在 FastAPI 應用中，使用像 `fastapi` 指令（執行 Uvicorn）的伺服器程式，即使只在「一個行程」中執行，也能同時服務多個客戶端。

但很多情況下，你會想同時執行多個工作行程（workers）。

### 多個行程 - Workers { #multiple-processes-workers }

如果你的客戶端比單一行程所能處理的更多（例如虛擬機規格不大），而伺服器 CPU 有「多核心」，那你可以同時執行「多個行程」載入相同的應用，並把所有請求分散給它們。

當你執行同一個 API 程式的「多個行程」時，通常稱為「workers（工作行程）」。

### 工作行程與連接埠 { #worker-processes-and-ports }

還記得文件中[關於 HTTPS](https.md) 的說明嗎：在一台伺服器上，一組 IP 與連接埠的組合只能由「一個行程」監聽？

     *
     * @param dc the domain controller address
     * @param tc the CIFS context containing credentials
     * @throws CIFSException if an error occurs during authentication
     * @deprecated functionality is broken and will be removed at some point,
     *             use actual Active Directory authentication instead
     */
    @Deprecated
    void logon(CIFSContext tc, Address dc) throws CIFSException;

    /**

在這種情境中，你大概會希望「每個容器只有一個（Uvicorn）行程」，因為你已在叢集層級處理了複本。

所以這種情況下，你「不會」想在容器中使用多個 workers（例如用 `--workers` 命令列選項）。你會想每個容器只執行「一個 Uvicorn 行程」（但可能有多個容器）。

在容器內再放一個行程管理器（如同多 workers 的情況）只會增加「不必要的複雜度」，而你很可能已用叢集系統處理好了。

### 多行程容器與特殊情境 { #containers-with-multiple-processes-and-special-cases }

當然，有些「特殊情況」你可能會想在「一個容器內」執行數個「Uvicorn worker 行程」。

在這些情況中，你可以用 `--workers` 命令列選項來設定要啟動的 workers 數量：

```{ .dockerfile .annotate }
FROM python:3.14

        val gradleStep = CompileAll(buildModel, buildModel.stages[0]).steps.getGradleStep(GRADLE_RUNNER_STEP_NAME)
        assertEquals(
            listOf(
                "-Dorg.gradle.workers.max=%maxParallelForks%",
                "-PmaxParallelForks=%maxParallelForks%",
                "-Dorg.gradle.internal.plugins.portal.url.override=%gradle.plugins.portal.url%",
                "-Dscan.value.tcPipeline=master",

	retry:
		// If the channel reaches above half capacity
		// we spawn more workers. The workers spawned
		// from this main worker routine will exit
		// once the channel drops below half capacity
		// and when it's been at least 30 seconds since
		// we launched a new worker.
		if mainWorker && len(h.logCh) > cap(h.logCh)/2 {
			nWorkers := h.workers.Load()
			if nWorkers < h.maxWorkers {

                "\"-Porg.gradle.performance.db.username=%performance.db.username%\"",
                "-DenableTestDistribution=%enableTestDistribution%",
                "-Dorg.gradle.workers.max=%maxParallelForks%",
                "-PmaxParallelForks=%maxParallelForks%",
                PLUGINS_PORTAL_URL_OVERRIDE,
                "-Dscan.value.tcPipeline=master",
                "-s",

type NotificationGroup struct {
	workers    *workers.Workers
	errs       []NotificationPeerErr
	retryCount int
}

// WithNPeers returns a new NotificationGroup with length of errs slice upto nerrs,
// upon Wait() errors are returned collected from all tasks.
func WithNPeers(nerrs int) *NotificationGroup {
	if nerrs <= 0 {
		nerrs = 1
	}
	wk, _ := workers.New(nerrs)

	recordsRead int                       // number of records read in current slice
	input       chan *queueItem           // input for workers
	queue       chan *queueItem           // output from workers in order
	err         error                     // global error state, only touched by Reader.Read
	bufferPool  bpool.Pool[[]byte]        // pool of []byte objects for input

	}
	// allow overriding this value as well..
	if v := globalHealConfig.GetWorkers(); v > 0 {
		numHealers = uint64(v)
	}

	healingLogEvent(ctx, "Healing drive '%s' - use %d parallel workers.", tracker.disk.String(), numHealers)

	jt, _ := workers.New(int(numHealers))

	healEntryDone := func(name string) healEntryResult {
		return healEntryResult{
			entryDone: true,
			name:      name,
		}
	}

		config.HelpKV{
			Key:         apiReplicationMaxWorkers,
			Description: `set the maximum number of replication workers` + defaultHelpPostfix(apiReplicationMaxWorkers),
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},
		config.HelpKV{
			Key:         apiTransitionWorkers,
			Description: `set the number of transition workers` + defaultHelpPostfix(apiTransitionWorkers),
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},