Memperbaiki Tugas Latar Belakang Fastapi 502 Kesalahan di AWS Elastik Beanstalk

Berurusan dengan tugas latar belakang di fastapi di elastis beanstalk

Menyebarkan aplikasi FASTAPI di AWS Elastic Beanstalk dapat menjadi pengalaman yang lancar - sampai Anda mengalami masalah seperti kesalahan gateway yang buruk. Salah satu wajah pengembang titik nyeri yang umum adalah menangani tugas latar belakang yang sudah berjalan lama, yang dapat memicu batas waktu gateway. 🚀

Bayangkan ini: Anda memiliki titik akhir API yang menghasilkan file PDF di latar belakang, membutuhkan waktu sekitar 30 detik. Secara lokal, semuanya bekerja dengan sempurna. Tetapi begitu dikerahkan di elastis beanstalk, panggilan API gagal dengan kesalahan 502 yang membuat frustrasi. Anda telah menyesuaikan batas waktu Nginx dan Gunicorn, tetapi masalahnya tetap ada.

Ini adalah skenario klasik di mana pengaturan infrastruktur dan penanganan tugas latar belakang bertabrakan. AWS Elastic Beanstalk, secara default, mungkin mengakhiri permintaan sebelum tugas latar belakang selesai. Memahami mengapa ini terjadi dan bagaimana mengatasinya adalah kunci untuk memastikan penyebaran yang mulus.

Dalam artikel ini, kami akan mengeksplorasi mengapa tugas latar belakang FASTAPI menyebabkan 502 kesalahan pada elastis beanstalk, cara mengkonfigurasi batas waktu dengan benar, dan solusi alternatif untuk menjaga API Anda tetap berjalan dengan mulus. Apakah Anda berurusan dengan pembuatan PDF, pemrosesan data, atau tugas yang sudah berjalan lama, wawasan ini akan membantu Anda mengatasi masalah secara efisien. ⚡

Mengoptimalkan Tugas Latar Belakang Fastapi di AWS Elastik Beanstalk

Saat menjalankan aplikasi FASTAPI di AWS Elastic Beanstalk, menangani tugas latar belakang yang berjalan lama secara efisien sangat penting untuk mencegah 502 kesalahan gateway yang buruk. Skrip pertama yang kami kembangkan menggunakan fastapi BackgroundTasks fitur untuk memproses generasi PDF secara tidak sinkron. Ini memungkinkan API untuk mengembalikan respons segera saat tugas terus berjalan di latar belakang. Namun, pendekatan ini bisa bermasalah di elastis beanstalk karena bagaimana Gunicorn dan Nginx menangani batas waktu permintaan.

Untuk menyelesaikan masalah ini, kami memperkenalkan solusi yang lebih kuat menggunakan seledri dan redis. Dalam pengaturan ini, titik akhir Fastapi mengirimkan tugas ke seledri alih -alih menanganinya secara langsung. Seledri, berjalan dalam proses pekerja yang terpisah, mengambil tugas dan menjalankannya secara tidak sinkron tanpa memblokir aplikasi utama. Ini mencegah masalah batas waktu, karena permintaan API selesai secara instan sementara seledri menangani pemrosesan secara mandiri. Bayangkan toko online yang menghasilkan faktur dalam jumlah besar - tanpa delegasi tugas yang tepat, API akan berjuang di bawah beban. 🚀

Alternatif lain yang kami jelajahi adalah memanfaatkan AWS SQS (layanan antrian sederhana). Alih -alih mengandalkan antrian tugas internal, metode ini mendorong pekerjaan latar belakang ke antrian pesan yang dikelola. Layanan Pekerja Eksternal terus -menerus polling SQS untuk tugas -tugas baru dan memprosesnya secara tidak sinkron. Ini sangat berguna dalam aplikasi lalu lintas tinggi, seperti aplikasi berbagi perjalanan di mana setiap perjalanan menghasilkan beberapa tugas pemrosesan data. Dengan menggunakan AWS SQS, kami memisahkan eksekusi tugas dari API, meningkatkan skalabilitas dan keandalan.

Akhirnya, di sisi depan, kami menerapkan mekanisme pemungutan suara untuk memeriksa status tugas. Karena tugas latar belakang memakan waktu sekitar 30 detik, frontend harus secara berkala meminta API untuk memeriksa apakah PDF siap. Alih-alih membanjiri server dengan permintaan berkelanjutan, kami menerapkan pendekatan berbasis interval yang mencoba lagi setiap 5 detik untuk sejumlah upaya terbatas. Ini memastikan frontend tetap responsif sambil menghindari beban API yang tidak perlu. Dengan strategi ini, pengguna yang meminta pembuatan dokumen, seperti laporan pajak, tidak akan mengalami UI yang tidak responsif saat menunggu. 📄✅

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"}

Meningkatkan penanganan tugas latar belakang FASTAPI dengan websockets

Salah satu tantangan dengan tugas latar belakang Fastapi memberikan pembaruan waktu nyata kepada pengguna tanpa mengandalkan pemungutan suara yang tidak efisien. Alternatif yang bagus adalah menggunakan Websockets, yang memungkinkan komunikasi dua arah antara klien dan server. Alih -alih berulang kali menanyakan titik akhir untuk memeriksa status tugas, backend dapat mengirim pembaruan setiap kali ada kemajuan.

Dengan WebSockets, ketika pengguna meminta pembuatan PDF, server segera mengakui permintaan dan mulai memproses di latar belakang. Saat tugas berlangsung, pesan WebSocket dapat memberi tahu klien tentang berbagai tahap, seperti "pemrosesan," "mengunggah," dan "selesai." Ini mengurangi panggilan API yang tidak perlu dan meningkatkan pengalaman pengguna, terutama dalam aplikasi seperti pembuatan faktur e-commerce atau unduhan laporan. 🚀

Menerapkan websockets di fastapi membutuhkan penggunaan asyncio dan Websockets modul. Koneksi Websocket dibuat ketika frontend mendengarkan pembaruan, dan backend mendorong pesan waktu nyata. Metode ini sangat efisien dibandingkan dengan pemungutan suara tradisional dan banyak digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan pembaruan instan, seperti dasbor keuangan dan alat pengeditan kolaboratif.