En particular, cuando corras en **Kubernetes** probablemente **no** querrás usar workers y en cambio correr **un solo proceso de Uvicorn por contenedor**, pero te contaré sobre eso más adelante en ese capítulo.

///

## Múltiples Workers { #multiple-workers }

Puedes iniciar múltiples workers con la opción de línea de comando `--workers`:

//// tab | `fastapi`

Si usas el comando `fastapi`:

<div class="termy">

Insbesondere wenn die Anwendung auf **Kubernetes** läuft, werden Sie wahrscheinlich **keine** Worker verwenden wollen, und stattdessen **einen einzelnen Uvicorn-Prozess pro Container** ausführen wollen, aber ich werde Ihnen später in diesem Kapitel mehr darüber erzählen.

///

## Mehrere Worker { #multiple-workers }

Sie können mehrere Worker mit der `--workers`-Befehlszeilenoption starten:

//// tab | `fastapi`

///

## Vários trabalhadores { #multiple-workers }

Você pode iniciar vários trabalhadores com a opção de linha de comando `--workers`:

//// tab | `fastapi`

Se você usar o comando `fastapi`:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

E se você precisar ter múltiplos workers, você pode simplesmente usar a opção de linha de comando `--workers`.

/// note | Detalhes Técnicos

A imagem Docker foi criada quando o Uvicorn não suportava gerenciar e reiniciar workers mortos, então era necessário usar o Gunicorn com o Uvicorn, o que adicionava bastante complexidade, apenas para que o Gunicorn gerenciasse e reiniciasse os processos workers do Uvicorn.

Pero en muchos casos, querrás ejecutar varios worker processes al mismo tiempo.

### Múltiples Procesos - Workers { #multiple-processes-workers }

Y si necesitas tener múltiples workers, puedes simplemente utilizar la opción de línea de comandos `--workers`.

/// note | Detalles Técnicos

La imagen de Docker se creó cuando Uvicorn no soportaba gestionar y reiniciar workers muertos, por lo que era necesario usar Gunicorn con Uvicorn, lo que añadía bastante complejidad, solo para que Gunicorn gestionara y reiniciara los worker processes de Uvicorn.

    "functionalTests": true,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "worker-main",
    "path": "platforms/core-execution/worker-main",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": false,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "workers",
    "path": "platforms/core-execution/workers",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": true,
    "crossVersionTests": false

COPY ./app /code/app

# (1)!
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--workers", "4"]
```

1. Hier verwenden wir die `--workers` Befehlszeilenoption, um die Anzahl der Worker auf 4 festzulegen.

Hier sind einige Beispiele, wann das sinnvoll sein könnte:

#### Eine einfache Anwendung { #a-simple-app }

                "%windows.java25.openjdk.64bit%",
            )
        val expectedInstallationPaths = (if (os == Os.WINDOWS) windowsPaths else linuxPaths).joinToString(",")
        return listOf(
            "-Dorg.gradle.workers.max=%maxParallelForks%",
            "-PmaxParallelForks=%maxParallelForks% $PLUGINS_PORTAL_URL_OVERRIDE -Dscan.value.tcPipeline=master -s",
            "%additional.gradle.parameters%",

    listOf(
        // We pass the 'maxParallelForks' setting as 'workers.max' to limit the maximum number of executers even
        // if multiple test tasks run in parallel. We also pass it to the Gradle build as a maximum (maxParallelForks)
        // for each test task, such that we are independent of whatever default value is defined in the build itself.
        "-Dorg.gradle.workers.max=$maxParallelForks",
        "-PmaxParallelForks=$maxParallelForks",