Fixa Fastapi Bakgrundsuppgift 502 Fel på AWS Elastic Beanstalk

Hantera bakgrundsuppgifter i Fastapi på Elastic Beanstalk

Att distribuera en Fastapi -applikation på AWS Elastic Beanstalk kan vara en smidig upplevelse - tills du stöter på frågor som ett 502 Bad Gateway -fel. En vanlig smärtpunktsutvecklare är att hantera långvariga bakgrundsuppgifter, som kan utlösa timeouts. 🚀

Föreställ dig detta: Du har en API -slutpunkt som genererar en PDF -fil i bakgrunden och tar cirka 30 sekunder. Lokalt fungerar allt perfekt. Men när den väl har använts på elastisk bönstalk misslyckas API -samtalet med ett frustrerande 502 -fel. Du har justerat Nginx- och Gunicorn -timeouts, men problemet kvarstår.

Detta är ett klassiskt scenario där infrastrukturinställningar och bakgrundsuppgiftshantering kolliderar. AWS Elastic Beanstalk, som standard, kan säga upp förfrågningar innan bakgrundsuppgiften är klar. Att förstå varför detta händer och hur man arbetar runt det är nyckeln till att säkerställa en smidig distribution.

I den här artikeln undersöker vi varför FastAPI -bakgrundsuppgifter orsakar 502 fel på elastisk bönstalk, hur du konfigurerar timeouts korrekt och alternativa lösningar för att hålla ditt API igång sömlöst. Oavsett om du har att göra med PDF-generation, databehandling eller någon långvarig uppgift, kommer dessa insikter att hjälpa dig att hantera problemet effektivt. ⚡

Optimera Fastapi Bakgrundsuppgifter på AWS Elastic Beanstalk

När du kör en Fastapi -applikation på AWS Elastic BeanstalkAtt hantera långvariga bakgrundsuppgifter är effektivt avgörande för att förhindra 502 dåliga gateway-fel. Det första manuset vi utvecklade använder Fastapis Bakgrundsuppgifter Funktion för att bearbeta PDF -generering asynkront. Detta gör att API: er kan returnera ett svar omedelbart medan uppgiften fortsätter att köra i bakgrunden. Detta tillvägagångssätt kan emellertid vara problematiskt på elastisk bönstalk på grund av hur gunicorn och nginx hanterar timeouts.

För att lösa problemet introducerade vi en mer robust lösning med selleri och Redis. I denna installation skickar Fastapi -slutpunkten en uppgift till selleri istället för att hantera den direkt. Selleri, som körs i en separat arbetarprocess, plockar upp uppgiften och kör den asynkront utan att blockera huvudapplikationen. Detta förhindrar problem med timeout, eftersom API -begäran slutförs direkt medan selleri hanterar behandlingen oberoende. Föreställ dig en onlinebutik som genererar fakturor i bulk - utan rätt uppgiftsdelegation skulle API kämpa under belastning. 🚀

Ett annat alternativ vi utforskade är att utnyttja AWS SQS (Simple Queue Service). Istället för att förlita sig på en intern uppgiftskö, skjuter denna metod bakgrundsjobb till en hanterad meddelandekö. En extern arbetstjänst undersöker kontinuerligt SQ för nya uppgifter och bearbetar dem asynkront. Detta är särskilt användbart i applikationer med hög trafik, till exempel en ride-delningsapp där varje resa genererar flera databehandlingsuppgifter. Genom att använda AWS SQS, avkopplar vi uppgiften från API, vilket förbättrar skalbarhet och tillförlitlighet.

Slutligen, på frontend -sidan, implementerade vi en valmekanism för att kontrollera uppgiftens status. Eftersom bakgrundsuppgiften tar cirka 30 sekunder måste frontend regelbundet fråga API för att kontrollera om PDF är redo. Istället för att överväldiga servern med kontinuerliga förfrågningar implementerade vi ett intervallbaserat tillvägagångssätt som återgår var 5: e sekund för ett begränsat antal försök. Detta säkerställer att frontenden förblir lyhörd medan du undviker onödig API -belastning. Med denna strategi kommer användare som begär dokumentgenerering, till exempel skatterapporter, inte att uppleva att du inte svarar UI: er medan de väntar. 📄✅

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"}

Förbättra Fastapi Bakgrundsuppgiftshantering med WebSockets

En utmaning med bakgrundsuppgifter i Snabbapi ger uppdateringar i realtid till användare utan att förlita sig på ineffektiv polling. Ett bra alternativ är att använda Websockets, som tillåter dubbelriktad kommunikation mellan klienten och servern. Istället för att upprepade gånger fråga en slutpunkt för att kontrollera statusen för en uppgift, kan backend skicka uppdateringar närhelst det är framsteg.

Med WebSockets, när en användare begär en PDF -generation, erkänner servern omedelbart begäran och börjar behandla i bakgrunden. När uppgiften fortskrider kan WebSocket -meddelanden informera klienten om olika steg, till exempel "bearbetning", "uppladdning" och "slutförd." Detta minskar onödiga API-samtal och förbättrar användarupplevelsen, särskilt i applikationer som e-handelsfakturaproduktion eller rapportnedladdningar. 🚀

Implementering av webbsockets i fastapi kräver användning asyncio och websockets modul. En WebSocket-anslutning upprättas när frontend lyssnar på uppdateringar, och backend driver meddelanden i realtid. Denna metod är mycket effektiv jämfört med traditionell polling och används ofta i applikationer som kräver omedelbara uppdateringar, till exempel finansiella instrumentpaneler och samarbetsredigeringsverktyg.