Я новичок в компании, у которой есть этот проект в Google Cloud PLatform, который я никогда не использовал.В мой первый день я получил ошибку 502 Bad Gateway.Посмотрите журнал в Google Cloud Platform. У меня есть следующее:
[error] 33#33: *285 upstream prematurely closed connection while reading response header from upstream, client: 172.217.172.212, server: , request: "POST /product/fast_appraisal/result/ HTTP/1.1", upstream: "http://172.17.0.1:8080/product/fast_appraisal/result/", host: "avalieidjango.appspot.com", referrer: "https://avalieidjango.appspot.com/product/fast_appraisal/search/"
Я попытался отредактировать app.yaml, добавив к нему параметры --timeout и --graceful-timeout, как показано ниже:
# [START runtime]
runtime: python
env: flex
entrypoint: gunicorn -b :$PORT mysite.wsgi --timeout=90 --graceful-timeout=10
beta_settings:
cloud_sql_instances: avalieidjango:southamerica-east1:avaliei
runtime_config:
python_version: 3
handlers:
- url: /.*
script: manage.py
secure: always
redirect_http_response_code: 301
# [END runtime]
В settings.py file * переменная DEBUG установлена на False
Поиск ответов в Интернете Я нашел несколько случаев, но никто точно не похож на мой.
Локально я запускаю проект на Windows 7, поэтому ошибка возникает только при развертывании его в GCP.Поскольку я новичок в GCP и gunicorn, я был бы признателен за несколько советов по решению этой проблемы, которая застряла с 17 июня.
Заранее спасибо!
РЕДАКТИРОВАТЬ: После этихдни я прошел через множество форумов и добавил несколько новых конфигураций к своему app.yaml, пытаясь работать с потоками и рабочими, чтобы решить вопрос.
Строка точки входа выглядит следующим образом:
entrypoint: gunicorn -b :$PORT --worker-class=gevent --worker-connections=1000 --workers=3 mysite.wsgi --timeout 90
Этот проект заключается в поиске в базе данных Postgre в GCP сбора информации о свойствах и запуске AI для отображения некоторых прогнозов относительно его значений.
Я добавляю эту информацию, надеясь, что кто-то может дать совет в правильном направлении.
Я пробовал потоки и обработку, но даже с моими запросами приложение работает слишком медленно, дажерендеринг простой страницы занимает некоторое время.
Локальные тесты работают лучше, но в производстве они вообще не работают.
AI не был разработан для меня, и он использует большую работуfile.
В проекте не используются такие контейнеры, как Docker.Может быть, это может как-то помочь, если я «докеризирую» проект?
Еще раз спасибо.Это моя вторая неделя на этой работе, и ответственный разработчик уволился с работы за неделю до того, как я начну.Поэтому я нахожусь на пути проб и ошибок, чтобы понять проект и попытаться выяснить, что происходит.