Memperbaiki Fastapi Latar Belakang Tugas 502 Ralat pada AWS Beanstalk Elastik

Berurusan dengan Tugas Latar Belakang di Fastapi pada Beanstalk Elastik

Menggunakan aplikasi FastAPI pada AWS Beanstalk elastik boleh menjadi pengalaman yang lancar -sehingga anda menghadapi masalah seperti ralat Gateway 502 yang buruk. Satu pemaju titik kesakitan yang biasa mengendalikan tugas latar belakang yang lama, yang boleh mencetuskan masa tamat gerbang. 🚀

Bayangkan ini: Anda mempunyai titik akhir API yang menghasilkan fail PDF di latar belakang, mengambil masa kira -kira 30 saat. Secara tempatan, semuanya berfungsi dengan sempurna. Tetapi apabila ditempatkan pada Beanstalk elastik, panggilan API gagal dengan ralat 502 yang mengecewakan. Anda telah menyesuaikan masa tamat Nginx dan Gunicorn, tetapi masalahnya berterusan.

Ini adalah senario klasik di mana tetapan infrastruktur dan pengendalian tugas latar belakang bertembung. AWS Beanstalk elastik, secara lalai, mungkin menamatkan permintaan sebelum tugas latar belakang selesai. Memahami mengapa ini berlaku dan bagaimana untuk bekerja di sekelilingnya adalah kunci untuk memastikan penggunaan yang lancar.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka mengapa tugas latar belakang FastAPI menyebabkan 502 kesilapan pada Beanstalk elastik, bagaimana untuk mengkonfigurasi masa tamat dengan betul, dan penyelesaian alternatif untuk memastikan API anda berjalan lancar. Sama ada anda berurusan dengan penjanaan PDF, pemprosesan data, atau tugas jangka panjang, pandangan ini akan membantu anda menangani masalah dengan cekap. ⚡

Mengoptimumkan tugas latar belakang fastapi pada AWS Beanstalk elastik

Semasa menjalankan aplikasi Fastapi di AWS Beanstalk elastik, mengendalikan tugas-tugas latar belakang jangka panjang adalah penting untuk mencegah 502 kesilapan gerbang buruk. Skrip pertama yang kami usahakan menggunakan fastapi Latar belakang ciri untuk memproses generasi PDF secara tidak segerak. Ini membolehkan API untuk mengembalikan respons dengan segera sementara tugas terus berjalan di latar belakang. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menjadi masalah pada Beanstalk elastik kerana bagaimana Gunicorn dan Nginx mengendalikan masa tamat.

Untuk menyelesaikan masalah ini, kami memperkenalkan penyelesaian yang lebih mantap menggunakan saderi dan redis. Dalam persediaan ini, Fastapi Endpoint menghantar tugas kepada saderi dan bukannya mengendalikannya secara langsung. Saderi, berjalan dalam proses pekerja yang berasingan, mengambil tugas dan melaksanakannya secara tidak segerak tanpa menyekat permohonan utama. Ini menghalang isu masa tamat, kerana permintaan API selesai dengan serta -merta manakala saderi mengendalikan pemprosesan secara bebas. Bayangkan sebuah kedai dalam talian menjana invois secara pukal -tanpa delegasi tugas yang betul, API akan berjuang di bawah beban. 🚀

Satu lagi alternatif yang kami pelajari ialah memanfaatkan AWS SQS (perkhidmatan barisan mudah). Daripada bergantung pada giliran tugas dalaman, kaedah ini mendorong pekerjaan latar belakang ke barisan mesej yang diuruskan. Perkhidmatan pekerja luaran terus mengundi SQS untuk tugas -tugas baru dan memprosesnya secara tidak segerak. Ini amat berguna dalam aplikasi trafik tinggi, seperti aplikasi perkongsian perjalanan di mana setiap perjalanan menghasilkan pelbagai tugas pemprosesan data. Dengan menggunakan AWS SQS, kami merumuskan pelaksanaan tugas dari API, meningkatkan skalabiliti dan kebolehpercayaan.

Akhirnya, di bahagian depan, kami melaksanakan mekanisme pengundian untuk memeriksa status tugas. Oleh kerana tugas latar belakang mengambil masa kira -kira 30 saat, frontend mesti secara berkala menanyakan API untuk memeriksa sama ada PDF sudah siap. Daripada menggembirakan pelayan dengan permintaan yang berterusan, kami melaksanakan pendekatan berasaskan selang yang mengambil semula setiap 5 saat untuk bilangan percubaan yang terhad. Ini memastikan frontend tetap responsif sambil mengelakkan beban API yang tidak perlu. Dengan strategi ini, pengguna yang meminta penjanaan dokumen, seperti laporan cukai, tidak akan mengalami UI yang tidak bertindak balas semasa 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 Pengendalian Tugas Latar Belakang Fastapi dengan WebSockets

Satu cabaran dengan tugas latar belakang di Fastapi menyediakan kemas kini masa nyata kepada pengguna tanpa bergantung pada pengundian yang tidak cekap. Alternatif yang hebat menggunakan WebSockets, yang membolehkan komunikasi dua arah antara klien dan pelayan. Daripada berulang kali menanyakan titik akhir untuk memeriksa status tugas, backend boleh menghantar kemas kini apabila terdapat kemajuan.

Dengan WebSockets, apabila pengguna meminta penjanaan PDF, pelayan segera mengakui permintaan dan mula memproses di latar belakang. Apabila tugas berlangsung, mesej WebSocket boleh memaklumkan kepada pelanggan tentang peringkat yang berbeza, seperti "pemprosesan," "memuat naik," dan "selesai." Ini mengurangkan panggilan API yang tidak perlu dan meningkatkan pengalaman pengguna, terutamanya dalam aplikasi seperti penjanaan invois e-dagang atau melaporkan muat turun. 🚀

Melaksanakan websocket di fastapi memerlukan menggunakan Asyncio dan yang WebSockets modul. Sambungan WebSocket ditubuhkan apabila frontend mendengarkan kemas kini, dan backend menolak mesej masa nyata. Kaedah ini sangat cekap berbanding dengan pengundian tradisional dan digunakan secara meluas dalam aplikasi yang memerlukan kemas kini segera, seperti papan pemuka kewangan dan alat pengeditan kolaboratif.