Celery

FastAPI框架利用其异步特性，结合Celery和Redis，构建了混合云任务调度方案，适用于高并发场景。方案通过Pydantic模型验证任务请求，智能路由任务至公有云或私有云节点，并实时跟踪任务状态。代码示例展示了任务提交、路由决策和状态查询的实现，特别适用于视频转码等计算密集型任务。系统自动将高负荷任务分配至公有云，普通任务则在本地处理，确保资源高效利 …

FastAPI 通过异步 I/O 模型和任务队列解耦实现高并发任务处理，支持每秒超过 10 万请求。核心架构包括请求接收、消息队列、Worker 集群和数据库存储。异步任务处理通过 BackgroundTasks 和 Celery 实现，支持水平扩展和资源隔离。性能优化策略包括 Kubernetes Pod 扩展、Celery 多节点和 RabbitMQ 集 …

FastAPI 和 Celery 结合提供了强大的异步任务处理能力，但在分布式系统中，任务失败不可避免。通过任务监控架构设计，实现自动重试与告警机制，确保关键业务流程不中断。故障诊断与修复流程包括自动修复策略矩阵和任务分级管理，针对不同故障类型采取相应措施。生产环境最佳实践包括死亡任务处理和任务配置模型，确保系统稳定运行。常见报错解决方案涵盖了 Worker …

容器化部署 FastAPI 应用的核心价值在于确保环境一致性、资源隔离、快速扩展和部署标准化。通过 Dockerfile 和 Kubernetes 配置，可以实现高效的容器化部署。多阶段构建优化镜像大小，集成 Celery 处理异步任务，并结合 Redis 实现消息队列。健康检查与 Prometheus 监控确保系统稳定性，配置管理和安全加固措施提升应用安全 …

Celery 结果存储系统（Result Backend）负责持久化任务状态和返回结果，支持多种存储方案如 Redis、RabbitMQ 和数据库。Flower 监控平台用于实时监控任务吞吐量、内存占用、队列堆积和失败率等指标。集成示例展示了如何在 FastAPI 中提交任务并查询结果，同时处理常见错误如结果存储异常和状态更新延迟。通过任务装饰器可配置结果过 …

在 FastAPI 中集成 Celery 实现任务优先级队列，需配置 Redis 或 RabbitMQ 作为 Broker。通过定义不同优先级的队列（如 high_priority 和 low_priority），结合 Pydantic 模型验证任务数据，动态分配任务到相应队列。RabbitMQ 支持设置任务优先级范围，确保高优先级任务优先处理。实践案例中， …