Fastapi fona uzdevuma 502 kļūda AWS elastīgā beanstalk

Darbs ar fona uzdevumiem Fastapi par elastīgo Beanstalk

Fastapi lietojumprogrammas izvietošana uz AWS elastīgā beanstalk var būt vienmērīga pieredze - līdz jums rodas tādas problēmas kā 502 sliktu vārtejas kļūda. Viens izplatīts sāpju punktu izstrādātāji, ar kuriem saskaras, ir ilgstoši fona uzdevumi, kas var izraisīt vārtu taimautus. 🚀

Iedomājieties to: jums ir API parametrs, kas fonā ģenerē PDF failu, ilgst apmēram 30 sekundes. Vietēji viss darbojas perfekti. Bet pēc izvietošanas uz elastīgo beanstalk, API zvans neizdodas ar neapmierinošu 502 kļūdu. Jūs esat pielāgojis NGINX un GUNICORN taimautus, bet problēma joprojām pastāv.

Šis ir klasisks scenārijs, kurā saduras infrastruktūras iestatījumi un fona uzdevumu apstrāde. AWS elastīgais Beanstalk, pēc noklusējuma, varētu izbeigt pieprasījumus pirms fona uzdevuma pabeigšanas. Izpratne, kāpēc tas notiek, un kā to apiet, ir galvenais, lai nodrošinātu vienmērīgu izvietošanu.

Šajā rakstā mēs izpētīsim, kāpēc Fastapi fona uzdevumi rada 502 kļūdas elastīgajā beanstalk, kā pareizi konfigurēt noildzi, un alternatīvus risinājumus, lai jūsu API darbotos nemanāmi. Neatkarīgi no tā, vai jums ir darīšana ar PDF ģenerēšanu, datu apstrādi vai kādu ilgstošu uzdevumu, šīs atziņas palīdzēs jums efektīvi risināt problēmu. ⚡

Optimizējot fastapi fona uzdevumus AWS elastīgajā Beanstalk

Palaižot FASTAPI lietojumprogrammu AWS elastīgais Beanstalk, Efektīvi rīkoties ar ilgstošiem fona uzdevumiem, ir ļoti svarīgi, lai novērstu 502 sliktu vārtejas kļūdas. Pirmais izstrādātais skripts izmanto Fastapi's Fona funkcija, lai apstrādātu PDF ģenerēšanu asinhroni. Tas ļauj API nekavējoties atgriezt atbildi, kamēr uzdevums turpinās darboties fonā. Tomēr šī pieeja var būt problemātiska elastīgajai beanstalk, jo gunicorn un nginx apstrādā pieprasījuma taimautus.

Lai atrisinātu šo problēmu, mēs ieviesām spēcīgāku risinājumu, izmantojot seleriju un Redis. Šajā iestatījumā Fastapi parametrs nosūta uzdevumu selerijai, nevis to tieši apstrādā. Selerija, kas darbojas atsevišķā darba ņēmēja procesā, uzņem uzdevumu un izpilda to asinhroni, bloķējot galveno lietojumprogrammu. Tas novērš taimauta problēmas, jo API pieprasījums tiek pabeigts uzreiz, kamēr selerija patstāvīgi apstrādā apstrādi. Iedomājieties tiešsaistes veikalu, kas ģenerē rēķinus bez taras - bez pareizas uzdevuma delegācijas API cīnīsies ar slodzi. 🚀

Vēl viena alternatīva, kuru mēs izpētījām, ir AWS SQS (vienkāršs rindu pakalpojums) piesaistīšana. Tā vietā, lai paļautos uz iekšējo uzdevumu rindu, šī metode liek fona darbiem uz pārvaldītu ziņojumu rindu. Ārējais darbinieku pakalpojums nepārtraukti aptaujā SQS par jauniem uzdevumiem un apstrādā tos asinhroni. Tas ir īpaši noderīgi lietojumprogrammās ar lielu satiksmi, piemēram, brauciena koplietošanas lietotne, kurā katrs brauciens ģenerē vairākus datu apstrādes uzdevumus. Izmantojot AWS SQS, mēs atdalām uzdevuma izpildi no API, uzlabojot mērogojamību un uzticamību.

Visbeidzot, no priekšējās puses, mēs ieviesām vēlēšanu mehānismu, lai pārbaudītu uzdevuma statusu. Tā kā fona uzdevums prasa apmēram 30 sekundes, priekšpusē periodiski jāgaida API, lai pārbaudītu, vai PDF ir gatavs. Tā vietā, lai pārņemtu serveri ar nepārtrauktiem pieprasījumiem, mēs ieviesām uz intervālu balstītu pieeju, kas ik pēc 5 sekundēm atkārtojas ierobežotam mēģinājumu skaitam. Tas nodrošina, ka frontend joprojām ir atsaucīga, vienlaikus izvairoties no nevajadzīgas API slodzes. Izmantojot šo stratēģiju, lietotāji, kas pieprasa dokumentu ģenerēšanu, piemēram, nodokļu pārskatus, gaidīšanas laikā neizjutīs nereaģējošas uis. 📄✅

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"}

Viens

Rādītājs

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 fona uzdevuma apstrādes uzlabošana ar tīmekļa vietām

Viens izaicinājums ar fona uzdevumiem Fastapi nodrošina reāllaika atjauninājumus lietotājiem, nepaļaujoties uz neefektīvu aptauju. Lieliska alternatīva ir izmantot Tīmekļa vietne, kas ļauj divvirzienu komunikācijai starp klientu un serveri. Tā vietā, lai atkārtoti vaicātu par galapunktu, lai pārbaudītu uzdevuma statusu, aizmugure var nosūtīt atjauninājumus ikreiz, kad notiek progress.

Izmantojot WebSockets, kad lietotājs pieprasa PDF paaudzi, serveris nekavējoties atzīst pieprasījumu un sāk apstrādāt fonā. Tā kā uzdevums progresē, WebSocket ziņojumi var informēt klientu par dažādiem posmiem, piemēram, “apstrādi”, “augšupielādi” un “pabeigts”. Tas samazina nevajadzīgus API zvanus un uzlabo lietotāju pieredzi, it īpaši tādās lietojumprogrammās kā e-komercijas rēķinu ģenerēšana vai pārskatu lejupielāde. 🚀

Tīmekļa zābju ieviešana Fastapi ir jāizmanto asincio un tīmekļa zeķes modulis. WebSocket savienojums tiek izveidots, kad frontend klausās atjauninājumus, un Backend nospiež reālā laika ziņojumus. Šī metode ir ļoti efektīva, salīdzinot ar tradicionālajām vēlēšanu iecirkņiem, un to plaši izmanto lietojumprogrammās, kurām nepieciešami tūlītēji atjauninājumi, piemēram, finanšu informācijas paneļi un sadarbības rediģēšanas rīki.