Διορθώστε την εργασία φόντου FastAPI 502 Σφάλμα στο AWS Elastic Beanstalk

Αντιμετωπίζοντας εργασίες φόντου στο Fastapi στο Elastic Beanstalk

Η ανάπτυξη μιας εφαρμογής FastAPI στο AWS Elastic Beanstalk μπορεί να είναι μια ομαλή εμπειρία - μέχρι να αντιμετωπίσετε θέματα όπως ένα σφάλμα 502 κακής πύλης. Ένας κοινός προγραμματιστές του Point Point Face είναι το χειρισμό μακροπρόθεσμων εργασιών φόντου, τα οποία μπορούν να προκαλέσουν χρονικά όρια πύλης. 🚀

Φανταστείτε αυτό: Έχετε ένα τελικό σημείο API που δημιουργεί ένα αρχείο PDF στο παρασκήνιο, λαμβάνοντας περίπου 30 δευτερόλεπτα. Τοπικά, όλα λειτουργούν τέλεια. Αλλά μόλις αναπτυχθεί σε ελαστικό Beanstalk, η κλήση API αποτυγχάνει με ένα απογοητευτικό σφάλμα 502. Έχετε προσαρμόσει τα χρονικά όρια Nginx και Gunicorn, αλλά το πρόβλημα παραμένει.

Πρόκειται για ένα κλασικό σενάριο όπου συγκρούονται οι ρυθμίσεις της υποδομής και ο χειρισμός των εργασιών. Το AWS Elastic Beanstalk, από προεπιλογή, μπορεί να τερματίσει τα αιτήματα πριν ολοκληρωθεί η εργασία στο παρασκήνιο. Η κατανόηση του γιατί συμβαίνει αυτό και πώς να εργαστείτε γύρω από αυτό είναι το κλειδί για την εξασφάλιση μιας ομαλής ανάπτυξης.

Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε γιατί τα καθήκοντα φόντου FastAPI προκαλούν 502 σφάλματα στο ελαστικό Beanstalk, πώς να διαμορφώσετε σωστά τα χρονικά όρια και εναλλακτικές λύσεις για να διατηρήσετε το API σας να λειτουργεί άψογα. Είτε πρόκειται για την παραγωγή PDF, την επεξεργασία δεδομένων ή οποιαδήποτε μακρόχρονη εργασία, αυτές οι ιδέες θα σας βοηθήσουν να αντιμετωπίσετε αποτελεσματικά το πρόβλημα. ⚡

Βελτιστοποίηση εργασιών φόντου FastAPI στο AWS Elastic Beanstalk

Κατά την εκτέλεση μιας εφαρμογής FastAPI Aws elastic beanstalk, η διαχείριση των μακροχρόνιων εργασιών φόντου αποτελεσματικά είναι ζωτικής σημασίας για την πρόληψη 502 σφάλων κακής πύλης. Το πρώτο σενάριο που αναπτύξαμε χρησιμοποιεί Fastapi's Υποβάσεις Χαρακτηριστικό για την επεξεργασία της γενιάς PDF ασύγχρονα. Αυτό επιτρέπει στο API να επιστρέψει αμέσως μια απάντηση ενώ η εργασία συνεχίζει να τρέχει στο παρασκήνιο. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση μπορεί να είναι προβληματική στο Elastic Beanstalk λόγω του τρόπου με τον οποίο τα χρονικά όρια των αιτήσεων χειρισμού Gunicorn και Nginx.

Για να λύσουμε αυτό το ζήτημα, εισαγάγαμε μια πιο ισχυρή λύση χρησιμοποιώντας το σέλινο και το Redis. Σε αυτή τη ρύθμιση, το τελικό σημείο FastAPI στέλνει μια εργασία στο σέλινο αντί να το χειριστεί άμεσα. Το σέλινο, που τρέχει σε ξεχωριστή διαδικασία εργαζομένων, παίρνει την εργασία και την εκτελεί ασύγχρονα χωρίς να εμποδίζει την κύρια εφαρμογή. Αυτό αποτρέπει τα ζητήματα χρονικού ορίου, καθώς το αίτημα API ολοκληρώνεται αμέσως, ενώ το σέλινο χειρίζεται την επεξεργασία ανεξάρτητα. Φανταστείτε ένα ηλεκτρονικό κατάστημα που δημιουργεί τιμολόγια χύμα - χωρίς την κατάλληλη αντιπροσωπεία εργασιών, το API θα αγωνιστεί κάτω από το φορτίο. 🚀

Μια άλλη εναλλακτική λύση που διερευνήσαμε είναι η αξιοποίηση των AWS SQS (απλή υπηρεσία ουράς). Αντί να βασίζεστε σε μια ουρά εσωτερικής εργασίας, αυτή η μέθοδος ωθεί τις εργασίες φόντου σε μια ουρά διαχειριζόμενης μηνύματος. Μια εξωτερική υπηρεσία εργαζομένων συνεχώς δημοσίως SQS για νέα καθήκοντα και τις επεξεργάζεται ασύγχρονα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε εφαρμογές υψηλής κυκλοφορίας, όπως μια εφαρμογή ανταλλαγής βόλτας όπου κάθε βόλτα παράγει πολλαπλές εργασίες επεξεργασίας δεδομένων. Χρησιμοποιώντας το AWS SQS, αποσυνδέουμε την εκτέλεση εργασίας από το API, βελτιώνοντας την επεκτασιμότητα και την αξιοπιστία.

Τέλος, στην πλευρά του μπροστινού μέρους, εφαρμόσαμε έναν μηχανισμό δημοσκοπήσεων για να ελέγξουμε την κατάσταση της εργασίας. Δεδομένου ότι η εργασία φόντου διαρκεί περίπου 30 δευτερόλεπτα, το frontend πρέπει να αναρωτιέται περιοδικά το API για να ελέγξει εάν το PDF είναι έτοιμο. Αντί να συντρίψουμε τον διακομιστή με συνεχή αιτήματα, εφαρμόσαμε μια προσέγγιση που βασίζεται σε διάστημα που επαναλαμβάνεται κάθε 5 δευτερόλεπτα για περιορισμένο αριθμό προσπαθειών. Αυτό εξασφαλίζει ότι το μπροστινό μέρος παραμένει ανταποκρινόμενο, αποφεύγοντας παράλληλα το περιττό φορτίο API. Με αυτή τη στρατηγική, οι χρήστες που ζητούν την παραγωγή εγγράφων, όπως οι φορολογικές εκθέσεις, δεν θα αντιμετωπίσουν μη ανταποκρινόμενες UI ενώ περιμένουν. 📄✅

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"}

Ενίσχυση του χειρισμού εργασιών φόντου FastAPI με websockets

Μια πρόκληση με εργασίες στο παρασκήνιο Ταχίδα παρέχει ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο στους χρήστες χωρίς να βασίζεται σε αναποτελεσματικές δημοσκοπήσεις. Μια εξαιρετική εναλλακτική λύση χρησιμοποιεί Websockets, που επιτρέπουν την αμφίδρομη επικοινωνία μεταξύ του πελάτη και του διακομιστή. Αντί να αναρωτηθείτε επανειλημμένα ένα τελικό σημείο για να ελέγξετε την κατάσταση μιας εργασίας, το backend μπορεί να στείλει ενημερώσεις όποτε υπάρχει πρόοδος.

Με το WebSockets, όταν ένας χρήστης ζητά μια γενιά PDF, ο διακομιστής αναγνωρίζει αμέσως το αίτημα και αρχίζει να επεξεργάζεται στο παρασκήνιο. Καθώς η εργασία εξελίσσεται, τα μηνύματα WebSocket μπορούν να ενημερώσουν τον πελάτη για διαφορετικά στάδια, όπως "επεξεργασία", "μεταφόρτωση" και "ολοκληρωμένα". Αυτό μειώνει τις περιττές κλήσεις API και βελτιώνει την εμπειρία των χρηστών, ειδικά σε εφαρμογές όπως η παραγωγή τιμολογίου ηλεκτρονικού εμπορίου ή οι λήψεις αναφοράς. 🚀

Η εφαρμογή websockets στο fastapi απαιτεί τη χρήση ασύκιο και ο ιστοσελίδα μονάδα μέτρησης. Μια σύνδεση websocket δημιουργείται όταν το frontend ακούει για ενημερώσεις και το backend ωθεί μηνύματα σε πραγματικό χρόνο. Αυτή η μέθοδος είναι εξαιρετικά αποτελεσματική σε σύγκριση με τις παραδοσιακές δημοσκοπήσεις και χρησιμοποιείται ευρέως σε εφαρμογές που απαιτούν άμεσες ενημερώσεις, όπως οικονομικά πίνακες ελέγχου και εργαλεία επεξεργασίας συνεργασίας.