Fastapi Background Task 502 AWS Elastic Beanstalk의 오류 수정

AWS 탄성 콩나무의 502 오류를 피하기 위해 Fastapi 배경 작업 처리

Fastapi 및 Celery를 사용하여 최적화 된 백엔드 솔루션

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"}

대체 접근법 : 백그라운드 처리에 AWS SQ를 사용합니다

FastApi 및 AWS Sqs를 사용하여 최적화 된 백엔드 솔루션

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']}

프론트 엔드 스크립트 : API를 효율적으로 폴링합니다

폴링을위한 최적화 된 JavaScript 프론트 엔드 솔루션

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.");
}

Fastapi 엔드 포인트에 대한 단위 테스트

Fastapi 용 Pytest를 사용한 Python 단위 테스트

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"}

Fastapi 배경 작업에 대해 자주 묻는 질문

1. 내 Fastapi 배경 작업이 AWS Elastic Beanstalk에서 실패하는 이유는 무엇입니까?
2. 이것은 종종 Nginx 또는 Gunicorn 타임 아웃으로 인해 발생합니다. 환경 --timeout Procfile 및 조정 Nginx proxy_read_timeout 도움이 될 수 있습니다.
3. Fastapi에서 장기적인 배경 작업을 모니터링하려면 어떻게해야합니까?
4. 사용 WebSockets 실시간 업데이트 또는 데이터베이스에서 작업 진행을 저장하고 API 엔드 포인트를 통해 노출하십시오.
5. Fastapi의 배경 작업을 대기하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
6. 사용 Celery Redis 또는 RabbitMQ를 사용하면 Fastapi의 내장 백그라운드 작업보다 강력한 작업 대기 및 확장 성이 높아집니다.
7. AWS Lambda는 Fastapi의 배경 작업에 사용할 수 있습니까?
8. 예, 장기 실행 작업을 오프로드 할 수 있습니다 AWS Lambda 통과 트리거 SQS 또는 API Gateway 확장 성을 향상시키기 위해.
9. 장기적인 FastApi 작업의 API 타임 아웃을 어떻게 방지 할 수 있습니까?
10. 응답을 기다리는 대신 작업을 비동기 적으로 사용합니다. background_tasks.add_task() 나중에 결과를 검색합니다.

Fastapi의 배경 작업 처리에 대한 최종 생각

서버 타임 아웃 및 API 고장을 방지하려면 FastApi에서 장기 실행 작업을 효율적으로 관리하는 것이 필수적입니다. Elastic Beanstalk의 기본 설정은 백그라운드 처리에 최적화되지 않으므로 Celery, AWS SQS 또는 Websockets와 같은 솔루션을 결정합니다. 적절한 대기열 및 실시간 업데이트 메커니즘을 구현함으로써 API는 무거운 하중에서도 성능을 유지하고 확장 가능합니다. ⚡

전자 상거래 플랫폼에서 송장 생성에서 대규모 데이터 처리 작업을 처리하는 데 이르기까지 배경 실행은 현대 응용 프로그램에서 중요한 역할을합니다. 개발자는 프로젝트 요구에 따라 올바른 접근 방식을 신중하게 선택해야하며 API가 장기 실행되지 않고 장기 작업을 처리 할 수 ​​있도록해야합니다. 확장 가능한 작업 관리 솔루션에 투자하면 사용자와 개발자 모두에게 더 부드러운 경험이 보장됩니다.