Popravak pozadinskog zadatka FASTAPI 502 Pogreška na AWS Elastic Beanstalk

Suočavanje sa pozadinskim zadacima u Fastapiju na elastičnoj grahstalku

Upotreba aplikacije FastAPI na AWS Elastic Beanstalk može biti glatko iskustvo - sve dok ne naiđete na probleme poput pogreške 502 lošeg gateway -a. Jedan uobičajeni programeri boli s licem su rukovanje dugotrajnim pozadinskim zadacima, što može pokrenuti vremenski ograničenja ulaznih vrata. 🚀

Zamislite ovo: imate krajnju točku API -ja koja u pozadini generira PDF datoteku, traje oko 30 sekundi. Lokalno, sve funkcionira savršeno. No, jednom raspoređen na elastičnoj granici, API poziv ne uspijeva s frustrirajućom pogreškom 502. Podesili ste vremenske ograničenja Nginx i Gunicorn, ali problem se i dalje i dalje.

Ovo je klasični scenarij u kojem su postavke infrastrukture i pozadinski zadatak upravljali Collide. AWS Elastic Beanstalk, prema zadanim postavkama, može ukinuti zahtjeve prije nego što se pozadinski zadatak dovrši. Razumijevanje zašto se to događa i kako to raditi ključno je za osiguravanje glatkog implementacije.

U ovom ćemo članku istražiti zašto Fastapi pozadinski zadaci uzrokuju 502 pogreške na elastičnom grahama, kako pravilno konfigurirati vremensko ograničenje i alternativna rješenja kako bi vaš API bio neprimjetno. Bilo da se bavite generiranjem PDF-a, obradom podataka ili bilo kojim dugotrajnim zadatkom, ovi će vam uvidi pomoći da se problem riješite učinkovito. ⚡

Optimiziranje pozadinskih zadataka FastAPI na AWS Elastic Beanstalk

Prilikom pokretanja FastAPI aplikacije na AWS Elastic Beanstalk, Učinkovito rukovanje dugotrajnim pozadinskim zadacima ključno je za sprečavanje 502 loših pogrešaka ulaznih vrata. Prva skripta koju smo razvili koristi Fastapi's BackgrountTasks značajka za obradu generiranja PDF -a asinkrono. To omogućava API -ju da odmah vrati odgovor dok se zadatak i dalje pokreće u pozadini. Međutim, ovaj pristup može biti problematičan na elastičnoj grahstalku zbog načina na koji Gunicorn i NGINX obrađuju vremensko ograničenje zahtjeva.

Da bismo riješili ovo pitanje, uveli smo robusnije rješenje pomoću celera i redisa. U ovom postavku, krajnja točka Fastapi šalje zadatak celeru umjesto da ga izravno postupa. Celer, koji se pokreće u zasebnom radničkom procesu, uzima zadatak i izvršava ga asinkrono bez blokiranja glavne aplikacije. To sprječava probleme s vremenom, jer se zahtjev API -ja odmah dovršava, dok Celer samostalno obrađuje. Zamislite internetsku trgovinu koja generira fakture u velikoj mjeri - bez odgovarajuće delegacije zadataka, API bi se borio pod opterećenjem. 🚀

Druga alternativa koju smo istražili je korištenje AWS SQS (jednostavna usluga reda). Umjesto da se oslanja na unutarnji red zadataka, ova metoda gura pozadinske poslove u red upravljane poruke. Vanjska radnička služba kontinuirano anketira SQS za nove zadatke i obrađuje ih asinkrono. To je posebno korisno u aplikacijama s velikim prometom, poput aplikacije za dijeljenje vožnje u kojoj svaka vožnja generira više zadataka obrade podataka. Korištenjem AWS SQS -a odvajamo izvršenje zadatka iz API -ja, poboljšavajući skalabilnost i pouzdanost.

Konačno, na strani fronta, implementirali smo mehanizam za biranje kako bismo provjerili status zadatka. Budući da pozadinski zadatak traje oko 30 sekundi, frontend mora periodično ispitivati ​​API kako bi provjerio je li PDF spreman. Umjesto da preplavimo poslužitelj s kontinuiranim zahtjevima, implementirali smo intervalni pristup koji dolazi svakih 5 sekundi za ograničen broj pokušaja. To osigurava da prednji dio ostane reagiran, izbjegavajući nepotrebno opterećenje API -ja. S ovom strategijom, korisnici koji zahtijevaju generaciju dokumenata, poput poreznih izvještaja, neće doživjeti ne reagirajuće sučelje dok čekaju. 📄✅

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"}

Poboljšanje postupanja s pozadinskim zadacima FastAPI s WebSocketsima

Jedan izazov s pozadinskim zadacima u Fastapi pruža ažuriranja korisnika u stvarnom vremenu bez oslanjanja na neučinkovita anketa. Velika alternativa je korištenje Websockets, koji omogućuju dvosmjerna komunikacija između klijenta i poslužitelja. Umjesto da više puta upitute krajnju točku kako bi provjerili status zadatka, podupirač može poslati ažuriranja kad god dođe do napretka.

S WebSockets, kada korisnik zatraži PDF generaciju, poslužitelj odmah priznaje zahtjev i započne obradu u pozadini. Kako zadatak napreduje, web poruke mogu informirati klijenta o različitim fazama, poput "obrade", "prijenosa" i "dovršeno". To smanjuje nepotrebne pozive API-ja i poboljšava korisničko iskustvo, posebno u aplikacijama poput stvaranja fakture e-trgovine ili preuzimanja izvještaja. 🚀

Implementacija web mjesta u fastapiju zahtijeva korištenje asincio I Websockets modul. WebSocket veza uspostavljena je kada frontend sluša ažuriranja, a pozadinski podupiranje gura poruke u stvarnom vremenu. Ova je metoda vrlo učinkovita u usporedbi s tradicionalnim anketama i široko se koristi u aplikacijama koje zahtijevaju trenutna ažuriranja, poput financijskih nadzornih ploča i alata za uređivanje suradnje.