Python Tornado max_buffer_size 所有请求
Python Tornado max_buffer_size across all requests
我知道我可以在Tornado中设置max_buffer_size来限制可以上传到服务器的数据量。但我想做的是限制 所有 请求到我的 Tornado 服务器的数据总量。
例如，我同时有 500 个请求发送到我的 Tornado 服务器。每个请求上传 1MB 的数据。我希望我的 Tornado 服务器在所有请求中收到超过 150MB 的数据时拒绝连接。所以前 150 个请求将被接收，但接下来的 350 个请求将被 Tornado 拒绝，然后再将任何数据缓冲到内存中。
是否可以在 Tornado 中执行此操作？
目前没有办法像这样设置全局限制（但添加它可能是件好事）。
你目前能做的最好的事情是确保每个连接使用的内存保持较低：设置一个较低的默认值 max_body_size，对于需要接收更多数据的 RequestHandlers，使用 @stream_request_body 并在 prepare() 中调用 self.request.connection.set_max_body_size(large_value)。使用 @stream_request_body 装饰器，每个连接的内存使用将受到 chunk_size 参数的限制，而不是一次读取整个主体。然后在您的 data_recieved 方法中，您可以 await 从全局信号量进行分配以控制超出每个连接块大小的内存使用。
我知道我可以在Tornado中设置max_buffer_size来限制可以上传到服务器的数据量。但我想做的是限制 所有 请求到我的 Tornado 服务器的数据总量。
例如，我同时有 500 个请求发送到我的 Tornado 服务器。每个请求上传 1MB 的数据。我希望我的 Tornado 服务器在所有请求中收到超过 150MB 的数据时拒绝连接。所以前 150 个请求将被接收，但接下来的 350 个请求将被 Tornado 拒绝，然后再将任何数据缓冲到内存中。
是否可以在 Tornado 中执行此操作？
目前没有办法像这样设置全局限制（但添加它可能是件好事）。
你目前能做的最好的事情是确保每个连接使用的内存保持较低：设置一个较低的默认值 max_body_size，对于需要接收更多数据的 RequestHandlers，使用 @stream_request_body 并在 prepare() 中调用 self.request.connection.set_max_body_size(large_value)。使用 @stream_request_body 装饰器，每个连接的内存使用将受到 chunk_size 参数的限制，而不是一次读取整个主体。然后在您的 data_recieved 方法中，您可以 await 从全局信号量进行分配以控制超出每个连接块大小的内存使用。