Corrigindo a tarefa de fundo do FASTAPI 502 Erro no AWS Elastic Beanstalk

Lidando com tarefas de fundo em FASTAPI no Elastic Beanstalk

A implantação de um aplicativo FASTAPI no AWS Elastic Beanstalk pode ser uma experiência tranquila - até que você encontre problemas como um erro de gateway 502. Um dos desenvolvedores comuns do ponto de dor é lidar com tarefas de fundo de longa duração, que podem desencadear o tempo limite do gateway. 🚀

Imagine o seguinte: você tem um ponto de extremidade da API que gera um arquivo PDF em segundo plano, levando cerca de 30 segundos. Localmente, tudo funciona perfeitamente. Mas uma vez implantado no Elastic Beanstalk, a chamada da API falha com um erro 502 frustrante. Você ajustou os tempos de tempo nginx e gunicorn, mas o problema persiste.

Este é um cenário clássico em que as configurações de infraestrutura e o manuseio de tarefas em segundo plano colidem. O AWS Elastic Beanstalk, por padrão, pode estar encerrando solicitações antes que a tarefa em segundo plano seja concluída. Understanding why this happens and how to work around it is key to ensuring a smooth deployment.

Neste artigo, exploraremos por que as tarefas de fundo do FASTAPI causam 502 erros no Elastic Beanstalk, como configurar o tempo limite corretamente e soluções alternativas para manter sua API funcionando perfeitamente. Esteja você lidando com a geração de PDF, processamento de dados ou qualquer tarefa de longa duração, essas idéias ajudarão você a resolver o problema com eficiência. ⚡

Otimizando tarefas de fundo fastapi no AWS Elastic Beanstalk

Ao executar um aplicativo FASTAPI em AWS Elastic BeanstalkLidar com tarefas de fundo de longa duração com eficiência é crucial para impedir 502 erros de gateway 502. O primeiro script que desenvolvemos usa o FASTAPI BackgroundTasks recurso para processar a geração de PDF de forma assíncrona. Isso permite que a API retorne uma resposta imediatamente enquanto a tarefa continua em execução em segundo plano. No entanto, essa abordagem pode ser problemática no parto elástico devido à forma como o Gunicorn e o Nginx lidam com o tempo limite da solicitação.

Para resolver esse problema, introduzimos uma solução mais robusta usando aipo e Redis. Nesta configuração, o Fastapi Endpoint envia uma tarefa para o aipo, em vez de lidar diretamente com ela. O aipo, executando em um processo de trabalhador separado, pega a tarefa e a executa de forma assíncrona sem bloquear o aplicativo principal. Isso evita problemas de tempo limite, pois a solicitação da API é concluída instantaneamente enquanto o aipo lida com o processamento de forma independente. Imagine uma loja on -line gerando faturas a granel - sem a delegação de tarefas adequada, a API lutaria sob carga. 🚀

Outra alternativa que exploramos é aproveitar o AWS SQS (serviço simples de fila). Em vez de confiar em uma fila de tarefas internas, esse método empurra os trabalhos em segundo plano para uma fila de mensagens gerenciadas. Um serviço de trabalhador externo pesquisa continuamente SQS para novas tarefas e os processa de forma assíncrona. Isso é particularmente útil em aplicativos de alto tráfego, como um aplicativo de compartilhamento de viagens, onde cada passeio gera várias tarefas de processamento de dados. Ao usar o SQS da AWS, dissociamos a execução da tarefa da API, melhorando a escalabilidade e a confiabilidade.

Finalmente, no lado do front -end, implementamos um mecanismo de pesquisa para verificar o status da tarefa. Como a tarefa de segundo plano leva cerca de 30 segundos, o front -end deve consultar periodicamente a API para verificar se o PDF está pronto. Em vez de sobrecarregar o servidor com solicitações contínuas, implementamos uma abordagem baseada em intervalos que experimenta a cada 5 segundos para um número limitado de tentativas. Isso garante que o front -end permaneça responsivo, evitando a carga de API desnecessária. Com essa estratégia, os usuários que solicitam geração de documentos, como relatórios fiscais, não sofrem UIs que não respondem enquanto esperam. 📄✅

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"}

Aumentando o manuseio de tarefas de fundo do FASTAPI com websockets

Um desafio com tarefas de fundo em FASTAPI está fornecendo atualizações em tempo real para os usuários sem depender de pesquisas ineficientes. Uma ótima alternativa é usar WebSockets, que permitem comunicação bidirecional entre o cliente e o servidor. Em vez de consultar repetidamente um terminal para verificar o status de uma tarefa, o back -end pode enviar atualizações sempre que houver progresso.

Com o WebSockets, quando um usuário solicita uma geração em PDF, o servidor reconhece imediatamente a solicitação e começa a processar em segundo plano. À medida que a tarefa avança, as mensagens do WebSocket podem informar o cliente sobre diferentes estágios, como "processamento", "carregamento" e "concluído". Isso reduz as chamadas desnecessárias da API e melhora a experiência do usuário, especialmente em aplicativos como geração de fatura de comércio eletrônico ou downloads de relatórios. 🚀

A implementação do WebSockets no FASTAPI exige o uso ASYNCIO e o WebSockets módulo. Uma conexão WebSocket é estabelecida quando o front-end escuta atualizações, e o back-end empurra mensagens em tempo real. Esse método é altamente eficiente em comparação com as pesquisas tradicionais e é amplamente utilizado em aplicativos que exigem atualizações instantâneas, como painéis financeiros e ferramentas de edição colaborativa.