RabbitMQ

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 …

消息队列与FastAPI集成在分布式系统中用于解耦服务，通过异步特性支持消息事务和幂等性保障。消息事务确保数据库操作与消息发送的原子性，避免数据不一致。幂等性设计通过唯一ID和Redis校验防止消息重复处理。关键解决方案包括事务型消息、幂等令牌和全局唯一ID。常见报错如422和503，可通过校验模型、重试机制和连接池解决。依赖库包括 …

消息队列是分布式系统中实现异步通信的核心组件，延迟队列则允许在指定时间后投递消息，适用于定时任务和失败重试等场景。FastAPI中推荐使用Redis或RabbitMQ作为消息中间件，结合Celery或arq实现延迟队列。Redis通过Sorted Set和arq实现全异步延迟队列，RabbitMQ则利用死信队列实现延迟投递。实际应用包括电商订单超时、会议提醒 …

死信队列（DLQ）用于处理消息系统中的失败消息，确保主业务流程不被阻塞。FastAPI结合RabbitMQ实现死信队列，通过配置死信交换机和队列，处理消息拒收、TTL过期、队列满和重试耗尽等场景。使用Pydantic验证消息格式，确保数据有效性。FastAPI消费者服务处理消息时，若失败则触发死信路由，消息最终进入死信队列。实现包括队列初始化、消息验证、异常 …

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， …

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 …