```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Run with Trio

Then you can pass the command line option `--worker-class` with the value `trio`:

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

And that will start Hypercorn with your app using Trio as the backend.

Но часто Вам может понадобиться несколько одновременно работающих одинаковых процессов.

### Множество процессов - Воркеры (Workers)

しかし、多くの場合、複数のワーカー・プロセスを同時に実行したいと考えるでしょう。

### 複数のプロセス - Worker

クライアントの数が単一のプロセスで処理できる数を超えており（たとえば仮想マシンがそれほど大きくない場合）、かつサーバーの CPU に**複数のコア**がある場合、同じアプリケーションで同時に**複数のプロセス**を実行させ、すべてのリクエストを分散させることができます。

同じAPIプログラムの**複数のプロセス**を実行する場合、それらは一般的に**Worker／ワーカー**と呼ばれます。

### ワーカー・プロセス と ポート
<!-- NOTE: https.md written in Japanese does not exist, so it redirects to English one  -->

Я подготовил для вас Docker-образ, в который включён Gunicorn управляющий процессами (воркерами) Uvicorn, в соответствии с концепциями рассмотренными в предыдущей главе: [Рабочие процессы сервера (воркеры) - Gunicorn совместно с Uvicorn](server-workers.md){.internal-link target=_blank}.

Этот образ может быть полезен для ситуаций описанных тут: [Множество процессов внутри контейнера для особых случаев](#_11).

Here are some possible combinations and strategies:

* **Gunicorn** managing **Uvicorn workers**
    * Gunicorn would be the **process manager** listening on the **IP** and **port**, the replication would be by having **multiple Uvicorn worker processes**.
* **Uvicorn** managing **Uvicorn workers**

Tenha certeza de ajustar o número de _workers_ etc.

    <img src="https://github.com/tiangolo/fastapi/workflows/Test/badge.svg?event=push&branch=master" alt="Test">
</a>
<a href="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/redirect/tiangolo/fastapi" target="_blank">
    <img src="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/tiangolo/fastapi.svg" alt="Coverage">
</a>
<a href="https://pypi.org/project/fastapi" target="_blank">

## Gunicorn mit Uvicorn-Workern ausführen

Dann können Sie Gunicorn ausführen mit:

<div class="termy">

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511