在快速开发web应用程序的现代开发环境中，FastAPI作为一个快速高效的web框架，在处理请求上已经表现出了非常好的性能。但是，在某些情况下，当请求非常多或者需要执行超长时间的计算时，单个服务器可能会超负荷运行。解决这个问题的一种解决方案是使用分布式计算，将计算任务分发到多个服务器上，从而缓解单个服务器的压力。本文将介绍如何在FastAPI中实现请求的分布式处理和调度。
什么是分布式计算？
分布式计算是指将一个大型计算任务分解为多个小任务，并将这些小任务分发到多个计算节点上并行计算，最后将结果合并在一起。分布式计算可以提高计算速度，缩短计算时间，并提高计算可用性。分布式计算通常使用消息传递机制进行节点间通信，这种机制可以提供高度的灵活性和可扩展性。
使用Celery实现分布式任务调度
Celery是一个Python分布式任务调度框架，支持异步任务、定时任务、周期性任务等。Celery可以与FastAPI无缝集成，以实现FastAPI应用程序的分布式计算。使用Celery需要创建一个Celery应用程序对象，它负责管理任务队列和任务执行器，并提供一些配置选项。在FastAPI中使用Celery需要安装Celery和redis组件，先创建一个Celery应用程序对象。
from celery import Celery
celery_app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
@celery_app.task
def add(x, y):
return x + y
在这个例子中，我们创建了一个名为tasks的Celery应用程序，并使用redis作为消息代理和结果后端。然后，我们定义了一个任务add，它将两个参数相加并返回结果。
为FastAPI应用程序添加Celery任务的配置
现在，我们需要将Celery应用程序与FastAPI应用程序结合起来，以便在FastAPI应用程序中异步执行任务。为此，我们需要启动Celery应用程序，以便它可以接受任务并将它们放入任务队列中。我们需要在FastAPI应用程序中添加以下代码：
from fastapi import FastAPI
from celery import Celery
from celery.result import AsyncResult
app = FastAPI()
celery_app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
@app.post('/tasks/add/')
async def add_together(x: int, y: int):
task = celery_app.send_task('tasks.add', args=[x,y])
return {'task_id': task.id}
@app.get('/tasks/status/')
async def task_status(task_id: str):
task = AsyncResult(task_id, app=celery_app)
return {'status': task.status, 'result': task.result}
在这个代码中，我们在应用程序中添加了两个API端点，一个用于提交任务，一个用于检查任务状态。提交任务的端点将任务发送到Celery应用程序，并返回任务ID。检查任务状态的端点将任务ID发送到Celery应用程序，并返回任务的状态和结果。
如何在FastAPI应用程序中添加分布式任务调度？
现在我们已经有了一个在FastAPI中使用Celery的例子，让我们看一下如何在FastAPI应用程序中使用Celery进行分布式任务调度。一个常见的分布式任务调度场景是在多个节点上运行相同的计算任务，并将结果汇总在一起。在这种情况下，我们可以使用Celery的scatter-gather模式。
scatter-gather模式适合于以下场景：
需要运行一些计算密集型的任务
需要将计算任务分布到多台服务器上处理
需要在所有服务器上完成计算任务后，将结果合并在一起
下面是使用scatter-gather模式的示例代码：
from celery import group
@app.post('/tasks/scatter-gather/')
async def calculate_sum(numbers: List[int]):
group_task = group([add.s(number, number) for number in numbers])
result = group_task.apply_async()
return {'task_id': result.id}
@app.get('/tasks/scatter-gather/status')
async def get_scatter_gather_result(task_id: str):
result = AsyncResult(task_id, app=celery_app)
return {'status': result.status, 'result': result.result}
在这个例子中，我们定义了一个名为calculate_sum的端点来处理任务。我们首先将所有数字作为参数发送到一个返回数字相加结果的任务中，然后将这些任务分组，并在所有服务器上异步执行这些任务。最后，我们等待所有结果汇集到一起并返回结果。
我们还定义了一个名为get_scatter_gather_result的API端点，用于检查任务状态和结果。
总结
使用Celery和FastAPI可以轻松地将FastAPI应用程序转换为分布式应用程序。通过Celery，我们可以将计算任务分发到多个服务器上，并将结果汇总在一起。我们使用scatter-gather模式来使用Celery进行分布式计算。在这个例子中，我们可以将任务分布到多台服务器上，以计算数字列表中的数学和，并将结果汇集在一起。这种方法可用于各种异步计算任务，以提高性能和可用性。