Fest Fastapi bakgrunnsoppgave 502 Feil på AWS Elastic Beanstalk

Håndtere bakgrunnsoppgaver i Fastapi på elastisk beanstalk

Å distribuere en FASTAPI -applikasjon på AWS Elastic Beanstalk kan være en jevn opplevelse - til du får problemer som en 502 dårlig gateway -feil. Et vanlig smertepunktutviklere står overfor er å håndtere langvarige bakgrunnsoppgaver, som kan utløse timeouts gateway. 🚀

Se for deg dette: Du har et API -endepunkt som genererer en PDF -fil i bakgrunnen og tar omtrent 30 sekunder. Lokalt fungerer alt perfekt. Men når den er distribuert på elastisk beanstalk, mislykkes API -samtalen med en frustrerende 502 -feil. Du har justert tidsavene Nginx og Gunicorn, men problemet vedvarer.

Dette er et klassisk scenario der infrastrukturinnstillinger og håndtering av bakgrunnsoppgaver kolliderer. AWS Elastic Beanstalk, som standard, kan avslutte forespørsler før bakgrunnsoppgaven er fullført. Å forstå hvorfor dette skjer og hvordan du jobber rundt det er nøkkelen til å sikre en jevn distribusjon.

I denne artikkelen skal vi utforske hvorfor FASTAPI bakgrunnsoppgaver forårsaker 502 feil på elastisk beanstalk, hvordan du konfigurerer timeouts ordentlig, og alternative løsninger for å holde API -en i gang sømløst. Enten du har å gjøre med PDF-generering, databehandling eller noen langvarig oppgave, vil denne innsikten hjelpe deg med å takle problemet effektivt. ⚡

Optimalisering av Fastapi bakgrunnsoppgaver på AWS Elastic Beanstalk

Når du kjører en fastapi -applikasjon på AWS Elastic Beanstalk, Å håndtere langvarige bakgrunnsoppgaver effektivt er avgjørende for å forhindre 502 dårlige gateway-feil. Det første manuset vi utviklet bruker fastapis Bakgrunner Funksjon for å behandle PDF -generering asynkront. Dette lar API returnere et svar umiddelbart mens oppgaven fortsetter å kjøre i bakgrunnen. Imidlertid kan denne tilnærmingen være problematisk på elastisk beanstalk på grunn av hvordan Gunicorn og Nginx håndterer timeouts.

For å løse dette problemet introduserte vi en mer robust løsning ved hjelp av selleri og Redis. I dette oppsettet sender Fastapi -endepunktet en oppgave til selleri i stedet for å håndtere den direkte. Selleri, som kjører i en egen arbeiderprosess, henter oppgaven og utfører den asynkront uten å blokkere hovedprogrammet. Dette forhindrer tidsavbruddsproblemer, ettersom API -forespørselen fullføres øyeblikkelig mens selleri håndterer behandlingen uavhengig. Se for deg en nettbutikk som genererer fakturaer i bulk - uten riktig oppgavedelegasjon, ville API slite under belastning. 🚀

Et annet alternativ vi utforsket er å utnytte AWS SQS (enkel køstjeneste). I stedet for å stole på en intern oppgavekø, skyver denne metoden bakgrunnsjobber til en administrert meldingskø. En ekstern arbeidstjeneste avstemmer kontinuerlig SQS for nye oppgaver og behandler dem asynkront. Dette er spesielt nyttig i applikasjoner med høyt trafikk, for eksempel en ride-delingsapp der hver tur genererer flere databehandlingsoppgaver. Ved å bruke AWS SQS, kobler vi oppgavens utførelse fra API, og forbedrer skalerbarhet og pålitelighet.

Til slutt, på frontend -siden, implementerte vi en valglokalemekanisme for å sjekke oppgavens status. Siden bakgrunnsoppgaven tar omtrent 30 sekunder, må frontender med jevne mellomrom spørre API for å sjekke om PDF er klar. I stedet for å overvelde serveren med kontinuerlige forespørsler, implementerte vi en intervallbasert tilnærming som prøver på nytt hvert 5. sekund for et begrenset antall forsøk. Dette sikrer at frontend forblir lydhør mens den unngår unødvendig API -belastning. Med denne strategien vil ikke brukere som ber om dokumentgenerering, for eksempel skatterapporter, oppleve ikke -svarende brukergrensesnitt mens de venter. 📄✅

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"}

Forbedre fastapi bakgrunnsoppgavehåndtering med websockets

En utfordring med bakgrunnsoppgaver i Fastapi gir sanntidsoppdateringer til brukerne uten å stole på ineffektiv polling. Et flott alternativ bruker Websockets, som tillater toveis kommunikasjon mellom klienten og serveren. I stedet for gjentatte ganger å spørre om et endepunkt for å sjekke statusen til en oppgave, kan backenden sende oppdateringer når det er fremgang.

Med WebSockets, når en bruker ber om en PDF -generasjon, erkjenner serveren umiddelbart forespørselen og begynner å behandle i bakgrunnen. Når oppgaven skrider frem, kan WebSocket -meldinger informere klienten om forskjellige stadier, for eksempel "behandling", "opplasting" og "fullført." Dette reduserer unødvendige API-anrop og forbedrer brukeropplevelsen, spesielt i applikasjoner som netthandelsfaktura generasjon eller rapporterer nedlastinger. 🚀

Implementering av websockets i fastapi krever bruk asyncio og Websockets modul. En websocket-tilkobling er etablert når frontend lytter for oppdateringer, og backend skyver sanntidsmeldinger. Denne metoden er svært effektiv sammenlignet med tradisjonell polling og er mye brukt i applikasjoner som krever øyeblikkelig oppdateringer, for eksempel økonomiske dashboards og samarbeidsredigeringsverktøy.