Correzione dell'attività di sfondo FASTAPI 502 Errore su AWS Elastic Beanstalk

Affrontare le attività di fondo in FASTPI su Elastic Beanstalk

Distribuire un'applicazione FASTAPI su AWS Elastic Beanstalk può essere un'esperienza regolare: fino a quando non si è imbattuto in problemi come un errore di gateway 502. Uno degli sviluppatori di dolori comuni è gestire le attività di fondo a lungo termine, che possono innescare i timeout di gateway. 🚀

Immagina questo: hai un endpoint API che genera un file PDF in background, impiegando circa 30 secondi. A livello locale, tutto funziona perfettamente. Ma una volta distribuita su Elastic Beanstalk, la chiamata API fallisce con un errore frustrante 502. Hai regolato i timeout Nginx e Gunicorn, ma il problema persiste.

Questo è uno scenario classico in cui le impostazioni dell'infrastruttura e la gestione delle attività di sfondo si scontrano. AWS Elastic Beanstalk, per impostazione predefinita, potrebbe terminare le richieste prima che l'attività di fondo si completi. Comprendere perché ciò accade e come aggirarlo è la chiave per garantire una distribuzione regolare.

In questo articolo, esploreremo perché le attività di sfondo FASTAPI causano 502 errori su Elastic Beanstalk, come configurare correttamente i timeout e soluzioni alternative per mantenere la tua API in esecuzione senza soluzione di continuità. Sia che tu abbia a che fare con la generazione di PDF, l'elaborazione dei dati o qualsiasi attività di lunga data, queste intuizioni ti aiuteranno ad affrontare il problema in modo efficiente. ⚡

Ottimizzazione delle attività di sfondo FASTAPI su AWS Elastic Beanstalk

Quando si esegue un'applicazione FASTAPI AWS Elastic Beanstalk, Gestire in modo efficiente le attività di fondo a lungo termine è fondamentale per prevenire 502 errori di gateway cattivi. Il primo script che abbiamo sviluppato utilizza Fastpi CONTRIVAZIONI DI SCHEDE Funzionalità per elaborare la generazione PDF in modo asincrono. Ciò consente all'API di restituire immediatamente una risposta mentre l'attività continua a funzionare in background. Tuttavia, questo approccio può essere problematico su Elastic Beanstalk a causa di come Gunicorn e Nginx gestiscono i timeout.

Per risolvere questo problema, abbiamo introdotto una soluzione più robusta usando il sedano e il Redis. In questa configurazione, l'endpoint FASTPI invia un'attività al sedano invece di gestirlo direttamente. Il sedano, in esecuzione in un processo di lavoratore separato, raccoglie l'attività ed lo esegue in modo asincrono senza bloccare l'applicazione principale. Ciò impedisce i problemi di timeout, poiché la richiesta API si completa all'istante mentre il sedano gestisce l'elaborazione in modo indipendente. Immagina un negozio online che genera fatture all'ingrosso, senza una corretta delegazione delle attività, l'API lottare sotto carico. 🚀

Un'altra alternativa che abbiamo esplorato è sfruttare AWS SQS (semplice servizio in coda). Invece di fare affidamento su una coda di attività interne, questo metodo spinge i lavori di fondo a una coda di messaggi gestiti. Un servizio di lavoratori esterni esponda continuamente SQS per nuovi compiti e li elabora in modo asincrono. Ciò è particolarmente utile nelle applicazioni ad alto traffico, come un'app di condivisione di cavalli in cui ogni giro genera più attività di elaborazione dei dati. Utilizzando AWS SQS, disaccuminiamo l'esecuzione dell'attività dall'API, migliorando la scalabilità e l'affidabilità.

Infine, sul lato del frontend, abbiamo implementato un meccanismo di polling per verificare lo stato dell'attività. Poiché l'attività di fondo dura circa 30 secondi, il frontend deve interrogare periodicamente l'API per verificare se il PDF è pronto. Invece di schiacciare il server con richieste continue, abbiamo implementato un approccio basato sull'intervallo che si riunisce ogni 5 secondi per un numero limitato di tentativi. Ciò garantisce che il frontend rimane reattivo evitando al contempo il carico API inutile. Con questa strategia, gli utenti che richiedono la generazione di documenti, come i rapporti fiscali, non sperimenteranno UI non rispondenti durante l'attesa. 📄✅

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"}

Migliorare la gestione delle attività di sfondo FASTAPI con websocket

Una sfida con le attività di fondo in FASTAPI sta fornendo aggiornamenti in tempo reale agli utenti senza fare affidamento su sondaggi inefficienti. Un'ottima alternativa sta usando Websockets, che consentono la comunicazione bidirezionale tra il client e il server. Invece di interrogare ripetutamente un endpoint per verificare lo stato di un'attività, il backend può inviare aggiornamenti ogni volta che si verificano progressi.

Con WebSocket, quando un utente richiede una generazione PDF, il server riconosce immediatamente la richiesta e inizia l'elaborazione in background. Man mano che l'attività avanza, i messaggi di WebSocket possono informare il client su diverse fasi, come "elaborazione", "caricamento" e "completato". Ciò riduce le chiamate API non necessarie e migliora l'esperienza dell'utente, in particolare in applicazioni come la generazione di fatture di e-commerce o i download di report. 🚀

L'implementazione di websocket in FASTPI richiede l'utilizzo Asyncio e il websockets modulo. Una connessione WebSocket viene stabilita quando il frontend ascolta gli aggiornamenti e il backend spinge messaggi in tempo reale. Questo metodo è altamente efficiente rispetto al polling tradizionale ed è ampiamente utilizzato nelle applicazioni che richiedono aggiornamenti istantanei, come dashboard finanziari e strumenti di editing collaborativo.