משימות רקע ב-Python FastAPI: שליטה בביצוע משימות אסינכרוניות ליישומים גלובליים

בנוף הדיגיטלי המחובר של ימינו, בניית יישומים שיכולים לטפל ביעילות בנפח גבוה של בקשות היא בעלת חשיבות עליונה. עבור יישומים גלובליים, במיוחד אלה המתמודדים עם בסיסי משתמשים מגוונים ופעולות מבוזרות גיאוגרפית, ביצועים והיענות אינם רק רצויים – הם חיוניים. פרימוורק FastAPI של פייתון, הידוע במהירותו ופרודוקטיביות המפתחים שלו, מציע פתרון חזק לניהול משימות שאינן אמורות לחסום את מחזור הבקשה-תגובה הראשי: משימות רקע.

מדריך מקיף זה יעמיק במשימות הרקע של FastAPI, יסביר כיצד הן פועלות, מדוע הן קריטיות לביצוע משימות אסינכרוניות, וכיצד ליישם אותן ביעילות. נכסה תרחישים שונים, נחקור שילוב עם ספריות תורי משימות פופולריות, ונספק תובנות מעשיות לבניית שירותי ווב גלובליים ניתנים להרחבה ובעלי ביצועים גבוהים.

הבנת הצורך במשימות רקע

דמיינו משתמש המפעיל פעולה ביישום שלכם הכרוכה בפעולה גוזלת זמן. זה יכול להיות כל דבר, החל משליחת דוא"ל המוני לאלפי מנויים ברחבי יבשות שונות, עיבוד העלאת תמונה גדולה, יצירת דוח מורכב, או סנכרון נתונים עם שירות מרוחק באזור זמן אחר. אם פעולות אלה מבוצעות באופן סינכרוני בתוך המטפל בבקשות, בקשת המשתמש תעוכב עד להשלמת הפעולה כולה. זה יכול להוביל ל:

• חווית משתמש גרועה: משתמשים נשארים בהמתנה לפרקי זמן ממושכים, מה שמוביל לתסכול ולנטישה פוטנציאלית של היישום.
• לולאת אירועים תקועה: בפרימוורקים אסינכרוניים כמו FastAPI (המשתמש ב-asyncio), פעולות חוסמות יכולות לעצור את כל לולאת האירועים, ולמנוע עיבוד של בקשות אחרות. הדבר פוגע קשות בסקיילביליות ובתפוקה.
• עומס מוגבר על השרת: בקשות ארוכות טווח קושרות משאבי שרת, ומפחיתות את מספר המשתמשים המקבילים שהיישום שלכם יכול לשרת ביעילות.
• פוטנציאל פסיקות זמן (Timeouts): מתווכים רשתיים או לקוחות עלולים לפסוק זמן בהמתנה לתגובה, מה שמוביל לפעולות לא שלמות ושגיאות.

משימות רקע מספקות פתרון אלגנטי על ידי הפרדת פעולות ארוכות טווח ובלתי קריטיות אלה מתהליך טיפול הבקשות הראשי. הדבר מאפשר ל-API שלכם להגיב במהירות למשתמש, ולאשר שהמשימה הופעלה, בעוד העבודה בפועל מבוצעת באופן אסינכרוני ברקע.

משימות רקע מובנות של FastAPI

FastAPI מציע מנגנון פשוט לביצוע משימות ברקע ללא צורך בתלויות חיצוניות למקרים פשוטים. המחלקה `BackgroundTasks` מיועדת למטרה זו.

כיצד פועלת `BackgroundTasks`

כאשר בקשה מגיעה ליישום FastAPI שלכם, באפשרותכם להזריק מופע של `BackgroundTasks` לפונקציית פעולת הנתיב שלכם. אובייקט זה משמש כמכל להחזקת פונקציות שאמורות להתבצע לאחר שליחת התגובה ללקוח.

הנה מבנה בסיסי:

            from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

def send_email_background(email: str, message: str):
    # Simulate sending an email
    print(f"Simulating sending email to {email} with message: {message}")
    # In a real application, this would involve SMTP or an email service API.
    # For global applications, consider time zone aware sending and retry mechanisms.

@app.post("/send-notification/{email}")
async def send_notification(email: str, message: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(send_email_background, email, message)
    return {"message": "Notification sent in background"}

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו:

• אנו מגדירים פונקציה `send_email_background` המכילה את הלוגיקה עבור המשימה.
• אנו מזריקים את `BackgroundTasks` כפרמטר לפונקציית פעולת הנתיב שלנו `send_notification`.
• באמצעות `background_tasks.add_task()`, אנו מתזמנים את `send_email_background` לביצוע. הארגומנטים לפונקציית המשימה מועברים כארגומנטים עוקבים ל-`add_task`.
• ה-API מחזיר מיד הודעת הצלחה ללקוח, בעוד תהליך שליחת הדוא"ל ממשיך מאחורי הקלעים.

שיקולי מפתח עבור `BackgroundTasks`

• מחזור חיים של תהליך: משימות שנוספו באמצעות `BackgroundTasks` רצות באותו תהליך פייתון כמו יישום FastAPI שלכם. אם תהליך היישום מופעל מחדש או קורס, כל משימות הרקע הממתינות יאבדו.
• חוסר עמידות: אין מנגנון מובנה לניסיון חוזר של משימות שנכשלו או להתמדה שלהן אם השרת קורס.
• מוגבל עבור זרימות עבודה מורכבות: בעוד שהן מצוינות עבור פעולות פשוטות של "שגר ושכח", `BackgroundTasks` עשויות לא להספיק עבור זרימות עבודה מורכבות הכוללות מערכות מבוזרות, ניהול מצב או ביצוע מובטח.
• טיפול בשגיאות: שגיאות בתוך משימות רקע יירשמו כברירת מחדל אך לא יתפשטו בחזרה ללקוח או ישפיעו על התגובה הראשונית. אתם זקוקים לטיפול מפורש בשגיאות בתוך פונקציות המשימה שלכם.

למרות מגבלות אלו, `BackgroundTasks` המובנה של FastAPI הוא כלי רב עוצמה לשיפור ההיענות בתרחישים נפוצים רבים, במיוחד עבור יישומים שבהם השלמת משימה מיידית אינה קריטית.

מתי להשתמש בתורי משימות חיצוניים

לעיבוד משימות רקע חזק יותר, סקיילבילי ויציב יותר, במיוחד בסביבות גלובליות תובעניות, מומלץ לשלב מערכות תורי משימות ייעודיות. מערכות אלו מציעות תכונות כגון:

• הפרדה (Decoupling): משימות מעובדות על ידי תהליכי עובדים נפרדים, באופן בלתי תלוי לחלוטין בשרת הוובר שלכם.
• עמידות (Persistence): משימות ניתנות לאחסון במסד נתונים או מתווך הודעות (message broker), מה שמאפשר להן לשרוד הפעלה מחדש של שרתים או כשלים.
• ניסיונות חוזרים וטיפול בשגיאות: מנגנונים מתוחכמים לניסיון חוזר אוטומטי של משימות שנכשלו ולטיפול בשגיאות.
• סקיילביליות: ניתן להגדיל את מספר תהליכי העובדים באופן בלתי תלוי בשרת הוובר שלכם כדי לטפל בעומס משימות מוגבר.
• ניטור וניהול: כלים לניטור תורי משימות, בדיקת סטטוס משימות וניהול עובדים.
• מערכות מבוזרות: חיוני לארכיטקטורות מיקרו-שירותים שבהן ייתכן שיהיה צורך לעבד משימות על ידי שירותים שונים או במכונות שונות.

מספר ספריות תורי משימות פופולריות משתלבות בצורה חלקה עם פייתון ו-FastAPI:

1. Celery

Celery היא אחת ממערכות תורי המשימות המבוזרות הפופולריות והחזקות ביותר עבור פייתון. היא גמישה מאוד וניתן להשתמש בה עם מתווכי הודעות שונים כמו RabbitMQ, Redis או Amazon SQS.

הגדרת Celery עם FastAPI

דרישות קדם:

• התקינו את Celery ומתווך הודעות (לדוגמה, Redis):

            pip install celery[redis] 

            

              
                Copy
              
            
          

1. צרו קובץ יישום Celery (לדוגמה, `celery_worker.py`):

            from celery import Celery

# Configure Celery
# Use a broker URL, e.g., Redis running on localhost
celery_app = Celery(
    'tasks',
    broker='redis://localhost:6379/0',
    backend='redis://localhost:6379/0'
)

# Optional: Define tasks here or import them from other modules
@celery_app.task
def process_data(data: dict):
    # Simulate a long-running data processing task.
    # In a global app, consider multi-language support, internationalization (i18n),
    # and localization (l10n) for any text processing.
    print(f"Processing data: {data}")
    # For internationalization, ensure data formats (dates, numbers) are handled correctly.
    return f"Processed: {data}"

            

              
                Copy
              
            
          

2. שלבו עם יישום FastAPI שלכם (`main.py`):

            from fastapi import FastAPI
from celery_worker import celery_app  # Import your Celery app

app = FastAPI()

@app.post("/process-data/")
async def start_data_processing(data: dict):
    # Send the task to Celery
    task = celery_app.send_task('tasks.process_data', args=[data])
    return {"message": "Data processing started", "task_id": task.id}

# Endpoint to check task status (optional but recommended)
@app.get("/task-status/{task_id}")
async def get_task_status(task_id: str):
    task_result = celery_app.AsyncResult(task_id)
    return {
        "task_id": task_id,
        "status": str(task_result.status),
        "result": task_result.result if task_result.ready() else None
    }

            

              
                Copy
              
            
          

3. הפעילו את עובד Celery:

במסוף נפרד, נווטו לספריית הפרויקט שלכם והריצו:

            
celery -A celery_worker worker --loglevel=info

            

              
                Copy
              
            
          

4. הפעילו את יישום FastAPI שלכם:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

שיקולים גלובליים עם Celery:

• בחירת מתווך: עבור יישומים גלובליים, שקלו מתווכי הודעות שהם זמינים מאוד ומבוזרים, כמו Amazon SQS או שירותי קאפקה מנוהלים, כדי למנוע נקודות כשל יחידות.
• אזורי זמן: בעת תזמון משימות או עיבוד נתונים רגישים לזמן, וודאו טיפול עקבי באזורי זמן ברחבי היישום והעובדים שלכם. השתמשו ב-UTC כסטנדרט.
• בינאום (i18n) ולוקליזציה (l10n): אם משימות הרקע שלכם כרוכות ביצירת תוכן (מיילים, דוחות), וודאו שהן מותאמות מקומית לאזורים שונים.
• מקביליות ותפוקה: כוונו את מספר עובדי Celery ואת הגדרות המקביליות שלהם בהתבסס על העומס הצפוי שלכם ועל משאבי השרת הזמינים באזורים שונים.

2. Redis Queue (RQ)

RQ היא חלופה פשוטה יותר ל-Celery, גם היא בנויה על בסיס Redis. היא מועדפת לעיתים קרובות עבור פרויקטים קטנים יותר או כאשר רצוי להשתמש בהגדרה פחות מורכבת.

הגדרת RQ עם FastAPI

דרישות קדם:

• התקינו את RQ ו-Redis:

            
pip install rq

            

              
                Copy
              
            
          

1. צרו קובץ משימות (לדוגמה, `tasks.py`):

            import time

def send_international_email(recipient: str, subject: str, body: str):
    # Simulate sending an email, considering international mail servers and delivery times.
    print(f"Sending email to {recipient} with subject: {subject}")
    time.sleep(5) # Simulate work
    print(f"Email sent to {recipient}.")
    return f"Email sent to {recipient}"

            

              
                Copy
              
            
          

2. שלבו עם יישום FastAPI שלכם (`main.py`):

            from fastapi import FastAPI
from redis import Redis
from rq import Queue

app = FastAPI()

# Connect to Redis
redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# Create an RQ queue
q = Queue(connection=redis_conn)

@app.post("/send-email-rq/")
def send_email_rq(
    recipient: str,
    subject: str,
    body: str
):
    # Enqueue the task
    task = q.enqueue(send_international_email, recipient, subject, body)
    return {"message": "Email scheduled for sending", "task_id": task.id}

# Endpoint to check task status (optional)
@app.get("/task-status-rq/{task_id}")
def get_task_status_rq(task_id: str):
    job = q.fetch_job(task_id)
    if job:
        return {
            "task_id": task_id,
            "status": job.get_status(),
            "result": job.result if job.is_finished else None
        }
    return {"message": "Task not found"}

            

              
                Copy
              
            
          

3. הפעילו את עובד RQ:

במסוף נפרד:

            
python -m rq worker default

            

              
                Copy
              
            
          

4. הפעילו את יישום FastAPI שלכם:

            
uvicorn main:app --reload

            

              
                Copy
              
            
          

שיקולים גלובליים עם RQ:

• זמינות Redis: וודאו שמופע Redis שלכם זמין מאוד וניתן לפיזור גיאוגרפי אם היישום שלכם משרת קהל גלובלי עם דרישות השהיה נמוכות. שירותי Redis מנוהלים הם אופציה טובה.
• מגבלות סקיילביליות: בעוד ש-RQ פשוט יותר, הגדלת קנה המידה שלו עשויה לדרוש יותר מאמץ ידני בהשוואה לכלי הפיתוח הנרחבים של Celery עבור סביבות מבוזרות.

3. תורי משימות אחרים (לדוגמה, Dramatiq, Apache Kafka עם KafkaJS/Faust)

בהתאם לצרכים הספציפיים שלכם, פתרונות תורי משימות אחרים עשויים להיות מתאימים יותר:

• Dramatiq: אלטרנטיבה פשוטה ומודרנית יותר ל-Celery, התומכת גם ב-Redis וב-RabbitMQ.
• Apache Kafka: עבור יישומים הדורשים יכולות תפוקה גבוהה, סבילות לתקלות ועיבוד זרמים, ניתן להשתמש ב-Kafka כמתווך הודעות למשימות רקע. ספריות כמו Faust מספקות פריימוורק לעיבוד זרמים בפייתון מעל Kafka. הדבר רלוונטי במיוחד ליישומים גלובליים עם זרמי נתונים עצומים.

תכנון זרימות עבודה גלובליות למשימות רקע

בעת בניית מערכות משימות רקע עבור קהל גלובלי, מספר גורמים דורשים התייחסות מדוקדקת מעבר ליישום בסיסי:

1. פיזור גיאוגרפי והשהיה (Latency)

משתמשים ברחבי העולם יתקשרו עם ה-API שלכם ממיקומים שונים. מיקום שרתי הוובר שלכם ועובדי המשימות שלכם יכול להשפיע באופן משמעותי על הביצועים.

• מיקום עובדים: שקלו לפרוס עובדי משימות באזורים קרובים יותר גיאוגרפית למקורות הנתונים או לשירותים שהם מקיימים איתם אינטראקציה. לדוגמה, אם משימה כרוכה בעיבוד נתונים ממרכז נתונים אירופאי, הצבת עובדים באירופה יכולה להפחית את ההשהיה.
• מיקום מתווך הודעות: וודאו שמתווך ההודעות שלכם נגיש עם השהיה נמוכה מכל שרתי הוובר ומופעי העובדים שלכם. שירותי ענן מנוהלים כמו AWS SQS, Google Cloud Pub/Sub או Azure Service Bus מציעים אפשרויות הפצה גלובליות.
• CDN עבור נכסים סטטיים: אם משימות רקע מייצרות דוחות או קבצים שמשתמשים מורידים, השתמשו ברשתות אספקת תוכן (CDNs) כדי לשרת נכסים אלה גלובלית.

2. אזורי זמן ותזמון

טיפול נכון בזמן הוא קריטי עבור יישומים גלובליים. ייתכן שיהיה צורך לתזמן משימות רקע לזמנים ספציפיים או להפעילן על בסיס אירועים המתרחשים בזמנים שונים.

• השתמשו ב-UTC: אחסנו ועיבדו תמיד חותמות זמן בתיאום זמן אוניברסלי (UTC). המירו לאזורי זמן מקומיים רק למטרות תצוגה.
• משימות מתוזמנות: אם אתם צריכים להריץ משימות בזמנים ספציפיים (לדוגמה, דוחות יומיים), וודאו שמנגנון התזמון שלכם לוקח בחשבון אזורי זמן שונים. Celery Beat, למשל, תומך בתזמון דמוי-cron שניתן להגדרה להרצת משימות בזמנים ספציפיים באופן גלובלי.
• טריגרים מונחי אירועים: עבור משימות מונחות אירועים, וודאו שחותמות הזמן של האירועים מתוקננות ל-UTC.

3. בינאום (i18n) ולוקליזציה (l10n)

אם משימות הרקע שלכם מייצרות תוכן המיועד למשתמשים, כגון הודעות דוא"ל, התראות או דוחות, עליהן להיות מותאמות מקומית.

• ספריות i18n: השתמשו בספריות i18n של פייתון (לדוגמה, `gettext`, `babel`) לניהול תרגומים.
• ניהול לוקאל: וודאו שעיבוד משימות הרקע שלכם יכול לקבוע את הלוקאל המועדף על המשתמש כדי ליצור תוכן בשפה ובפורמט הנכונים.
• עיצוב: פורמטים של תאריך, שעה, מספר ומטבע משתנים באופן משמעותי בין אזורים. הטמיעו לוגיקת עיצוב חזקה.

4. טיפול בשגיאות וניסיונות חוזרים

חוסר יציבות ברשת, כשלים זמניים בשירותים או אי-עקביות בנתונים עלולים להוביל לכשלים במשימות. מערכת עמידה חיונית לפעולות גלובליות.

• אידמפוטנטיות: תכננו משימות להיות אידמפוטנטיות במידת האפשר, כלומר, שניתן לבצע אותן מספר פעמים מבלי לשנות את התוצאה מעבר לביצוע הראשוני. הדבר חיוני לניסיונות חוזרים בטוחים.
• השהיה אקספוננציאלית (Exponential Backoff): הטמיעו השהיה אקספוננציאלית לניסיונות חוזרים כדי למנוע הצפת שירותים החווים בעיות זמניות.
• תורי הודעות כשל (Dead-Letter Queues - DLQs): עבור משימות קריטיות, הגדירו DLQs ללכידת משימות שנכשלות שוב ושוב, מה שמאפשר בדיקה ופתרון ידניים מבלי לחסום את תור המשימות הראשי.

5. אבטחה

משימות רקע מקיימות לעיתים קרובות אינטראקציה עם נתונים רגישים או שירותים חיצוניים.

• אימות והרשאה: וודאו שלמשימות הרצות ברקע יש את האישורים וההרשאות הנדרשים, אך לא יותר מכך.
• הצפנת נתונים: אם משימות מטפלות בנתונים רגישים, וודאו שהם מוצפנים גם במעבר (בין שירותים לעובדים) וגם במנוחה (במתווכי הודעות או במסדי נתונים).
• ניהול סודות: השתמשו בשיטות מאובטחות לניהול מפתחות API, אישורי מסד נתונים וסודות אחרים הנדרשים על ידי עובדי רקע.

6. ניטור ותצפית (Observability)

הבנת הבריאות והביצועים של מערכת משימות הרקע שלכם חיונית לפתרון בעיות ואופטימיזציה.

• רישום (Logging): הטמיעו רישום מקיף בתוך המשימות שלכם, כולל חותמות זמן, מזהי משימות והקשר רלוונטי.
• מדדים (Metrics): אספו מדדים על זמני ביצוע משימות, שיעורי הצלחה, שיעורי כשל, אורכי תורים וניצול עובדים.
• מעקב (Tracing): מעקב מבוזר יכול לעזור לדמיין את זרימת הבקשות והמשימות על פני מספר שירותים, מה שמקל על זיהוי צווארי בקבוק ושגיאות. ניתן לשלב כלים כמו Jaeger או OpenTelemetry.

שיטות עבודה מומלצות ליישום משימות רקע ב-FastAPI

ללא קשר לשאלה אם אתם משתמשים ב-`BackgroundTasks` המובנה של FastAPI או בתור משימות חיצוני, עקבו אחר שיטות עבודה מומלצות אלו:

• שמרו על משימות ממוקדות ואטומיות: כל משימת רקע צריכה לבצע באופן אידיאלי פעולה יחידה ומוגדרת היטב. זה הופך אותן לקלות יותר לבדיקה, ניפוי באגים וניסיונות חוזרים.
• תכננו לכשל: הניחו שמשימות ייכשלו. הטמיעו טיפול חזק בשגיאות, רישום ומנגנוני ניסיון חוזר.
• מזערו תלויות: עובדי רקע צריכים לכלול רק את התלויות הנדרשות לביצוע משימותיהם ביעילות.
• בצעו אופטימיזציה לסריאליזציית נתונים: אם אתם מעבירים נתונים מורכבים בין ה-API שלכם לעובדים, בחרו פורמט סריאליזציה יעיל (לדוגמה, JSON, Protocol Buffers).
• בדקו ביסודיות: בצעו בדיקות יחידה לפונקציות המשימה שלכם, ובדיקות אינטגרציה לתקשורת בין יישום FastAPI שלכם לבין תור המשימות.
• נטרו את התורים שלכם: בדקו באופן קבוע את סטטוס תורי המשימות שלכם, את ביצועי העובדים ואת שיעורי השגיאות.
• השתמשו בפעולות אסינכרוניות בתוך משימות היכן שניתן: אם משימת הרקע שלכם צריכה לבצע קריאות קלט/פלט (לדוגמה, ל-APIs אחרים או למסדי נתונים), השתמשו בספריות אסינכרוניות (כמו `httpx` עבור בקשות HTTP או `asyncpg` עבור PostgreSQL) בתוך פונקציות המשימה שלכם אם מנהל תור המשימות שבחרתם תומך בכך (לדוגמה, Celery עם `apply_async` באמצעות `countdown` או `eta` לתזמון, או עובדי `gevent`/`eventlet`). זה יכול לשפר עוד יותר את היעילות.

תרחיש לדוגמה: עיבוד הזמנות במסחר אלקטרוני גלובלי

שקלו פלטפורמת מסחר אלקטרוני עם משתמשים ברחבי העולם. כאשר משתמש מבצע הזמנה, מספר פעולות צריכות להתבצע:

• הודעה ללקוח: שליחת דוא"ל אישור הזמנה.
• עדכון מלאי: הפחתת רמות מלאי.
• עיבוד תשלום: אינטראקציה עם שער תשלום.
• הודעה למחלקת משלוחים: יצירת רשימת משלוחים.

אם כל אלה היו סינכרוניים, הלקוח היה ממתין זמן רב לאישור, והיישום עלול להפוך ללא מגיב תחת עומס.

שימוש במשימות רקע:

1. בקשת המשתמש לביצוע הזמנה מטופלת על ידי FastAPI.
2. FastAPI מחזיר מיד תגובה לאישור הזמנה למשתמש: "הזמנתך בוצעה והיא נמצאת בתהליך. תקבל/י דוא"ל בקרוב."
3. המשימות הבאות מתווספות לתור משימות חזק (לדוגמה, Celery):
• `send_order_confirmation_email(order_details)`: משימה זו תטפל ב-i18n עבור תבניות דוא"ל, תוך התחשבות בלוקאל של הלקוח.
• `update_inventory_service(order_items)`: קריאה למיקרו-שירות לעדכון מלאי, ייתכן שעל פני מחסנים אזוריים שונים.
• `process_payment_gateway(payment_details)`: מקיימת אינטראקציה עם מעבד תשלומים, שעשוי לכלול נקודות קצה אזוריות. משימה זו דורשת טיפול חזק בשגיאות ולוגיקת ניסיון חוזר.
• `generate_shipping_manifest(order_id, shipping_address)`: משימה זו מכינה נתונים עבור מחלקת המשלוחים, תוך התחשבות בתקנות המכס של מדינת היעד.

גישה אסינכרונית זו מבטיחה תגובה מהירה ללקוח, מונעת חסימה של ה-API הראשי, ומאפשרת עיבוד הזמנות סקיילבילי ועמיד גם בעונות שיא של קניות גלובליות.

מסקנה

ביצוע משימות אסינכרוני הוא אבן יסוד בבניית יישומים בעלי ביצועים גבוהים, ניתנים להרחבה וידידותיים למשתמש, במיוחד אלה המשרתים קהל גלובלי. Python FastAPI, עם האינטגרציה האלגנטית שלו של משימות רקע, מספק בסיס איתן. עבור פעולות פשוטות של "שגר ושכח", המחלקה `BackgroundTasks` המובנית של FastAPI היא נקודת התחלה מצוינת.

עם זאת, עבור יישומים תובעניים וקריטיים הדורשים עמידות, התמדה ותכונות מתקדמות כמו ניסיונות חוזרים, עיבוד מבוזר וניטור חזק, שילוב עם מערכות תורי משימות חזקות כמו Celery או RQ הוא חיוני. על ידי התחשבות מדוקדקת בגורמים גלובליים כגון פיזור גיאוגרפי, אזורי זמן, בינאום וטיפול חזק בשגיאות, תוכלו למנף משימות רקע כדי לבנות שירותי ווב בעלי ביצועים אמינים באמת עבור משתמשים ברחבי העולם.

שליטה במשימות רקע ב-FastAPI אינה עוסקת רק ביישום טכני; היא עוסקת בתכנון מערכות מגיבות, אמינות, וניתנות להרחבה כדי לענות על הצרכים המגוונים של בסיס משתמשים גלובלי.