Um contêiner está rodando enquanto o **processo principal** (comando ou programa) estiver rodando.

Um contêiner normalmente tem um **único processo**, mas também é possível iniciar sub-processos a partir do processo principal, e dessa forma você terá **vários processos** no mesmo contêiner.

Mas não é possível ter um contêiner rodando sem **pelo menos um processo rodando**. Se o processo principal parar, o contêiner também para.

Isso ainda é verdade.

Então, para poder ter **vários processos** ao mesmo tempo, tem que haver um **único processo escutando em uma porta** que então transmite a comunicação para cada processo de trabalho de alguma forma.

### Memória por Processo

```

</div>

////

A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

- Processando dados:
  - Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que deve passar por um processo lento, você pode retornar uma resposta de "Aceito" (HTTP 202) e processá-lo em segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks`

/// check | "**FastAPI** recomenda isso para"

O principal servidor web para rodar aplicações **FastAPI**.

Você pode combinar ele com o Gunicorn, para ter um servidor multi-processos assíncrono.

Verifique mais detalhes na seção [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Performance e velocidade

	match     func(*DB) bool
	handler   func(*DB)
	processor *processor
}

func (cs *callbacks) Create() *processor {
	return cs.processors["create"]
}

func (cs *callbacks) Query() *processor {
	return cs.processors["query"]
}

func (cs *callbacks) Update() *processor {
	return cs.processors["update"]
}

func (cs *callbacks) Delete() *processor {
	return cs.processors["delete"]
}

   *     processor} throws an {@code IOException}
   * @since 16.0
   */
  @CanIgnoreReturnValue // some processors won't return a useful result
  @ParametricNullness
  public <T extends @Nullable Object> T readLines(LineProcessor<T> processor) throws IOException {
    checkNotNull(processor);

    Closer closer = Closer.create();
    try {

  }

  /**
   * Process the bytes of the given input stream using the given processor.
   *
   * @param input the input stream to process
   * @param processor the object to which to pass the bytes of the stream
   * @return the result of the byte processor
   * @throws IOException if an I/O error occurs
   * @since 14.0
   */
  @CanIgnoreReturnValue // some processors won't return a useful result

///

---

In this scenario of the parallel burgers, you are a computer / program 🤖 with two processors (you and your crush), both waiting 🕙 and dedicating their attention ⏯ to be "waiting on the counter" 🕙 for a long time.

The fast food store has 8 processors (cashiers/cooks). While the concurrent burgers store might have had only 2 (one cashier and one cook).