Google App Engine提供诸如任务队列和后端（现在的模块）之类的服务，以并行处理请求和执行“并发工作”。使用Pipelines API，Fantasm等可以轻松实现典型的扇入扇出/分叉连接技术。
在配置后端/模块的硬件时，您可以在B1，B2，B4，B8之间进行选择，但它没有说明CPU配置中的内核数量。也许CPU核心数量与此无关。后端支持为每个传入请求生成“后台线程”，但由于着名的GIL（全局解释器锁），Python实际上无法进行真正的并发工作。
在启动新实例之前，一个前端实例将处理8个请求（默认值，最多30个）。
带有Threadsafe指令的Python 2.7据说可以在一个隔离的实例上并行处理传入的请求，这是正确的，还是仅传入跨真实并发的独立实例的传入请求？
在Google App Engine上，实际上使用真正的并发技术实现了什么，另一方面，推荐的设计模式是什么获得了最真实的并发和扩展？
您可以使用10-20个驻留B8实例进行“手动扩展”后端/模块，每个实例产生10个“超出生命”的后台线程，并且在I / O工作中始终执行10个并发异步URL提取，或者应该它是用动态实例创建的吗？
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带有Threadsafe指令的Python 2.7据说可以在一个隔离的实例上并行处理传入的请求，这是正确的吗？
Yes, that's correct.它确实在每个实例上运行多个并发请求，而不是仅跨实例传播它们。 Same with Java and Go（但it sounds like not PHP）。它通常被认为是允许这样做的最佳实践，因为它大大提高了大多数工作负载的效率。
This SO answer提供了有关GAE如何确定是否以及何时同时运行请求的最佳详细信息。
你是对的，Python有一个GIL，它在一定程度上限制了内核的并发性，对于真正受CPU限制的工作负载，每个核心不止一个线程对你没什么帮助。但是，绝大多数工作负载不 CPU绑定，尤其是GAE等平台上的Web应用程序。它们通常是I / O绑定，即它们大部分时间都在等待数据存储，HTTP提取到其他服务等等.App Engine使用阻塞时间来有效地在同一个实例上运行其他并发请求。 / p>