Celery

FastAPI 项目中配置 Celery Worker 涉及基础设置、自动扩展和容器化部署。首先，在 celery_app.py 中定义 Celery 应用，配置任务路由和 Redis 作为消息代理。通过命令行参数控制 Worker 的并发数、日志级别和队列监听。自动扩展功能通过 SmartAutoscaler 类实现，根据 CPU 使用率动态调整 …

FastAPI框架集成Celery的实战指南，首先需要Python 3.8+环境，并安装FastAPI、Celery、Redis等核心依赖包。配置Celery实例时，需设置Redis作为Broker和Backend。异步任务处理流程包括用户请求通过FastAPI路由进入，Celery任务派发，Worker执行任务并存储结果。接口层实现中，通过FastAPI创 …

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 …

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 …

FastAPI的BackgroundTasks模块适用于短时任务（如邮件发送、日志写入），基于请求-响应后的异步执行机制，但不支持任务持久化和分布式处理。与Celery相比，BackgroundTasks适合处理5秒内的任务，而Celery适合长时间任务和分布式场景。消息队列的核心组件包括Broker、生产者-消费者模式和消息确认机制。混合架构可结合 …

FastAPI 的请求-响应周期遵循 ASGI 协议，类似于餐厅点餐流程。同步处理耗时操作会导致服务阻塞，影响性能。通过 BackgroundTasks 实现后台任务分离，任务分发器创建独立任务单元，工作线程池异步执行。BackgroundTasks 适用于短时任务，而 Celery 更适合长时间任务和跨进程执行。任务中访问数据库时应重新建立连接，避免依赖生 …