Oprava úlohy na pozadí fastapiu 502 Chyba na AWS Elastic Beanstalk

Zaobchádzanie s úlohami na pozadí v Fastapii na elastickom beanstalku

Nasadenie aplikácie Fastapi na AWS Elastic Beanstalk môže byť plynulým zážitkom - kým sa nedostanete do problémov, ako je chyba 502 zlá brána. Jeden z častých vývojárov bolesti v tvári sa zaobchádza s dlhodobými úlohami na pozadí, ktoré môžu spustiť časové limity brány. 🚀

Predstavte si toto: máte koncový bod API, ktorý vygeneruje súbor PDF na pozadí, trvá asi 30 sekúnd. Na miestnej úrovni všetko funguje perfektne. Ale akonáhle je nasadený na elastickom beanstalku, hovor API zlyhá s frustrujúcou chybou 502. Upravili ste časové limity Nginx a Gunnicorn, ale problém pretrváva.

Toto je klasický scenár, v ktorom sa zrážajú nastavenia infraštruktúry a spracovanie úloh na pozadí. AWS Elastic Beanstalk, v predvolenom nastavení, môže predvolene ukončiť požiadavky pred dokončením úlohy na pozadí. Pochopenie toho, prečo sa to stane a ako sa s ním obísť, je kľúčom k zabezpečeniu hladkého nasadenia.

V tomto článku preskúmame, prečo úlohy na pozadí FastaPI spôsobujú chyby 502 na elastickom beanstalku, ako správne nakonfigurovať časové limity, a alternatívne riešenia, aby vaše rozhranie API plynulo fungovalo. Či už sa zaoberáte generovaním PDF, spracovaním údajov alebo akoukoľvek dlhodobou úlohou, tieto poznatky vám pomôžu efektívne riešiť problém. ⚡

Optimalizácia úloh na pozadí Fastapi na elastickom beanstalku AWS

Pri spustení aplikácie Fastapi AWS elastický beanstalk, Landling dlhodobé úlohy na pozadí efektívne je rozhodujúce pre zabránenie 502 chybám zlých brán. Prvý skript, ktorý sme vyvinuli, používa Fastapi's Pozadie funkcia na spracovanie asynchrónne generovania PDF. To umožňuje rozhraniu API okamžite vrátiť odpoveď, zatiaľ čo úloha pokračuje v pozadí. Tento prístup však môže byť problematický na elastickom beanstalku kvôli tomu, ako Gunicorn a Nginx riadia časové limity žiadosti.

Na vyriešenie tohto problému sme zaviedli robustnejšie riešenie pomocou zeleru a Redis. V tomto nastavení koncový bod FastaPI odošle úlohu do zeleru namiesto toho, aby s ňou zaobchádzal priamo. Zeler, ktorý beží v samostatnom procese pracovníka, zaberá úlohu a vykonáva ju asynchrónne bez blokovania hlavnej aplikácie. Tým sa zabráni problémom s časovým limitom, keďže žiadosť API dokončí okamžite, zatiaľ čo zeler spracováva spracovanie nezávisle. Predstavte si, že internetový obchod, ktorý vytvára faktúry vo veľkom - bez správnej delegácie úloh by API bojovalo pod záťažou. 🚀

Ďalšou alternatívou, ktorú sme preskúmali, je využitie SQS AWS (Simple Front Service). Namiesto toho, aby sa spoliehala na interný front úloh, táto metóda posúva úlohy na pozadí do frontu spravovanej správy. Externá služba pracovníkov nepretržite ankety SQS pre nové úlohy a spracováva ich asynchrónne. Je to užitočné najmä v aplikáciách s vysokou premávkou, ako je napríklad aplikácia na zdieľanie jazdy, kde každá jazda generuje viac úloh spracovania údajov. Použitím AWS SQS oddeľujeme vykonávanie úloh z rozhrania API, zlepšujeme škálovateľnosť a spoľahlivosť.

Nakoniec, na strane frontendu, sme implementovali mechanizmus prieskumu hlasovania na kontrolu stavu úlohy. Pretože úloha na pozadí trvá asi 30 sekúnd, frontend musí pravidelne vyhľadávať rozhranie API, aby skontroloval, či je PDF pripravený. Namiesto toho, aby sme prelomili server nepretržitými požiadavkami, implementovali sme prístup založený na intervaloch, ktorý sa každých 5 sekúnd obnovuje pre obmedzený počet pokusov. To zaisťuje, že frontend zostáva citlivé a zároveň sa vyhýbajú zbytočnému zaťaženiu API. Vďaka tejto stratégii sa používatelia požadujú tvorbu dokumentov, ako sú daňové správy, počas čakania nereagujú používateľské rozhrania. 📄✅

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"}

Vylepšovanie spracovania úloh na pozadí FastaPi pomocou webových stránok

Jedna výzva s úlohami na pozadí v Fastapi poskytuje používateľom aktualizácie bez toho, aby sa spoliehali na neefektívne hlasovanie. Skvelá alternatíva je použitie Výklenok, ktoré umožňujú obojsmernú komunikáciu medzi klientom a serverom. Namiesto opakovaného dotazovania koncového bodu na kontrolu stavu úlohy môže backend odosielať aktualizácie vždy, keď dôjde k pokroku.

Vďaka WebSockets, keď používateľ požiada o generáciu PDF, server okamžite potvrdí žiadosť a začne spracovať na pozadí. Ako úloha postupuje, správy WebSocket môžu klientovi informovať o rôznych fázach, ako je „spracovanie“, „nahrávanie“ a „dokončené“. To znižuje nepotrebné volania API a zlepšuje skúsenosti používateľov, najmä v aplikáciách, ako je generovanie faktúry elektronického obchodu alebo sťahovanie správy. 🚀

Implementácia WebSockets v Fastapi si vyžaduje použitie asyncio a výklenok modul. Pripojenie WebSocket sa vytvorí, keď Frontend počúva aktualizácie a backend tlačí správy v reálnom čase. Táto metóda je vysoko efektívna v porovnaní s tradičným hlasovaním a používa sa široko v aplikáciách, ktoré si vyžadujú okamžité aktualizácie, ako sú finančné dashboardy a nástroje na úpravu spolupráce.