Solució de la tasca de fons de FASTAPI 502 Error a AWS Elastic Beanstalk

Fer front a tasques de fons a Fastapi a Beanstalk elàstica

Desplegar una aplicació FASTAPI a AWS Elastic Beanstalk pot ser una experiència fluida, fins que us trobeu amb problemes com un error de 502 de la passarel·la. Un dels punts de dolor comú que tenen els desenvolupadors de dolor és la manipulació de tasques de fons a llarg termini, que poden desencadenar els terminis de la passarel·la. 🚀

Imagineu -ho: teniu un punt final de l’API que genera un fitxer PDF en segon pla, trigant uns 30 segons. Localment, tot funciona perfectament. Però un cop desplegat a Beanstalk elàstic, la trucada de l'API falla amb un frustrant error de 502. Heu ajustat els temps de Nginx i Gunicorn, però el problema persisteix.

Aquest és un escenari clàssic on es col·loquen la configuració de la infraestructura i la manipulació de tasques de fons. De manera predeterminada, AWS Elastic Beanstalk podria rescindir les sol·licituds abans que finalitzi la tasca de fons. Entendre per què passa això i com treballar -hi és clau per garantir un desplegament suau.

En aquest article, explorarem per què les tasques de fons de Fastapi causen 502 errors a Beanstalk elàstic, com configurar els temps de temps i solucions alternatives per mantenir la vostra API en funcionament perfectament. Tant si es tracta de la generació de PDF, del processament de dades o de qualsevol tasca de llarga durada, aquestes visions us ajudaran a afrontar el problema de manera eficient. ⚡

Optimització de tasques de fons de Fastapi a AWS Elastic Beanstalk

Quan s'executa una aplicació FASTAPI AWS Elastic Beanstalk, és crucial la manipulació de tasques de fons de llarga durada és crucial per evitar 502 errors de passarel·la. El primer guió que hem desenvolupat utilitza Fastapi BackgroundTasks característica per processar la generació de PDF de manera asíncrona. Això permet a l'API tornar una resposta immediatament mentre la tasca continua funcionant en segon pla. Tanmateix, aquest enfocament pot ser problemàtic en el Beanstalk elàstic a causa de la manera en què Gunicorn i Nginx gestionen els temps de sol·licitud.

Per solucionar aquest problema, vam introduir una solució més robusta mitjançant api i redis. En aquesta configuració, l’endpoint de Fastapi envia una tasca a l’api en lloc de manejar -la directament. L’api, que s’executa en un procés de treballador independent, recull la tasca i la executa de manera asíncrona sense bloquejar l’aplicació principal. D’aquesta manera s’evita els problemes de temps d’espera, ja que la sol·licitud de l’API es completa de manera instantània mentre l’api gestiona el processament de manera independent. Imagineu -vos una botiga en línia que generi factures a granel, sense una delegació de tasques adequada, l'API lluitaria sota la càrrega. 🚀

Una altra alternativa que explorem és aprofitar AWS SQS (servei de cues senzill). En lloc de confiar en una cua de tasques internes, aquest mètode empeny les feines de fons a una cua de missatges gestionada. Un servei de treballadors externs enquesta contínuament SQS per a tasques noves i les processa de manera asíncrona. Això és particularment útil en aplicacions de gran trànsit, com ara una aplicació per compartir passeig on cada passeig genera múltiples tasques de processament de dades. Mitjançant l’ús de SQS AWS, desacoblem l’execució de tasques de l’API, millorant l’escalabilitat i la fiabilitat.

Finalment, al costat del front, vam implementar un mecanisme de votació per comprovar l'estat de la tasca. Com que la tasca de fons triga uns 30 segons, el frontend ha de consultar periòdicament l'API per comprovar si el PDF està a punt. En lloc de desbordar el servidor amb sol·licituds contínues, vam implementar un enfocament basat en intervals que es retroba cada 5 segons per a un nombre limitat d’intents. D’aquesta manera, el frontend es manté sensible, evitant la càrrega de l’API innecessària. Amb aquesta estratègia, els usuaris que sol·liciten la generació de documents, com ara els informes fiscals, no experimentaran intercanvis sense resposta mentre esperen. 📄✅

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
from celery import Celery
import time
app = FastAPI()
celery = Celery("tasks", broker="redis://localhost:6379/0")
@celery.task
def generate_pdf_task(order_id: str):
    print(f"Generating PDF for order {order_id}")
    time.sleep(30)  # Simulating long processing time
    return f"PDF generated for order {order_id}"
@app.post("/generate-pdf/{order_id}")
async def generate_pdf(order_id: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(generate_pdf_task, order_id)
    return {"message": "PDF generation started"}

import boto3
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
sqs = boto3.client('sqs', region_name='us-east-1')
queue_url = "https://sqs.us-east-1.amazonaws.com/your-account-id/your-queue-name"
@app.post("/generate-pdf/{order_id}")
async def generate_pdf(order_id: str):
    response = sqs.send_message(
        QueueUrl=queue_url,
        MessageBody=str(order_id)
    )
    return {"message": "PDF generation request sent", "message_id": response['MessageId']}

async function checkPdfStatus(orderId) {
    let attempts = 0;
    const maxAttempts = 5;
    while (attempts < maxAttempts) {
        const response = await fetch(`/get-pdf-url/${orderId}`);
        const data = await response.json();
        if (data.pdf_url) {
            console.log("PDF available at:", data.pdf_url);
            return;
        }
        attempts++;
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    }
    console.log("PDF generation timed out.");
}

from fastapi.testclient import TestClient
from main import app
client = TestClient(app)
def test_generate_pdf():
    response = client.post("/generate-pdf/test_order")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"message": "PDF generation started"}

Millora de la manipulació de tasques de fons de FASTAPI amb WebSockets

Un repte amb tasques de fons a FASTAPI proporciona actualitzacions en temps real als usuaris sense confiar en el sondeig ineficient. Una gran alternativa és utilitzar Websockets, que permeten una comunicació bidireccional entre el client i el servidor. En lloc de consultar repetidament un punt final per comprovar l'estat d'una tasca, el backend pot enviar actualitzacions sempre que hi hagi progrés.

Amb WebSockets, quan un usuari sol·licita una generació PDF, el servidor reconeix immediatament la sol·licitud i comença a processar -se en segon pla. A mesura que avança la tasca, els missatges de WebSocket poden informar al client sobre diferents etapes, com ara "processament", "càrrega" i "completat". D’aquesta manera es redueix les trucades d’API innecessàries i millora l’experiència dels usuaris, especialment en aplicacions com la generació de factures de comerç electrònic o les descàrregues d’informes. 🚀

La implementació de WebSockets a Fastapi requereix utilitzar asyncio i el Websockets Mòdul. Una connexió WebSocket s’estableix quan el frontend escolta les actualitzacions i el backend pressiona els missatges en temps real. Aquest mètode és altament eficient en comparació amb el sondeig tradicional i s’utilitza àmpliament en aplicacions que requereixen actualitzacions instantànies, com ara taulers de comandament financers i eines d’edició col·laborativa.