如何在 FastAPI 中玩转 APScheduler，让任务定时自动执行？
APScheduler 是一个轻量级且功能强大的 Python 定时任务调度库，支持固定时间间隔、特定时间点或 Cron 式任务调度。它与 FastAPI 无缝集成，用于后台执行周期性任务，如数据清理、邮件发送等，避免阻塞主线程。集成步骤包括安装依赖库、初始化调度器、添加定时任务接口，并通过 Pydantic 模型校验输入。高级应用场景涵盖 Cron 表达式 …
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异常处理
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返回所有标签FastAPI消息持久化与ACK机制：如何确保你的任务永不迷路？
FastAPI框架中，消息持久化和ACK确认机制是确保任务可靠执行的关键。默认的内存任务存储存在服务器重启丢失和高并发内存压力问题。通过消息队列和持久化数据库备份实现任务持久化，结合ACK确认机制确保消息被正确处理后才移除。Celery+RabbitMQ集成方案提供高效的任务调度和队列管理。增强型任务模型支持优先级和过期时间设置。常见报错如502 Bad …
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FastAPI的BackgroundTasks如何玩转生产者-消费者模式？
FastAPI 的 BackgroundTasks 基于 Starlette 实现，采用同步执行机制，确保任务执行与响应返回的时序性。当系统面临单节点处理瓶颈或需要任务顺序性时，可升级为生产者-消费者模式，使用 Redis/RabbitMQ 作为消息队列。通过 Celery 实现分布式任务处理，生产者将任务存入队列，消费者读取并处理任务，结果持久化存储。异常 …
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如何在 FastAPI 中优雅处理后台任务异常并实现智能重试？
FastAPI 的 BackgroundTasks 是一种轻量级异步任务处理方案，基于 Starlette 的异步执行机制，适用于短期任务。文章深入探讨了其核心原理、异常处理和任务重试机制。通过自定义异常处理器和任务级错误捕获，可以有效处理后台任务中的异常。结合装饰器和 tenacity 库，实现了指数退避重试和异步重试策略。最后，文章通过一个支付回调通知系 …
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如何让FastAPI后台任务像多米诺骨牌一样井然有序地执行？
FastAPI的BackgroundTasks功能支持在响应返回后执行异步操作，适用于邮件发送、日志记录等场景。任务依赖管理包括顺序依赖和数据依赖，通过任务注册顺序和参数传递实现。高级任务管理器类可解析复杂依赖关系。异常处理机制通过错误隔离和重试策略确保任务稳定性。
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