Naprawienie Fastapi tło zadanie 502 Błąd na AWS Elastic Beanstalk

Radzenie sobie z zadaniami tła w Fastapi na elastycznej grzebieniu fasoli

Wdrażanie aplikacji FastAPI na AWS Elastic Beanstalk może być płynnym doświadczeniem - dopóki nie wpadasz w problemy, takie jak błąd 502 Bad Gateway. Jednym z powszechnych punktów bólu deweloperów jest obsługa długotrwałych zadań w tle, które mogą wywoływać limity czasu bramy. 🚀

Wyobraź sobie: masz punkt końcowy API, który generuje plik PDF w tle, zajmując około 30 sekund. Lokalnie wszystko działa idealnie. Ale po wdrożeniu na Elastic Beanstalk połączenie API nie powiada się z frustrującym błędem 502. Dostosowałeś limity czasu nginx i gunikornu, ale problem utrzymuje się.

Jest to klasyczny scenariusz, w którym kolidują ustawienia infrastruktury i obsługa zadań w tle. Domyślnie AWS Elastic Beanstalk może zakończyć żądania przed zakończeniem zadania w tle. Zrozumienie, dlaczego tak się dzieje i jak to obejść, jest kluczem do zapewnienia sprawnego wdrażania.

W tym artykule zbadamy, dlaczego zadania tła Fastapi powodują 502 błędy na Elastic Beanstalk, jak prawidłowo skonfigurować limity czasu, oraz alternatywne rozwiązania, aby bezproblemowo działał interfejs API. Niezależnie od tego, czy masz do czynienia z wytwarzaniem PDF, przetwarzaniem danych lub jakimkolwiek długotrwałym zadaniem, te spostrzeżenia pomogą Ci skutecznie rozwiązać problem. ⚡

Optymalizacja zadań tła Fastapi na AWS Elastic Beanstalk

Podczas uruchamiania aplikacji Fastapi AWS Elastic Beanstalk, efektywne obsługa długotrwałych zadań tła ma kluczowe znaczenie, aby zapobiec 502 złych błędach bramy. Pierwszy opracowany przez nas skrypt używa Fastapi Task w tle Funkcja do przetwarzania generacji PDF asynchronicznie. Umożliwia to natychmiastowe zwrócenie odpowiedzi, gdy zadanie trwa w tle. Takie podejście może jednak być problematyczne w przypadku elastycznego zestawu fasoli ze względu na sposób, w jaki gunikorn i nginx proszą o limity czasu.

Aby rozwiązać ten problem, wprowadziliśmy bardziej niezawodne rozwiązanie przy użyciu selera i redis. W tej konfiguracji punkt końcowy Fastapi wysyła zadanie do selera zamiast prowadzić go bezpośrednio. Seler, działający w osobnym procesie pracowniczym, odbiera zadanie i wykonuje je asynchronicznie bez blokowania głównej aplikacji. Zapobiega to problemom z limitem czasu, ponieważ żądanie API kończy się natychmiast, podczas gdy seler obsługuje przetwarzanie niezależnie. Wyobraź sobie, że sklep internetowy generuje faktury luzem - bez właściwej delegacji zadań API walczyłby pod obciążeniem. 🚀

Inną alternatywą, którą badaliśmy, jest wykorzystanie SQS AWS (Simple kolejki). Zamiast polegać na wewnętrznej kolejce zadania, ta metoda przesuwa zadania w tle do zarządzanej kolejki wiadomości. Zewnętrzna usługa robotnicza nieustannie sonduje SQS w celu uzyskania nowych zadań i przetwarza je asynchronicznie. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach o dużym natężeniu ruchu, takich jak aplikacja do udostępniania jazdy, w której każda jazda generuje wiele zadań przetwarzania danych. Korzystając z SQ AWS, oddzielamy wykonywanie zadania od API, poprawiając skalowalność i niezawodność.

Wreszcie, po stronie frontendowej, zaimplementowaliśmy mechanizm wyborczy, aby sprawdzić status zadania. Ponieważ zadanie w tle zajmuje około 30 sekund, frontend musi okresowo zapytać API, aby sprawdzić, czy PDF jest gotowy. Zamiast przytłaczać serwer ciągłym żądaniami, wdrożyliśmy podejście oparte na interwałach, które odpowiada co 5 sekund dla ograniczonej liczby prób. Zapewnia to, że frontend pozostaje responsywny, unikając niepotrzebnego obciążenia API. Dzięki tej strategii użytkownicy z prośbą o generowanie dokumentów, takich jak raporty podatkowe, nie będą doświadczać braku reakcji interfejsu użytkownika podczas oczekiwania. 📄✅

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"}

Ulepszanie obsługi zadań Fastapi za pomocą WebSockets

Jedno wyzwanie z zadaniami w tle Fastapi dostarcza użytkownikom aktualizacje w czasie rzeczywistym bez polegania na nieefektywnym ankiecie. Świetna alternatywa jest używanie WebSockets, które umożliwiają dwukierunkową komunikację między klientem a serwerem. Zamiast wielokrotnego zapytania o punkt końcowy, aby sprawdzić status zadania, backend może wysyłać aktualizacje za każdym razem, gdy nastąpi postęp.

Dzięki WebSockets, gdy użytkownik poprosi o generowanie PDF, serwer natychmiast potwierdza żądanie i zaczyna przetwarzać w tle. W miarę postępu zadania komunikaty WebSocket mogą poinformować klienta o różnych etapach, takich jak „przetwarzanie”, „przesyłanie” i „zakończone”. Zmniejsza to niepotrzebne wywołania interfejsu API i poprawia wrażenia użytkownika, szczególnie w aplikacjach takich jak generowanie faktury e-commerce lub pobieranie raportów. 🚀

Wdrożenie WebSockets w Fastapi wymaga użycia Asyncio i WebSockets moduł. Połączenie WebSocket jest ustalane, gdy frontend słucha aktualizacji, a backend popycha wiadomości w czasie rzeczywistym. Ta metoda jest wysoce wydajna w porównaniu z tradycyjnym ankietą i jest szeroko stosowana w aplikacjach wymagających natychmiastowych aktualizacji, takich jak pulpity finansowe i narzędzia do edycji współpracy.