FastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装する方法

FastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装する方法

はじめに: インターネットの急速な発展に伴い、分散システムはあらゆる分野で広く使用されており、同時実行性の高いリクエストの処理やリクエストの処理に使用されています。スケジューリングでは、分散システムが重要な役割を果たします。 FastAPI は、Python に基づいて開発された最新の高速 (高性能) Web フレームワークであり、高性能 API を構築するための強力なツールを提供します。この記事では、システムのパフォーマンスと信頼性を向上させるために、FastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装する方法を紹介します。

1. 分散システムの概要

分散システムとは、ネットワークを介して接続された独立したコンピュータ ノードのグループで構成され、これらのノードが連携してタスクを完了するシステムです。分散システムの主な特徴は、ノードが互いに独立しており、各ノードがメッセージ パッシングと共有ストレージを通じてその作業を調整することです。

分散システムの利点は、複数のコンピュータのリソースを効果的に利用し、より高いパフォーマンスと信頼性を提供できることです。同時に、分散システムには、分散トランザクション、ノード間通信、同時実行制御などのいくつかの課題も伴います。分散処理とスケジューリングを実装する場合は、これらの課題を考慮する必要があります。

2. FastAPI の概要

FastAPI は Starlette と Pydantic をベースにした Web フレームワークであり、多くの強力な機能とツールを提供し、高パフォーマンスの API を迅速に開発できるようにします。 FastAPI は非同期および同時処理をサポートしており、そのパフォーマンスは他のフレームワークよりも優れています。

3. 分散処理とスケジューリングの実装

FastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装するには、まず分散タスク キューを設定し、タスクを処理する複数のワーカー ノードを起動する必要があります。

ステップ 1: タスク キューのインストール

FastAPI では、タスク キューとして Redis を使用できます。まず、Redis をインストールする必要があります。次のコマンドを使用して Redis をインストールします:

$ pip install redis

ステップ 2: タスク キューを作成する

プロジェクトに task_queue.py モジュールを作成し、次のコードを追加します:

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)

ステップ 3: ワーカー ノードを作成する

プロジェクトに worker.py モジュールを作成し、次のコードを追加します。

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)

ステップ 4: 使用するFastAPI 分散処理

FastAPI では、background_tasks モジュールを使用してバックグラウンド タスクを実装できます。ルーティング処理関数では、タスクをキューにプッシュし、background_tasks モジュールを通じてワーカー ノードを呼び出してタスクを処理します。

次は例です:

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"}

ステップ 5: タスク処理結果を取得する

FastAPI では、Task モデルを使用してタスクを処理できます。ステータスと結果。

まず、プロジェクトに models.py ファイルを作成し、次のコードを追加します。

from pydantic import BaseModel

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

次に、ルーティング処理関数でタスク インスタンスを作成し、戻り値を返します。このインスタンスのステータスと結果。

次は例です:

@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

結論

この記事では、FastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装する方法を紹介し、対応するコード例を示します。分散システムとタスクキューを使用することで、FastAPI での高性能で信頼性の高いリクエスト処理とスケジューリングを実現できます。これらの内容が FastAPI の分散実装に役立つことを願っています。

以上がFastAPI でリクエストの分散処理とスケジューリングを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。