Cara melaksanakan pemprosesan dan penjadualan permintaan yang diedarkan dalam FastAPI

Cara melaksanakan pemprosesan dan penjadualan permintaan yang diedarkan dalam FastAPI

Pengenalan: Dengan perkembangan pesat Internet, sistem yang diedarkan telah digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat, dan untuk pemprosesan dan penjadualan permintaan serentak tinggi, sistem yang diedarkan memainkan peranan penting. peranan penting. FastAPI ialah rangka kerja web moden, pantas (berprestasi tinggi) yang dibangunkan berdasarkan Python, memberikan kami alat yang berkuasa untuk membina API berprestasi tinggi. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan pemprosesan teragih dan penjadualan permintaan dalam FastAPI untuk meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan sistem.

1. Pengenalan kepada sistem teragih

Sistem teragih ialah sistem yang terdiri daripada sekumpulan nod komputer bebas yang disambungkan melalui rangkaian, yang bekerjasama untuk menyelesaikan tugas. Ciri-ciri utama sistem teragih ialah: nod adalah bebas antara satu sama lain, dan setiap nod menyelaraskan kerjanya melalui penghantaran mesej dan storan dikongsi.

Faedah sistem teragih ialah ia boleh menggunakan sumber berbilang komputer dengan berkesan dan memberikan prestasi dan kebolehpercayaan yang lebih tinggi. Pada masa yang sama, sistem teragih juga membawa beberapa cabaran, seperti transaksi teragih, komunikasi antara nod dan kawalan konkurensi. Cabaran ini perlu dipertimbangkan apabila melaksanakan pemprosesan dan penjadualan yang diedarkan.

2. Pengenalan kepada FastAPI

FastAPI ialah rangka kerja web berdasarkan Starlette dan Pydantic Ia menyediakan banyak fungsi dan alatan yang berkuasa, membolehkan kami membangunkan API berprestasi tinggi. FastAPI menyokong pemprosesan tak segerak dan serentak, dan prestasinya lebih baik daripada rangka kerja lain.

3. Pelaksanaan pemprosesan dan penjadualan yang diedarkan

Untuk melaksanakan pemprosesan dan penjadualan permintaan diedarkan dalam FastAPI, anda perlu mengkonfigurasi baris gilir tugasan teragih dan memulakan berbilang nod pekerja untuk memproses tugas.

Langkah 1: Pasang baris gilir tugas

Dalam FastAPI, kita boleh menggunakan Redis sebagai baris gilir tugasan Pertama, kita perlu memasang Redis. Pasang Redis melalui arahan berikut:

$ pip install redis

Langkah 2: Buat baris gilir tugas

Buat modul task_queue.py dalam projek dan tambah kod berikut: task_queue.py模块，并添加以下代码：

import redis

# 创建Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def enqueue_task(task_name, data):
    # 将任务数据序列化为JSON格式
    data_json = json.dumps(data)
    # 将任务推入队列
    redis_conn.rpush(task_name, data_json)

步骤三：创建worker节点

在项目中创建一个worker.py模块，并添加以下代码：

import redis

# 创建Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def process_task(task_name, callback):
    while True:
        # 从队列中获取任务
        task = redis_conn.blpop(task_name)
        task_data = json.loads(task[1])
        # 调用回调函数处理任务
        callback(task_data)

步骤四：在FastAPI中使用分布式处理

在FastAPI中，我们可以使用background_tasks模块来实现后台任务。在路由处理函数中，将任务推入队列，并通过background_tasks模块调用worker节点处理任务。

以下是一个示例：

from fastapi import BackgroundTasks

@app.post("/process_task")
async def process_task(data: dict, background_tasks: BackgroundTasks):
    # 将任务推入队列
    enqueue_task('task_queue', data)
    # 调用worker节点处理任务
    background_tasks.add_task(process_task, 'task_queue', callback)
    return {"message": "任务已开始处理，请稍后查询结果"}

步骤五：获取任务处理结果

在FastAPI中，我们可以使用Task模型来处理任务的状态和结果。

首先，在项目中创建一个models.py

from pydantic import BaseModel

class Task(BaseModel):
    id: int
    status: str
    result: str

Langkah 3: Buat pekerja node

Cipta modul worker.py dalam projek dan tambahkan kod berikut:

@app.get("/task/{task_id}")
async def get_task(task_id: int):
    # 查询任务状态和结果
    status = get_task_status(task_id)
    result = get_task_result(task_id)
    # 创建任务实例
    task = Task(id=task_id, status=status, result=result)
    return task

Langkah 4: Gunakan pemprosesan teragih dalam FastAPI

Dalam FastAPI, kita boleh menggunakan background_tasks code> modul untuk melaksanakan tugas latar belakang. Dalam fungsi pemprosesan penghalaan, tolak tugas ke dalam baris gilir dan panggil nod pekerja untuk memproses tugasan melalui modul <code>background_tasks.

Berikut ialah contoh: 🎜rrreee🎜Langkah 5: Dapatkan hasil pemprosesan tugasan🎜🎜Dalam FastAPI, kita boleh menggunakan model Task untuk memproses status dan hasil tugasan. 🎜🎜Mula-mula, buat fail models.py dalam projek dan tambah kod berikut: 🎜rrreee🎜Kemudian, dalam fungsi pemprosesan laluan, buat contoh tugasan dan kembalikan status dan hasil kejadian itu . 🎜🎜Berikut ialah contoh: 🎜rrreee🎜Kesimpulan🎜🎜Artikel ini memperkenalkan kaedah untuk melaksanakan pemprosesan teragih dan penjadualan permintaan dalam FastAPI dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Dengan menggunakan sistem teragih dan baris gilir tugas, kami boleh mencapai pemprosesan permintaan dan penjadualan berprestasi tinggi, boleh dipercayai dalam FastAPI. Saya harap kandungan ini akan membantu pelaksanaan FastAPI anda yang diedarkan. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan pemprosesan dan penjadualan permintaan yang diedarkan dalam FastAPI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!