我的应用程序（py3，应用程序引擎flexi）接收到一个Web请求>运行BQ查询>获取数据>处理数据（不是占用大量CPU！）>返回响应。
请求可以由
调用由于BQ查询的性质：
我遇到[CRITICAL] WORKER TIMEOUT（PID：7）错误，我认为我通过调整gunicorn.conf.py中的timeout设置得以解决。但是Nginx继续返回502 error作为响应（并且cron作业状态以Failed结尾）
有人可以分享为什么我继续出现502错误以及应调整哪些参数（在app.yaml或应用程序PY代码中）以管理此超时吗？最佳做法是如何处理您确定需要2-5分钟（甚至更长的时间）的请求
或者，我现在正在考虑创建Cloud Function端点，因为CF支持PY（并支持higher timeouts as high as 9 minutes ..）
答案 0 :(得分：2)
即使您知道请求将花费<9分钟，也不是让客户端应用等待的好习惯，因为有多种方法可以中断请求。
做到这一点的方法是通过工作/操作（正是BQ，大多数Google API都这样做）。查询开始后（插入BQ作业），您将存储BQ返回的作业ID并为您的应用生成一个新的ID（例如，在数据存储区中）。
然后，客户端应用程序开始轮询此操作。每隔5秒，它会询问您的应用程序（或您的功能）是否完成了操作。然后，您的应用会从存储checks in the BQ API if that job is finished中检索BQ作业ID，并在未完成的情况下返回未完成的状态。
一旦应用检查了BQ端的作业是否完成，it can retrieve the data，对其进行处理并返回结果。
这将使该过程更具幂等性和弹性，并避免保持所有这些连接均处于打开状态，而这些连接根本无法扩展。
使用这样的体系结构，您可以将其部署到任何您喜欢的位置（GAE，函数等），并且仍然可以使用。为了易于使用，我将使用带有数据存储区的Google Cloud Functions（用于存储您的操作ID），但是在这种情况下，这主要取决于您更习惯使用什么。