Pritrditev FastAPI Ozadje Nareza 502 Napaka na AWS Elastic Beanstalk

Ukvarjanje z nalogami ozadja v Fastapiju na elastični beanstalki

Umestitev aplikacije FastaPI na AWS Elastic Beanstalk je lahko gladka izkušnja - dokler ne naletite na težave, kot je 502 slaba napaka. Eden od običajnih razvijalcev točk bolečine je ravnanje z dolgotrajnimi nalogami ozadja, kar lahko sproži časovne omejitve prehoda. 🚀

Predstavljajte si to: imate končno točko API, ki v ozadju ustvari datoteko PDF, ki traja približno 30 sekund. Lokalno vse deluje odlično. Ko pa je nameščen na elastični beanstalk, klic API ne uspe z frustrirajočo napako 502. Prilagodili ste časovne omejitve NGINX in GUNICOR, vendar težava še naprej.

To je klasičen scenarij, kjer se trčijo nastavitve infrastrukture in ravnanje z nalogami. AWS Elastic Beanstalk, privzeto, lahko prekine zahteve, preden se opravi naloga v ozadju. Razumevanje, zakaj se to zgodi, in kako se obvladati, je ključno za nemoteno uvajanje.

V tem članku bomo raziskali, zakaj naloge v ozadju FastAPI povzročajo 502 napak na elastični beanstalk, kako pravilno konfigurirati časovne omejitve in alternativne rešitve, s katerimi bo vaš API brez težav. Ne glede na to, ali imate opravka z generacijo PDF, obdelavo podatkov ali katero koli dolgotrajno nalogo, vam bodo ta vpogled pomagala učinkovito reševati težavo. ⚡

Optimizacija nalog v ozadju fastapi na aws elastični beanstalk

Ko zaženete aplikacijo FastAPI AWS Elastic Beanstalk, Učinkovito ravnanje z dolgotrajnimi nalogami ozadja je ključnega pomena za preprečevanje 502 slabih napak v prehodu. Prvi scenarij, ki smo ga razvili Ozadje značilnost za asinhrono obdelavo pdf generacije. To omogoča, da API takoj vrne odgovor, medtem ko naloga nadaljuje v ozadju. Vendar je ta pristop lahko problematičen pri elastičnem beanstalku zaradi tega, kako Gunicorn in Nginx obravnava časovne omejitve.

Za rešitev te težave smo z uporabo zelene in redisa predstavili močnejšo rešitev. V tej nastavitvi končna točka FastaPi pošlje nalogo zeleni, namesto da bi z njo neposredno ravnala. Zelena, ki deluje v ločenem delavskem postopku, prevzame nalogo in jo asinhrono izvaja, ne da bi blokiral glavno aplikacijo. To preprečuje težave s časovno omejitvijo, saj se zahteva API takoj zaključi, medtem ko zelena obdelava obdelavo samostojno. Predstavljajte si spletno trgovino, ki ustvarja račune v velikem obsegu - brez pravilne delegacije nalog bi se API boril pod obremenitvijo. 🚀

Druga alternativa, ki smo jo raziskali, je uporaba AWS SQS (Simple Strange Service). Namesto da bi se zanašali na notranje čakalne vrste, ta metoda potisne delovna mesta v ozadju v upravno čakalno vrsto sporočil. Zunanja storitev delavca neprekinjeno anketira SQ za nove naloge in jih asinhrono obdeluje. To je še posebej koristno pri aplikacijah z visokim prometom, kot je aplikacija za skupno rabo vožnje, kjer vsaka vožnja ustvari več nalog za obdelavo podatkov. Z uporabo AWS SQS ločimo izvajanje naloge iz API -ja, tako da izboljšamo razširljivost in zanesljivost.

Nazadnje smo na sprednji strani izvedli mehanizem volišča, da smo preverili status naloge. Ker naloga ozadja traja približno 30 sekund, mora frontenda občasno poizvedovati API, da preveri, ali je PDF pripravljen. Namesto da bi strežnik preplavili z neprekinjenimi zahtevami, smo izvedli interval, ki temelji na intervalnem pristopu, ki vsakih 5 sekund išče za omejeno število poskusov. To zagotavlja, da je fronta odziven, hkrati pa se izogiba nepotrebnemu obremenitvi API -ja. S to strategijo uporabniki, ki zahtevajo ustvarjanje dokumentov, kot so davčna poročila, med čakanjem ne bodo doživeli neodzivnih uporabniških vmesnikov. 📄✅

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"}

Izboljšanje ravnanja z ozadjem FastAPI z WebSockets

En izziv z nalogami v ozadju Fastapi ponuja posodobitve v realnem času uporabnikom, ne da bi se zanašali na neučinkovito volitev. Odlična alternativa je uporaba WebSockets, ki omogočajo dvosmerno komunikacijo med stranko in strežnikom. Namesto da bi večkrat poizvedovali o končni točki, da preverite stanje naloge, lahko zaostanek pošlje posodobitve, kadar pride do napredka.

Ko uporabnik zahteva generacijo PDF, strežnik takoj potrdi zahtevo in začne obdelavo v ozadju. Ko naloga napreduje, lahko sporočila WebCocket obvestijo stranko o različnih stopnjah, kot so "obdelava", "nalaganje" in "dokončano." To zmanjšuje nepotrebne klice API-ja in izboljša uporabniško izkušnjo, zlasti v aplikacijah, kot so ustvarjanje računov za e-trgovino ali prenos poročil. 🚀

Izvajanje WebSockets v Fastapiju zahteva uporabo ASYNCIO in WebSockets modul. Povezava WebSocket je vzpostavljena, ko Frontend posluša posodobitve, zaostanek pa potisne sporočila v realnem času. Ta metoda je zelo učinkovita v primerjavi s tradicionalnimi anketami in se pogosto uporablja v aplikacijah, ki zahtevajo takojšnje posodobitve, kot so finančne nadzorne plošče in orodja za sodelovanje.