Исправление фоновой задачи FASTAPI 502 Ошибка на AWS Elastic Beanstalk

Работа с фоновыми задачами в Fastapi на Elastic Beanstalk

Развертывание приложения FASTAPI на AWS Elastic Beanstalk может быть плавным опытом - до тех пор, пока вы не столкнетесь с такими проблемами, как ошибка Bad Gateway 502. Одним из распространенных работников Pare Point Come является выполнение длительных фоновых задач, которые могут вызвать тайм-ауты шлюза. 🚀

Представьте себе это: у вас есть конечная точка API, которая генерирует PDF -файл на заднем плане, занимающий около 30 секунд. Местно все работает отлично. Но после развертывания на Elastic Beanstalk вызов API не сдается с разочаровывающей ошибкой 502. Вы скорректировали тайм -ауты Nginx и стреляющего рога, но проблема сохраняется.

Это классический сценарий, в котором настройки инфраструктуры и обработка фоновых задач сталкиваются. AWS Elastic Beanstalk, по умолчанию, может завершить запросы до выполнения фоновой задачи. Понимание того, почему это происходит и как обойти это, является ключом к обеспечению плавного развертывания.

В этой статье мы рассмотрим, почему исходные задачи FASTAPI вызывают 502 ошибки на упругих бобах, как правильно настроить тайм -ауты, и альтернативные решения для обеспечения беспрепятственного выполнения вашего API. Независимо от того, имеете ли вы дело с генерацией PDF, обработкой данных или какой-либо длительной задачей, эти идеи помогут вам эффективно решить эту проблему. ⚡

Оптимизация фоновых задач FASTAPI на AWS Elastic Beanstalk

При запуске приложения FASTAPI на AWS Elastic Beanstalk, эффективно выполнять длительные фоновые задачи имеет решающее значение для предотвращения 502 ошибок в плохих шлюзах. Первый сценарий, который мы разработали, использует Fastapi Фоновые стыки Особенность для обработки PDF -генерации асинхронно. Это позволяет API немедленно возвращать ответ, пока задача продолжает работать в фоновом режиме. Тем не менее, этот подход может быть проблематичным на упругих бобовых стебелях из -за того, как стреляющий и NGINX обрабатывает тайм -ауты запроса.

Чтобы решить эту проблему, мы представили более надежное решение с использованием сельдерея и Redis. В этой настройке конечная точка FASTAPI отправляет задачу в сельдерей вместо того, чтобы обращаться с ней напрямую. Сельдерей, работающий в отдельном рабочем процессе, поднимает задачу и выполняет ее асинхронно, не блокируя основное приложение. Это предотвращает проблемы с тайм -аутом, поскольку запрос API заканчивается мгновенно, в то время как сельдерей обрабатывает обработку независимо. Представьте себе, что онлайн -магазин генерирует счеты в объеме - без надлежащей делегирования задачи API будет бороться под нагрузкой. 🚀

Еще одна альтернатива, которую мы исследовали, - это использование AWS SQS (простая служба очередей). Вместо того, чтобы полагаться на внутреннюю очередь задач, этот метод подталкивает фоновые задания в управляемую очередь сообщений. Внешняя служба работника непрерывно опробовал SQS для новых задач и обрабатывает их асинхронно. Это особенно полезно в приложениях с высоким трафиком, таких как приложение для обмена ездой, где каждая езда генерирует несколько задач обработки данных. Используя AWS SQS, мы отделяем выполнение задачи от API, улучшая масштабируемость и надежность.

Наконец, на стороне фронта мы внедрили механизм опроса, чтобы проверить статус задачи. Поскольку фоновая задача занимает около 30 секунд, фронт должен периодически запрашивать API, чтобы проверить, готов ли PDF. Вместо того, чтобы подавлять сервер постоянными запросами, мы реализовали подход, основанный на интервале, который обрабатывает каждые 5 секунд для ограниченного количества попыток. Это гарантирует, что фронт остается отзывчивым, избегая ненужной нагрузки API. Благодаря этой стратегии пользователи, запрашивающие генерацию документов, такие как налоговые отчеты, не будут испытывать отсутствие пользовательских интерфейсов во время ожидания. 📄✅

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"}

Улучшение обработки фоновых задач FASTAPI с помощью WebSockets

Одна проблема с фоновыми задачами в FASTAPI предоставляет пользователям обновления в режиме реального времени, не полагаясь на неэффективную опрос. Великой альтернативой является использование Веб -вагоны, которые позволяют двунаправленную связь между клиентом и сервером. Вместо того, чтобы неоднократно запрашивать конечную точку для проверки состояния задачи, бэкэнд может отправлять обновления, когда происходит прогресс.

С Websockets, когда пользователь запрашивает генерацию PDF, сервер немедленно признает запрос и начинает обработку в фоновом режиме. По мере продвижения задачи сообщения WebSocket могут информировать клиента о разных этапах, таких как «обработка», «загрузка» и «завершен». Это уменьшает ненужные вызовы API и улучшает пользовательский опыт, особенно в таких приложениях, как генерация счета-фактуры электронной коммерции или загрузки отчетов. 🚀

Внедрение веб -билетов в Fastapi требует использования асинсио и Веб -вагоны модуль. Подключение к WebSocket устанавливается, когда Frontend прослушивает обновления, а бэкэнд разжигает сообщения в реальном времени. Этот метод высокоэффективен по сравнению с традиционным опросом и широко используется в приложениях, требующих мгновенных обновлений, таких как финансовые панели панели и инструменты для совместного редактирования.