Oprava FASTAPI pozadí Úkol 502 Chyba na AWS Elastic Beanstalk

Řešení úkolů na pozadí v Fastapi na elastické beanstalk

Nasazení aplikace Fastapi na Elastic Beanstalk AWS může být hladký zážitek - dokud se nedotknete problémů, jako je chyba špatné brány 502. Jeden běžný vývojáři bolesti čelí, je manipulace s dlouhodobými úkoly na pozadí, které mohou vyvolat časové limity brány. 🚀

Představte si toto: Máte koncový bod API, který na pozadí vygeneruje soubor PDF a asi 30 sekund. Lokálně všechno funguje perfektně. Po nasazení na Elastic Beanstalk však volání API selže frustrující chybou 502. Upravili jste časové limity Nginx a Gunicorn, ale problém přetrvává.

Jedná se o klasický scénář, ve kterém se srazí nastavení infrastruktury a zpracování úkolů na pozadí. AWS Elastic Beanstalk může ve výchozím nastavení ukončit požadavky před dokončením úlohy na pozadí. Pochopení toho, proč k tomu dochází a jak to obejít, je klíčem k zajištění hladkého nasazení.

V tomto článku prozkoumáme, proč úkoly FASTAPI na pozadí způsobují chyby 502 při elastickém beanstalk, jak správně nakonfigurovat časové limity a alternativní řešení, aby vaše API udržovala hladce. Ať už se zabýváte generováním PDF, zpracováním dat nebo s jakýmkoli dlouhodobým úkolem, tyto poznatky vám pomohou efektivně vyřešit problém. ⚡

Optimalizace úkolů FASTAPI na pozadí na AWS Elastic Beanstalk

Při spuštění aplikace Fastapi AWS Elastic Beanstalk, Manipulace s dlouhodobými úkoly na pozadí je zásadní pro zabránění 502 chyb v špatné bráně. První skript, který jsme vyvinuli, používá Fastapi Na pozadí funkce pro zpracování generace PDF asynchronně. To umožňuje API okamžitě vrátit odpověď, zatímco úkol pokračuje v pozadí. Tento přístup však může být problematický při elastickém beanstalku kvůli tomu, jak žádost o vyžádání popisování GUNICORN a NGINX.

K vyřešení tohoto problému jsme zavedli robustnější řešení pomocí celeru a redisu. V tomto nastavení koncový bod FASTAPI odešle úkol do Celeru místo toho, aby jej přímo manipuloval. Celer, běžící v samostatném procesu pracovníka, zvedne úkol a provádí jej asynchronně bez blokování hlavní aplikace. To zabraňuje problémům s časovým limitem, protože požadavek API okamžitě dokončí, zatímco Celer se zpracovává samostatně. Představte si, že internetový obchod generuje faktury ve velkém - bez správného delegace úkolů by API bojovalo za zatížení. 🚀

Další alternativou, kterou jsme prozkoumali, je využití AWS SQS (jednoduchá fronty). Místo spoléhání se na interní frontu úloh posouvá tato metoda úlohy pozadí do fronty spravované zprávy. Externí pracovní služba nepřetržitě průzkumy SQS pro nové úkoly a zpracovává je asynchronně. To je zvláště užitečné v aplikacích s vysokým provozem, jako je například aplikace pro sdílení jízdy, kde každá jízda generuje více úkolů zpracování dat. Pomocí AWS SQS jsme rozešli provádění úkolů z API a zlepšili škálovatelnost a spolehlivost.

Nakonec jsme na straně frontendu implementovali mechanismus dotazování, abychom zkontrolovali stav úkolu. Vzhledem k tomu, že úkol na pozadí trvá asi 30 sekund, musí frontend pravidelně dotazovat API, aby zkontroloval, zda je PDF připraven. Místo toho, abychom ohromili server s nepřetržitými požadavky, implementovali jsme přístup založený na intervalu, který přesahuje každých 5 sekund pro omezený počet pokusů. Tím je zajištěno, že frontend zůstává reaguje a vyhýbá se zbytečnému zatížení API. S touto strategií uživatelé žádající o generování dokumentů, jako jsou daňové zprávy, nezažijí při čekání nereagující UI. 📄✅

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"}

Vylepšení zpracování úlohy FASTAPI na pozadí s websockety

Jedna výzva s úkoly na pozadí Fastapi poskytuje aktualizace uživatelů v reálném čase, aniž by se spoléhal na neefektivní dotazování. Skvělá alternativa je použití Websockets, které umožňují obousměrnou komunikaci mezi klientem a serverem. Místo opakovaného dotazování koncového bodu pro kontrolu stavu úlohy může backend odesílat aktualizace, kdykoli dojde k pokroku.

U WebSockets, když uživatel požaduje generaci PDF, server okamžitě potvrdí požadavek a začne zpracovávat na pozadí. Jak úkol postupuje, zprávy WebSocket mohou informovat klienta o různých fázích, jako je „zpracování“, „nahrávání“ a „dokončené“. To snižuje zbytečná volání API a zlepšuje uživatelské zkušenosti, zejména v aplikacích, jako je generování faktury elektronického obchodování nebo stahování hlášení. 🚀

Implementace webEscets v Fastapi vyžaduje použití Asyncio a Websockets modul. Připojení WebSocket je vytvořeno, když frontend poslouchá aktualizace a backend tlačí zprávy v reálném čase. Tato metoda je vysoce efektivní ve srovnání s tradičním průzkumem a je široce používána v aplikacích vyžadujících okamžité aktualizace, jako jsou finanční dashboardy a nástroje pro spolupráci.