return
				}
			}
		}()
	}
	wk.Wait()
}

var startOnce sync.Once

// Init initialize target send workers.
func (list *TargetList) Init(workers int) *TargetList {
	startOnce.Do(func() {
		go list.startSendWorkers(workers)
	})
	return list
}

// NewTargetList - creates TargetList.
func NewTargetList(ctx context.Context) *TargetList {
	list := &TargetList{

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

	sync.RWMutex                 // mutex for Cache
	mostRecentStatsMu sync.Mutex // mutex for mostRecentStats

	wlock sync.RWMutex // mutex for active workers

	movingAvgTicker *time.Ticker // Ticker for calculating moving averages
	wTimer          *time.Ticker // ticker for calculating active workers
	qTimer          *time.Ticker // ticker for calculating queue stats
}

func (r *ReplicationStats) trackEWMA() {
	for {
		select {

But in many cases, you will want to run several worker processes at the same time.

### Multiple Processes - Workers { #multiple-processes-workers }

    "path": "platforms/jvm/code-quality",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": true,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "code-quality-workers",
    "path": "platforms/jvm/code-quality-workers",
    "unitTests": true,
    "functionalTests": false,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "collections",
    "path": "platforms/core-runtime/collections",

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？

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",

                "\"-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)