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app.py

@@ -220,11 +220,12 @@ load_trading_days()
 engine = create_engine(
     "mysql+pymysql://root:Zzl33818!@127.0.0.1:3306/stock?charset=utf8mb4",
     echo=False,
-    pool_size=10,
+    pool_size=50,           # 每个 worker 常驻连接数
-    pool_recycle=3600,
+    pool_recycle=1800,      # 连接回收时间 30 分钟（原 1 小时）
-    pool_pre_ping=True,
+    pool_pre_ping=True,     # 使用前检测连接是否有效
-    pool_timeout=30,
+    pool_timeout=20,        # 获取连接超时时间（秒）
-    max_overflow=20
+    max_overflow=100        # 每个 worker 临时溢出连接数
+    # 每个 worker 最多 150 个连接，32 workers 总共最多 4800 个连接
 )
 
 # Elasticsearch 客户端初始化
@@ -709,11 +710,12 @@ app.config['COMPRESS_MIMETYPES'] = [
 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:Zzl33818!@127.0.0.1:3306/stock?charset=utf8mb4'
 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
 app.config['SQLALCHEMY_ENGINE_OPTIONS'] = {
-    'pool_size': 10,
+    'pool_size': 50,           # 每个 worker 常驻连接数
-    'pool_recycle': 3600,
+    'pool_recycle': 1800,      # 连接回收时间 30 分钟（原 1 小时）
-    'pool_pre_ping': True,
+    'pool_pre_ping': True,     # 使用前检测连接是否有效
-    'pool_timeout': 30,
+    'pool_timeout': 20,        # 获取连接超时时间（秒）
-    'max_overflow': 20
+    'max_overflow': 100        # 每个 worker 临时溢出连接数
+    # 每个 worker 最多 150 个连接，32 workers 总共最多 4800 个连接
 }
 # Cache directory setup
 CACHE_DIR = Path('cache')

gunicorn_eventlet_config.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
-Gunicorn 配置文件 - Eventlet 极限高并发配置（110.42.32.207 专用）
+Gunicorn 配置文件 - Eventlet 高并发配置（48核128GB 专用）
 
 服务器配置: 48核心 128GB 内存
-目标并发: 160,000+ 并发连接
+目标并发: 5,000-10,000 实际并发（理论 320,000 连接）
 
 使用方式:
     # 设置环境变量后启动
@@ -14,10 +14,12 @@ Gunicorn 配置文件 - Eventlet 极限高并发配置（110.42.32.207 专用）
     REDIS_HOST=127.0.0.1 gunicorn -c gunicorn_eventlet_config.py app:app
 
 架构说明:
-    - 16 个 Eventlet Worker（每个占用 1 核心，预留 32 核给系统/Redis/MySQL）
+    - 32 个 Eventlet Worker（每个占用 1 核心，预留 16 核给系统/Redis/MySQL）
     - 每个 Worker 处理 10000+ 并发连接（协程异步 I/O）
+    - 数据库连接池: 32 workers × 150 = 4800 连接（实际瓶颈）
     - Redis 消息队列同步跨 Worker 的 WebSocket 消息
-    - 总并发能力: 16 × 10000 = 160,000+ 连接
+    - 理论并发能力: 32 × 10000 = 320,000 连接
+    - 实际并发能力: 5,000-10,000（受数据库连接限制）
 """
 
 import os
@@ -32,9 +34,9 @@ os.environ.setdefault('REDIS_HOST', '127.0.0.1')
 bind = '0.0.0.0:5001'
 
 # Worker 进程数
-# 48 核心机器: 16 Workers（预留资源给 Redis/MySQL/系统）
+# 48 核心机器: 32 Workers（目标 5000-10000 并发）
 # 每个 Eventlet Worker 是单线程但支持协程并发
-workers = 16
+workers = 32
 
 # Worker 类型 - eventlet 异步模式
 worker_class = 'eventlet'
@@ -97,14 +99,17 @@ def on_starting(server):
     workers = server.app.cfg.workers
     connections = server.app.cfg.worker_connections
     total = workers * connections
+    db_pool = workers * 150  # pool_size=50 + max_overflow=100
 
     print("=" * 70)
-    print("🚀 Gunicorn + Eventlet 极限高并发服务器正在启动...")
+    print("🚀 Gunicorn + Eventlet 高并发服务器正在启动...")
     print("=" * 70)
     print(f"   服务器配置: 48核心 128GB 内存")
     print(f"   Workers: {workers} 个 Eventlet 协程进程")
     print(f"   每 Worker 连接数: {connections:,}")
-    print(f"   总并发能力: {total:,} 连接")
+    print(f"   理论并发能力: {total:,} 连接")
+    print(f"   数据库连接池: {db_pool:,} 连接（实际瓶颈）")
+    print(f"   目标实际并发: 5,000-10,000")
     print("-" * 70)
     print(f"   Bind: {server.app.cfg.bind}")
     print(f"   Max Requests: {server.app.cfg.max_requests:,}")
@@ -122,18 +127,21 @@ def when_ready(server):
     workers = server.app.cfg.workers
     connections = server.app.cfg.worker_connections
     total = workers * connections
+    db_pool = workers * 150
 
     print("=" * 70)
     print(f"✅ Gunicorn + Eventlet 服务准备就绪!")
     print(f"   {workers} 个 Worker 已启动")
-    print(f"   总并发能力: {total:,} 连接")
+    print(f"   理论并发能力: {total:,} 连接")
+    print(f"   数据库连接池: {db_pool:,} 连接")
+    print(f"   目标实际并发: 5,000-10,000")
     print(f"   WebSocket + HTTP API 混合高并发已启用")
     print("=" * 70)
 
 
 def post_worker_init(worker):
     """Worker 初始化完成后调用"""
-    print(f"✅ Eventlet Worker {worker.pid} 已初始化 (10,000 并发连接就绪)")
+    print(f"✅ Eventlet Worker {worker.pid} 已初始化 (10,000 并发连接 + 150 数据库连接就绪)")
 
     # 触发事件轮询初始化（使用 Redis 锁确保只有一个 Worker 启动调度器）
     try: