我正在原型设计一个基于Python/Redis的API，并使用Bottle提供JSON，但不幸的是，开箱即用的Bottle在负载和高并发情况下表现不佳。一些对真实流量的初始测试导致python脚本在没有终止的情况下崩溃，这意味着API没有响应并且没有重新启动*。
就性能和文档而言，目前扩展Python/Redis API的最佳解决方案是什么。我发现bottle+greenlet解决方案文档不足，对于像我这样的Python初学者来说不容易实现。我听说龙卷风很好，但它与Redis的集成比bottle的慢。
*似乎当bottle无法将HTTP请求的主体发送到客户端时，服务器会出现"[Erno 32]Broken pipe"错误，这似乎是服务器停止工作的坏原因
你已经读过关于这个主题的Bottle文档了吗？
Bottle在重负载下表现非常好——我每天用它来处理数百万个请求——但如果您需要并发性或高性能，则不能使用其默认的HTTP服务器。(默认情况下，Bottle只使用wsgiref.WSGIServer，它是单线程的，不适用于任何高性能应用程序。(
在生产中，我使用mod_wsgi在Apache中运行Bottle。(这是一个例子。(伸缩性非常好；瓶子本身增加的开销微不足道。
换句话说：您的性能瓶颈不是由Bottle引起的，而是由您的HTTP服务器引起的。选择一个可扩展的服务器，您会看到更好的性能。
希望能有所帮助！
2015版
我发现Bottle有它的局限性，对于更大的并发性(每个内核数千个QPS(，Bottle是做不到的。(瓶颈似乎是Bottle对线程本地存储的使用和gevent的TLS实现之间的交互。(我没有使用falcon，它在高负载下的性能比Bottle要好得多。
如果你是初学者，你不应该从evented(twisted/dontone/gevent/eventlet…(libs开始。
它会把你带到你不知道的地方！
如果您需要扩展，请添加机器并使用负载平衡器平衡负载。
根据应用程序的特定需求，您可能会从我的多线程Python WSGIServer实现中受益。(这是我自己博客上的页面。(
它是wsgiref.WSGIServer的临时替代品，因此您可以将其与Bottle一起使用，只需进行最小的更改。
基本上，它有点像Apache的workerMPM(但有一个进程(：每个请求都将由N个预分配线程池中的自己的线程处理。
我发现它在我想要Bottle应用程序中的并发性，但我不喜欢使用Apache或引入任何其他重要的服务器依赖性的情况下很有用。
这里有一个例子：
import bottle
import time
app = bottle.Bottle()
@app.route('/')
def foo():
time.sleep(2)
return 'hello, world!n'
app.run(server=MTServer, host='0.0.0.0', port=8080, thread_count=3)
# Here, app is nonblocking; it will handle up to 3 requests concurrently.
# A 4th concurrent request would block until one of the first 3 completed.
如果你尝试一下，请告诉我，它是如何工作的。(欢迎提出建议和贡献。谢谢！(
(将其作为一个单独的答案添加，因为它比我之前的答案更激进。(