Redis

分布式锁在FastAPI中用于解决多实例并发访问共享资源时的数据一致性问题。其核心原理包括互斥性、安全性、可用性和容错性，常用Redis分布式锁实现。Redlock算法通过多节点投票确保锁的可靠性。FastAPI中通过aioredis实现异步分布式锁，支持锁的获取、释放和续约。测试策略覆盖单实例、多实例并发及锁超时等场景，确保锁的正确性和稳定性。

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 …

APScheduler分布式定时任务协调解决了单点故障和任务重复执行的问题。其核心组件包括作业存储、执行器和触发器，通过Redis实现分布式锁、心跳检测和故障转移。FastAPI集成APScheduler可实现分布式任务调度，确保任务单节点执行和优雅关闭。应用场景包括电商优惠券过期系统和分布式日志清理系统。常见问题如任务重复执行和节点状态不同步，可通过正确加 …

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 …

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 …

Celery架构由客户端、消息代理和工作者组成，常用Redis或RabbitMQ作为消息代理。FastAPI与Celery集成时，用户请求通过FastAPI路由发送到Celery任务队列，由工作者处理并存储结果。代码实现包括安装依赖、定义Celery应用、创建任务函数和FastAPI接口。任务状态可通过查询接口获取。常见问题包括任务未执行和结果无法获取，需检 …