如何让FastAPI在百万级任务处理中依然游刃有余？

1. 百万级任务处理架构设计原理

FastAPI 处理高并发任务的核心是异步 I/O 模型 和任务队列解耦。当每秒请求量超过 10 万时，同步阻塞模式会导致服务器崩溃，而 FastAPI 的异步特性配合消息队列可实现：

请求接收与任务执行分离
水平扩展任务处理节点
失败任务自动重试

graph LR A[客户端请求] --> B[FastAPI 接收端点] B --> C[消息队列 RabbitMQ/Celery] C --> D[Worker 集群处理] D --> E[(数据库/存储)]

2. 异步任务处理实现方案

2.1 后台任务基础配置

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# 安装依赖：fastapi==0.109.0 celery==5.3.6 pydantic==2.6.4 redis==4.6.0
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class TaskRequest(BaseModel):
    data: str  # 任务数据负载

def _execute_task(data: str):
    # 模拟耗时操作（如调用AI模型）
    import time
    time.sleep(0.5)
    print(f"Processed: {data}")

@app.post("/tasks")
async def create_task(request: TaskRequest, bg: BackgroundTasks):
    bg.add_task(_execute_task, request.data)
    return {"message": "Task queued"}

2.2 分布式任务队列进阶

python 复制代码

# celery_worker.py
from celery import Celery
from pydantic import BaseModel

celery_app = Celery('worker', broker='redis://localhost:6379/0')

class AIRequest(BaseModel):
    prompt: str
    max_tokens: int = 100

@celery_app.task
def process_ai_task(request: dict):
    from ai_model import generate_text  # 假设的AI服务
    req = AIRequest(**request)
    return generate_text(req.prompt, req.max_tokens)

# main.py
from celery_worker import celery_app
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/ai-task")
async def ai_task_endpoint(request: AIRequest):
    # 异步提交到Celery
    task = celery_app.send_task('process_ai_task', kwargs=request.dict())
    return {"task_id": task.id}

3. 性能优化关键策略

3.1 水平扩展方案

组件	扩展方式	QPS 提升效果
API 服务	Kubernetes Pod	线性增长
Worker	Celery 多节点	10x
消息队列	RabbitMQ 集群	100x

3.2 资源隔离配置

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# 为CPU密集型任务单独分配进程
@celery_app.task(acks_late=True, queue='cpu_intensive')
def image_processing_task(...):
    ...

# 在FastAPI中指定队列
@app.post("/image-task")
async def create_image_task():
    celery_app.send_task(..., queue='cpu_intensive')

4、性能优化关键技术

4.1. 任务分片处理

flowchart TB A[大型任务] --> B[任务分割器] B --> C[子任务1] B --> D[子任务2] B --> E[子任务...] C --> F[结果聚合] D --> F E --> F F --> G[最终结果]

4.2. 弹性扩展方案

横向扩展：增加Celery Worker实例
垂直扩展：调整单个Worker并发数
自动扩缩容：基于队列长度动态调整

4.3. 流量控制

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# 限流中间件示例
@app.middleware("http")
async def rate_limitter(request: Request, call_next):
    if not allow_request(request):
        return JSONResponse(status_code=429)
    return await call_next(request)

5. 课后 Quiz

问题： 当任务处理节点宕机时，如何保证不丢失任务？
选项：

A) 使用数据库持久化任务

B) 配置消息队列的持久化存储

C) 启用Celery的acks_late参数
查看答案正确答案：B和C组合使用 - B选项：RabbitMQ的持久化队列确保消息不丢失 - C选项：acks_late=True 只在任务完成后确认，避免处理中丢失 - A选项不适用，因为数据库操作本身可能失败

6. 常见报错解决方案

报错： ConnectionResetError: [WinError 10054]
原因： 客户端在任务完成前断开连接
解决方案：

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# 添加心跳检测机制
@app.post("/task")
async def safe_task(bg: BackgroundTasks):
    bg.add_task(_execute, heartbeat_timeout=30)  # 30秒超时重试

报错： Celery TaskRevokedError
原因： Worker 处理超时
修复方案：

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@celery_app.task(time_limit=120)  # 设置2分钟超时
def long_running_task():
    ...