在使用python grpc服务器时，
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
这是实例化grpc服务器的一般方法。但是运行此命令后，如果我尝试运行超过10个的client实例（需要服务器流），则第11个实例将不起作用（我正在运行10个连接到该服务器并获取流的client实例）
这是正常行为吗？因为即使我将max_workers更改为None，它创建的max线程数也最多为40个（每个文档8个内核x 5），因此在这种情况下最多可以同时为40个客户端提供服务。
即使我将max_workers更改为None，它也会创建最多40个线程（每个文档8个内核x 5），因此在这种情况下最多可以同时服务40个客户端。这是正常行为吗？
我正在编写代码，但是尝试使用此处记录的通用grpc python代码：
https://grpc.io/docs/tutorials/basic/python.html
我可以重现此问题。
要重现它，只需在一个具有max_workers = 4的窗口中运行route_guide_server.py，然后尝试在不同的窗口中运行4-5个不同的客户端。第四位客户将不得不等到一位客户完成。（要获得更好的视图，请在产量中增加一个时间。）
如果大量客户端（100到1000个客户端）希望通过流式访问python的grpc服务器（应该是连续的），那么客户端将永远没有机会。
答案 0 :(得分：1)
是的，这是预期的行为。
运行我自己的测试代码后，是的，如果您向max_workers提供None的参数，则最大值为40。但是，如果我将最大值设置为100，那么可以肯定的是，我最多可以有100个并发工作器。这应该是预期的行为，因为基于请求的工作程序数创建了线程池。您不能期望，如果您不提供大量的最大工人数，那么它只会在运行时按比例扩大和缩小。并非没有改变grpc和并发期货线程池。通过接口的耦合方式，现在在python grpc中，我们必须使用并发的Futures线程池，因此如果我们希望它大于40，则必须向max_workers提供参数，并且必须在编译时设置。