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FastAPI BackgroundTasks 进阶指南

1. 核心机制解析

graph TD
A[客户端请求] --> B[FastAPI路由处理]
B --> C{是否包含BackgroundTasks}
C -->|是| D[注册后台任务]
C -->|否| E[直接返回响应]
D --> F[构造响应对象]
F --> G[返回HTTP响应]
G --> H[执行注册的后台任务]

关键设计特点：

  • 任务队列机制：所有后台任务按注册顺序执行
  • 自动依赖注入：通过参数声明自动获取实例
  • 异常隔离：单个任务失败不影响整体流程

2. 生产级代码示例

# requirements.txt

fastapi==0.103.2

pydantic==2.5.3

uvicorn==0.23.2


from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI

from pydantic import BaseModel, EmailStr

app = FastAPI()

class UserRegister(BaseModel):

    username: str

    email: EmailStr

    password: str

async def send_welcome_email(email: str):

    """模拟邮件发送（实际应使用SMTP库）"""

    print(f"Sending email to {email}")

    # 这里可以添加真正的邮件发送逻辑

@app.post("/register", status_code=201)

async def create_user(

    user: UserRegister,

    background_tasks: BackgroundTasks

):

    """用户注册接口"""

    # 主逻辑处理

    print(f"Creating user: {user.username}")

    # 添加后台任务

    background_tasks.add_task(

        send_welcome_email,

        user.email

    )

    return {"message": "User created successfully"}

3. 高级应用场景

3.1 数据库事务补偿

async def cleanup_failed_registration(user_id: int):

    """注册失败后的数据回滚"""

    async with AsyncSessionLocal() as session:

        await session.execute(

            delete(User).where(User.id == user_id)

        )

        await session.commit()

@app.post("/register")

async def register_user(

    user: UserRegister,

    background_tasks: BackgroundTasks

):

    try:

        # 数据库操作...

    except Exception as e:

        background_tasks.add_task(

            cleanup_failed_registration,

            new_user.id

        )

        raise HTTPException(...)

3.2 任务编排模式

def task_wrapper(func):

    """任务执行监控装饰器"""

    async def wrapper(*args, **kwargs):

        try:

            print(f"Starting task {func.__name__}")

            await func(*args, **kwargs)

            print(f"Task {func.__name__} completed")

        except Exception as e:

            print(f"Task failed: {str(e)}")

            # 可添加重试逻辑

    return wrapper

@app.post("/batch-process")

async def batch_processing(

    background_tasks: BackgroundTasks

):

    background_tasks.add_task(

        task_wrapper(process_data)

    )

    background_tasks.add_task(

        task_wrapper(generate_reports)

    )

4. 性能优化策略

  • 任务分片：将大任务拆分为多个子任务
  • 资源限制：通过信号量控制并发量
  • 超时设置：为长时间任务添加执行时限
from fastapi.concurrency import run_in_threadpool

async def resource_intensive_task():

    # CPU密集型任务示例

    await run_in_threadpool(

        lambda: heavy_computation()

    )

5. 课后 Quiz

Q1: 当后台任务需要访问数据库时，应该如何正确处理数据库会话？

A) 直接使用主请求的会话

B) 每个任务创建独立会话

C) 使用全局共享会话

正确答案：B

解析：每个后台任务应该创建独立的数据库会话，因为主请求的会话在响应返回后可能已关闭。推荐在任务内部使用上下文管理器创建新会话。

6. 典型报错处理

报错现象：

RuntimeError: No response returned.

原因分析：

在后台任务中直接返回了响应对象

解决方案：

  1. 确保后台任务函数不返回任何值
  2. 将响应处理逻辑移到主请求流程
  3. 使用独立的路由处理异步任务结果

预防建议：

  • 严格区分请求处理与后台任务职责
  • 使用类型检查工具验证函数返回值
  • 在任务函数中添加返回值检测逻辑

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