uWSGI python高负载配置

我们有一个拥有32个内核的大型EC2实例,目前运行的是Nginx,Tornado和Redis,每秒平均提供5K请求.一切似乎都运行良好,但CPU负载已经达到70％,我们必须支持更多的请求.其中一个想法是用uWSGI取代Tornado,因为我们并没有真正使用Tornado的异步功能.

我们的应用程序由一个函数组成,它接收一个JSON(?= 4KB),执行一些阻塞但非常快的东西(Redis)并返回JSON.

>对其中一个Tornado实例(Nginx)的代理HTTP请求
>解析HTTP请求(Tornado)
>读取POST正文字符串(字符串化JSON)并将其转换为python字典(Tornado)
>从位于同一台机器上的Redis(阻塞)中取出数据(py-redis with hiredis)
>处理数据(python3.4)
>在同一台机器上更新Redis(py-redis with hiredis)
>为响应准备字符串化JSON(python3.4)
>发送对代理的响应(龙卷风)
>向客户发送回复(Nginx)

我们认为速度提升将来自uwsgi协议,我们可以在单独的服务器上安装Nginx,并使用uwsgi协议代理对uWSGI的所有请求.但在尝试所有可能的配置并更改操作系统参数后,即使在当前负载下,我们仍然无法使其工作.
大多数时候nginx日志包含499和502错误.在某些配置中,它只是停止接收新请求,例如达到某些操作系统限制.

正如我所说,我们有32个内核,60GB可用内存和非常快的网络.我们不做重物,只做非常快速的阻塞操作.在这种情况下,最好的策略是什么？进程,线程,异步？应该设置哪些OS参数？

目前的配置是：

[uwsgi]
master = 2
processes = 100
socket = /tmp/uwsgi.sock
wsgi-file = app.py
daemonize = /dev/null
pidfile = /tmp/uwsgi.pid
listen = 64000
stats = /tmp/stats.socket
cpu-affinity = 1
max-fd = 20000
memory-report = 1
gevent = 1000
thunder-lock = 1
threads = 100
post-buffering = 1

Nginx配置：

user www-data;
worker_processes 10;
pid /run/nginx.pid;

events {
    worker_connections 1024;
    multi_accept on;
    use epoll;
}

OS配置：

sysctl net.core.somaxconn
net.core.somaxconn = 64000

我知道限制太高,开始尝试每一个可能的价值.

更新：

我最终得到了以下配置：

[uwsgi]
chdir = %d
master = 1
processes = %k
socket = /tmp/%c.sock
wsgi-file = app.py
lazy-apps = 1
touch-chain-reload = %dreload
virtualenv = %d.env
daemonize = /dev/null
pidfile = /tmp/%c.pid
listen = 40000
stats = /tmp/stats-%c.socket
cpu-affinity = 1
max-fd = 200000
memory-report = 1
post-buffering = 1
threads = 2