти уверен, что это вызвано тайм-аутом gunicorn .

Чтобы отключить тайм-аут поведения gunicorn, измените последнюю команду в вашем Dockerfile на:

CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 main:app --timeout 0

Где: -- workers 1 --threads 8 означает один рабочий процесс и 8 потоков. (Если вы не укажете ресурсы вручную, по умолчанию будет 1 ядро ​​ЦП). Если вы решите использовать больше ядер, измените рабочие процессы и потоки соответственно, но это немного выходит за рамки данного вопроса.

Важной частью является --timeout 0, где он в основном предотвращает тайм-аут Gunicorn.

Если вы все еще видите ошибку, то есть одно небольшое дополнение, которое, скорее всего, исправит ее. Также используйте флаг --preload при запуске стрельбы. Таким образом, последняя команда в Dockerfile будет следующей:

CMD exec gunicorn --bind :$PORT --workers 1 --threads 8 main:app --timeout 0 --preload

Это в основном гарантирует, что весь необходимый импорт и предварительная обработка будут выполнены после создания экземпляра, на котором размещен ваш docker контейнер. Это действительно полезно, когда вы работаете с приложениями, которым требуется много времени на одноразовую предварительную обработку. Таким образом, как только приходит запрос, все уже загружено и готово для обслуживания этого запроса.

Чтобы максимизировать преимущества --preload, вам также необходимо переместить весь импорт et c в самое начало ваше основное приложение и избегайте вызова импорта внутри обработчиков маршрутов.

Кроме того, нет смысла иметь команду точки входа как в app.yaml, так и в Dockerfile. На мой взгляд, лучше оставить его в Dockerfile.

Дополнительно:

Я бы переместил EXPOSE 8080 сразу после строки FROM, так как это обеспечит правильное подключение вашего контейнера к внешний мир.