FIJA DE FASTAPI Tarea de fondo 502 Error en AWS Elastic Beanstalk

Lidiar con tareas de fondo en Fastapi en elastic beanstalk

Implementar una aplicación FastAPI en AWS Elastic Beanstalk puede ser una experiencia sin problemas, hasta que te encuentres con problemas como un error de puerta de enlace 502. Un punto de dolor común que enfrentan los desarrolladores es manejar tareas de fondo de larga duración, lo que puede activar los tiempos de espera de la puerta de enlace. 🚀

Imagine esto: tiene un punto final API que genera un archivo PDF en segundo plano, con unos 30 segundos. A nivel local, todo funciona perfectamente. Pero una vez implementado en elastic beanstalk, la llamada API falla con un error frustrante de 502. Has ajustado los tiempos de espera de Nginx y Gunicorn, pero el problema persiste.

Este es un escenario clásico donde la configuración de infraestructura y el manejo de tareas de fondo chocan. AWS Elastic Beanstalk, por defecto, podría estar terminando las solicitudes antes de que se complete la tarea de fondo. Comprender por qué sucede esto y cómo hacerlo es clave para garantizar una implementación sin problemas.

En este artículo, exploraremos por qué las tareas de fondo de Fastapi causan 502 errores en elastic beanstalk, cómo configurar los tiempos de espera correctamente y las soluciones alternativas para mantener su API funcionando sin problemas. Ya sea que esté tratando con la generación de PDF, el procesamiento de datos o cualquier tarea de larga duración, estas ideas lo ayudarán a abordar el problema de manera eficiente. ⚡

Optimización de tareas de fondo de Fastapi en AWS Elastic Beanstalk

Al ejecutar una aplicación FastAPI en AWS elástico de frijoles, manejar las tareas de fondo de larga duración de manera eficiente es crucial para evitar 502 errores de puerta de enlace malos. El primer script que desarrollamos usa Fastapi's Trasas de fondo Característica para procesar la generación PDF de forma asincrónica. Esto permite que la API devuelva una respuesta inmediatamente mientras la tarea continúa funcionando en segundo plano. Sin embargo, este enfoque puede ser problemático en elástico de frijoles debido a cómo Gunicorn y Nginx manejan los tiempos de espera de solicitudes.

Para resolver este problema, introdujimos una solución más robusta utilizando Celery y Redis. En esta configuración, el punto final de Fastapi envía una tarea al apio en lugar de manejarla directamente. Celery, que se ejecuta en un proceso de trabajo separado, recoge la tarea y la ejecuta asincrónicamente sin bloquear la aplicación principal. Esto evita problemas de tiempo de espera, ya que la solicitud de API se completa al instante, mientras que el apio maneja el procesamiento de forma independiente. Imagine una tienda en línea que genere facturas a granel; sin una delegación de tareas adecuada, la API lucharía bajo carga. 🚀

Otra alternativa que exploramos es aprovechar AWS SQS (servicio de cola simple). En lugar de confiar en una cola de tareas interna, este método empuja los trabajos de fondo a una cola de mensajes administrados. Un servicio de trabajadores externos encuesta continuamente SQS para nuevas tareas y las procesa de manera asincrónica. Esto es particularmente útil en aplicaciones de alto tráfico, como una aplicación para compartir viajes donde cada viaje genera múltiples tareas de procesamiento de datos. Al usar AWS SQS, desacoplamos la ejecución de la tarea de la API, mejorando la escalabilidad y la confiabilidad.

Finalmente, en el lado frontend, implementamos un mecanismo de votación para verificar el estado de la tarea. Dado que la tarea de fondo tarda unos 30 segundos, el interfaz debe consultar periódicamente la API para verificar si el PDF está listo. En lugar de abrumar al servidor con solicitudes continuas, implementamos un enfoque basado en intervalos que reemplaza cada 5 segundos para un número limitado de intentos. Esto garantiza que la interfaz permanezca receptiva mientras evita la carga de API innecesaria. Con esta estrategia, los usuarios que solicitan la generación de documentos, como los informes de impuestos, no experimentarán UIs que no respondan mientras esperan. 📄✅

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"}

Mejorar el manejo de tareas de fondo de Fastapi con WebSockets

Un desafío con las tareas de fondo en Fastapi está proporcionando actualizaciones en tiempo real a los usuarios sin confiar en las encuestas ineficientes. Una gran alternativa es usar Redes web, que permiten la comunicación bidireccional entre el cliente y el servidor. En lugar de consultar repetidamente un punto final para verificar el estado de una tarea, el backend puede enviar actualizaciones cuando haya progreso.

Con WebSockets, cuando un usuario solicita una generación PDF, el servidor reconoce inmediatamente la solicitud e inicia el procesamiento en segundo plano. A medida que avanza la tarea, los mensajes de WebSocket pueden informar al cliente sobre diferentes etapas, como "procesamiento", "carga" y "completado". Esto reduce las llamadas de API innecesarias y mejora la experiencia del usuario, especialmente en aplicaciones como la generación de facturas de comercio electrónico o las descargas de informes. 🚀

Implementar WebSockets en FastAPI requiere usar asincio y el redes web módulo. Se establece una conexión WebSocket cuando el Frontend escucha actualizaciones, y el backend empuja los mensajes en tiempo real. Este método es altamente eficiente en comparación con las encuestas tradicionales y se usa ampliamente en aplicaciones que requieren actualizaciones instantáneas, como paneles financieros y herramientas de edición colaborativa.