在 Google Cloud 运行 上使用线程的 Python Flask 应用的性能不一致
Inconsistent performance of a Python Flask app using Threading on Google Cloud Run
我试图了解 Python Flask 应用程序在 Google 云 运行 上看似不一致的性能。该应用程序将图像文件作为输入，使用 cv2 进行一些预处理，然后使用 Tesseract 进行 OCR。我使用 Python 线程来并行化图像和 OCR 处理，但即便如此，整个处理过程仍可能需要 10 到 20 秒。
@app.route('/process_image/<path:image_path>')
def process_image(image_path):
processing_results = process_input_image(image_path)
return processing_results
def process_input_image(image_path)
# process_input_image uses Python Threads to parallelize image processing
for work in list_of_image_processing_work:
th = Thread(target=do_image_work, args=(work, results))
th.start()
# wait for all threads to complete
return results
我想要 return 一个更直接的响应，表明处理需要更多时间。因此，我尝试了以下更改以在图像处理调用上启动一个线程。 Net，我正在启动一个线程来调用一个例程，该例程本身会启动一系列线程来进行图像处理。
@app.route('/process_image/<path:image_path>')
def process_image(image_path):
th = Thread(target=process_input_image, args=(image_path, results))
th.start()
return 'This\'ll just be a moment or so.'
但是，一旦我添加了第二层线程，Google 云 运行 上的处理似乎就停止了。查看日志，我可以看到例程 process_input_image 开始，但进展似乎进展缓慢，几乎就像它的优先级很低，最终永远不会完成。我想知道这是否是线程优先级的事情。
当HTTP请求returns消息时，CPU处于空闲状态。这意味着线程 运行ning 在 HTTP 请求之后可能 CPU 不足并可能被终止。
如果你想要后台线程 运行, select always-on CPU.
我试图了解 Python Flask 应用程序在 Google 云 运行 上看似不一致的性能。该应用程序将图像文件作为输入，使用 cv2 进行一些预处理，然后使用 Tesseract 进行 OCR。我使用 Python 线程来并行化图像和 OCR 处理，但即便如此，整个处理过程仍可能需要 10 到 20 秒。
@app.route('/process_image/<path:image_path>')
def process_image(image_path):
processing_results = process_input_image(image_path)
return processing_results
def process_input_image(image_path)
# process_input_image uses Python Threads to parallelize image processing
for work in list_of_image_processing_work:
th = Thread(target=do_image_work, args=(work, results))
th.start()
# wait for all threads to complete
return results
我想要 return 一个更直接的响应，表明处理需要更多时间。因此，我尝试了以下更改以在图像处理调用上启动一个线程。 Net，我正在启动一个线程来调用一个例程，该例程本身会启动一系列线程来进行图像处理。
@app.route('/process_image/<path:image_path>')
def process_image(image_path):
th = Thread(target=process_input_image, args=(image_path, results))
th.start()
return 'This\'ll just be a moment or so.'
但是，一旦我添加了第二层线程，Google 云 运行 上的处理似乎就停止了。查看日志，我可以看到例程 process_input_image 开始，但进展似乎进展缓慢，几乎就像它的优先级很低，最终永远不会完成。我想知道这是否是线程优先级的事情。
当HTTP请求returns消息时，CPU处于空闲状态。这意味着线程 运行ning 在 HTTP 请求之后可能 CPU 不足并可能被终止。
如果你想要后台线程 运行, select always-on CPU.