FASTING FASTAPI पृष्ठभूमि कार्य 502 AWS लोचदार बीनस्टॉक पर त्रुटि

लोचदार बीनस्टॉक पर Fastapi में पृष्ठभूमि कार्यों से निपटना

AWS इलास्टिक बीनस्टॉक पर एक Fastapi एप्लिकेशन को तैनात करना एक चिकनी अनुभव हो सकता है - जब तक कि आप 502 खराब गेटवे त्रुटि जैसे मुद्दों में नहीं चलते। एक सामान्य दर्द बिंदु डेवलपर्स का चेहरा लंबे समय से चल रहे पृष्ठभूमि कार्यों को संभाल रहा है, जो गेटवे टाइमआउट को ट्रिगर कर सकता है। 🚀

इसकी कल्पना करें: आपके पास एक एपीआई एंडपॉइंट है जो पृष्ठभूमि में एक पीडीएफ फाइल उत्पन्न करता है, लगभग 30 सेकंड का समय लेता है। स्थानीय रूप से, सब कुछ पूरी तरह से काम करता है। लेकिन एक बार लोचदार बीनस्टॉक पर तैनात होने के बाद, एपीआई कॉल एक निराशाजनक 502 त्रुटि के साथ विफल हो जाता है। आपने NGINX और GUNICORN टाइमआउट को समायोजित किया है, लेकिन समस्या बनी रहती है।

यह एक क्लासिक परिदृश्य है जहां इन्फ्रास्ट्रक्चर सेटिंग्स और बैकग्राउंड टास्क हैंडलिंग टकराते हैं। AWS इलास्टिक बीनस्टॉक, डिफ़ॉल्ट रूप से, पृष्ठभूमि कार्य पूरा होने से पहले अनुरोधों को समाप्त कर सकता है। यह समझना कि ऐसा क्यों होता है और इसके चारों ओर काम कैसे किया जाता है, यह एक चिकनी तैनाती सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

इस लेख में, हम यह पता लगाएंगे कि फास्टपी बैकग्राउंड कार्यों का कारण लोचदार बीनस्टॉक पर 502 त्रुटियां क्यों होती हैं, कैसे टाइमआउट को ठीक से कॉन्फ़िगर करें, और अपने एपीआई को मूल रूप से चलाने के लिए वैकल्पिक समाधान। चाहे आप पीडीएफ पीढ़ी, डेटा प्रोसेसिंग, या किसी भी लंबे समय से चल रहे कार्य के साथ काम कर रहे हों, ये अंतर्दृष्टि आपको समस्या से कुशलता से निपटने में मदद करेंगी। ⚡

AWS लोचदार बीनस्टॉक पर Fastapi पृष्ठभूमि कार्यों का अनुकूलन करना

जब एक Fastapi एप्लिकेशन चल रहा है AWS लोचदार बीनस्टॉक, 502 खराब गेटवे त्रुटियों को रोकने के लिए लंबे समय से चलने वाले पृष्ठभूमि कार्यों को कुशलता से संभालना महत्वपूर्ण है। हमने जो पहली स्क्रिप्ट विकसित की है, वह फास्टपी का उपयोग करती है नेपथ्य कार्य पीडीएफ पीढ़ी को अतुल्यकालिक रूप से संसाधित करने की सुविधा। यह एपीआई को तुरंत प्रतिक्रिया वापस करने की अनुमति देता है जबकि कार्य पृष्ठभूमि में चल रहा है। हालांकि, यह दृष्टिकोण लोचदार बीनस्टॉक पर समस्याग्रस्त हो सकता है कि कैसे गनीकोर्न और नगिनएक्स हैंडल अनुरोध टाइमआउट।

इस मुद्दे को हल करने के लिए, हमने अजवाइन और रेडिस का उपयोग करके एक अधिक मजबूत समाधान पेश किया। इस सेटअप में, FASTAPI एंडपॉइंट सीधे इसे संभालने के बजाय अजवाइन को एक कार्य भेजता है। अजवाइन, एक अलग कार्यकर्ता प्रक्रिया में चल रहा है, कार्य को उठाता है और मुख्य एप्लिकेशन को अवरुद्ध किए बिना इसे अतुल्यकालिक रूप से निष्पादित करता है। यह टाइमआउट मुद्दों को रोकता है, क्योंकि एपीआई अनुरोध तुरंत पूरा हो जाता है जबकि अजवाइन स्वतंत्र रूप से प्रसंस्करण को संभालता है। थोक में एक ऑनलाइन स्टोर उत्पन्न करने वाले चालान की कल्पना करें - उचित कार्य प्रतिनिधिमंडल के बिना, एपीआई लोड के तहत संघर्ष करेगा। 🚀

एक अन्य विकल्प जो हमने खोजा है वह है AWS SQS (सरल कतार सेवा) का लाभ उठाना। एक आंतरिक कार्य कतार पर भरोसा करने के बजाय, यह विधि पृष्ठभूमि की नौकरियों को एक प्रबंधित संदेश कतार में धकेलती है। एक बाहरी कार्यकर्ता सेवा लगातार नए कार्यों के लिए एसक्यू को चुनाव करती है और उन्हें अतुल्यकालिक रूप से संसाधित करती है। यह विशेष रूप से उच्च-ट्रैफ़िक अनुप्रयोगों में उपयोगी है, जैसे कि एक राइड-शेयरिंग ऐप जहां प्रत्येक सवारी कई डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को उत्पन्न करती है। AWS SQS का उपयोग करके, हम API से कार्य निष्पादन को कम करते हैं, स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता में सुधार करते हैं।

अंत में, फ्रंटेंड की ओर, हमने कार्य की स्थिति की जांच करने के लिए एक मतदान तंत्र लागू किया। चूंकि पृष्ठभूमि कार्य में लगभग 30 सेकंड लगते हैं, इसलिए फ्रंटेंड को समय -समय पर एपीआई को क्वेरी करना होगा कि क्या पीडीएफ तैयार है। निरंतर अनुरोधों के साथ सर्वर को भारी करने के बजाय, हमने एक अंतराल-आधारित दृष्टिकोण को लागू किया जो सीमित संख्या में प्रयासों के लिए हर 5 सेकंड में फिर से शुरू होता है। यह सुनिश्चित करता है कि अनावश्यक एपीआई लोड से बचने के दौरान फ्रंटेंड उत्तरदायी रहे। इस रणनीति के साथ, उपयोगकर्ता दस्तावेज़ पीढ़ी का अनुरोध करने वाले उपयोगकर्ता, जैसे कर रिपोर्ट, इंतजार करते समय अनुत्तरदायी यूआई का अनुभव नहीं करते हैं। 📄✅

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"}

Websockets के साथ Fastapi पृष्ठभूमि कार्य को बढ़ाना

में पृष्ठभूमि कार्यों के साथ एक चुनौती फास्टपी अक्षम मतदान पर भरोसा किए बिना उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय के अपडेट प्रदान कर रहा है। एक बढ़िया विकल्प का उपयोग कर रहा है जालसाजक, जो क्लाइंट और सर्वर के बीच द्विदिश संचार की अनुमति देता है। किसी कार्य की स्थिति की जांच करने के लिए बार -बार एक समापन बिंदु को क्वेरी करने के बजाय, बैकएंड जब भी प्रगति हो, अपडेट भेज सकता है।

WebSockets के साथ, जब कोई उपयोगकर्ता पीडीएफ पीढ़ी का अनुरोध करता है, तो सर्वर तुरंत अनुरोध को स्वीकार करता है और पृष्ठभूमि में प्रसंस्करण शुरू करता है। जैसे -जैसे कार्य आगे बढ़ता है, वेबसॉकेट संदेश क्लाइंट को विभिन्न चरणों, जैसे "प्रसंस्करण," "अपलोडिंग," और "पूर्ण" के बारे में सूचित कर सकते हैं। यह अनावश्यक एपीआई कॉल को कम करता है और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करता है, विशेष रूप से ई-कॉमर्स इनवॉइस पीढ़ी या रिपोर्ट डाउनलोड जैसे अनुप्रयोगों में। 🚀

Fastapi में WebSockets को लागू करने के लिए उपयोग करने की आवश्यकता है आज़ाद और यह जालसाजक मॉड्यूल। एक WebSocket कनेक्शन स्थापित किया जाता है जब फ्रंटेंड अपडेट के लिए सुनता है, और बैकएंड वास्तविक समय के संदेशों को धक्का देता है। यह विधि पारंपरिक मतदान की तुलना में अत्यधिक कुशल है और व्यापक रूप से त्वरित अपडेट की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है, जैसे कि वित्तीय डैशबोर्ड और सहयोगी संपादन उपकरण।