మీరు బలమైన బ్యాకగ్రౌండ్ జాబ్‌లను (Celery/ARQ) ఎలా అమలు చేస్తారు?

Question

Accepted Answer

**బలమైన, మూల్యవంతమైన బ్యాకగ్రౌండ్ జాబ్‌ల** కోసం (FastAPI యొక్క లేత `BackgroundTasks` కంటే ఎక్కువ), మీరు నిజమైన టాస్క్ క్యూని ఉపయోగిస్తారు: **Celery** (స్థాపించబడిన ప్రమాణం) లేదా **ARQ** (ఆధునిక async-native క్యూ). ఇవి Redis వంటి బ్రోకర్ ద్వారా సమర్థించిన ప్రత్యేక worker ప్రక్రియలలో భారీ, పునరావృతం చేయగల, షెడ్యూల్ చేయబడిన పనిని అమలు చేస్తాయి.

## BackgroundTasks ఎందుకు కాదు?

```text
BackgroundTasks runs in the web process → NO persistence (lost on crash), NO retries,
NO scheduling, and heavy work ties up the worker. Fine only for quick fire-and-forget.
For durable/critical/heavy/scheduled jobs → use a real task queue (Celery / ARQ).
```

## Celery — టాస్క్‌లను నిర్వచించండి మరియు క్యూ చేయండి

```python
# tasks.py
from celery import Celery
celery_app = Celery("tasks", broker="redis://localhost:6379")

@celery_app.task(bind=True, max_retries=3)
def process_video(self, video_id: int):
    try:
        do_heavy_processing(video_id)        # runs in a WORKER, not the web process
    except Exception as exc:
        raise self.retry(exc=exc, countdown=60)   # automatic retry on failure
```

```python
# in a FastAPI endpoint — QUEUE the task, return immediately
@app.post("/videos/{id}/process")
def process(id: int):
    process_video.delay(id)                  # enqueue → returns at once (doesn't block)
    return {"status": "processing started"}
# run workers separately: celery -A tasks worker
```

এন్డ్‌పాయింట్ జాబ్‌ను నేమిస్తుంది మరియు తక్షణమే ప్రతిస్పందిస్తుంది; ఒక ప్రత్యేక **worker** ప్రక్రియ దానిని సంరక్షణ మరియు పునరావృత్తులతో అమలు చేస్తుంది.

## ARQ — async-native (FastAPI యొక్క async మోడల్‌కు సరిపోతుంది)

```python
# ARQ is built on asyncio — a natural fit for async FastAPI codebases
async def process_video(ctx, video_id: int):
    await do_async_processing(video_id)

# enqueue from an endpoint
await redis.enqueue_job("process_video", video_id)
```

ARQ అనేది ఒక తేలికైన, async-first ప్రత్యామ్నాయం — మీ కోడ్‌బేస్ ఇప్పటికే async అయినప్పుడు ఆకర్షణీయమైనది.

## నిజమైన టాస్క్ క్యూ ఏ విధానాలను అందిస్తుంది

```text
✓ Persistence — jobs survive crashes/restarts (stored in the broker)
✓ Retries with backoff — resilience against transient failures
✓ Scheduling — periodic/cron-like jobs (Celery Beat)
✓ Distribution & scaling — workers scale independently of the web servers
✓ Concurrency & rate limiting, task routing/priorities, result tracking
```

## ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది

నిర్భయమైన బ్యాకగ్రౌండ్ జాబ్‌లను అమలు చేయడం ఉత్పత్తి-గ్రేడ్ FastAPI అనువర్తనాలను నిర్మించడానికి అవసరమైనది, ఇవి భారీ లేదా వాయిదా పనిని విశ్వసనీయంగా నిర్వహిస్తాయి — మరియు నిజమైన టాస్క్ క్యూని ఎప్పుడు మరియు ఎలా ఉపయోగించాలో అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యమైన సీనియర్-స్థాయి జ్ఞానం.

ప్రధాన తీర్పు `BackgroundTasks` **యొక్క పరిమితులను** గుర్తించడం (సంరక్షణ, పునరావృత్తులు, లేదా షెడ్యూలింగ్ లేదు — శీఘ్ర, నాన్-క్రిటికల్ పనికి మాత్రమే సరిపోతుంది) మరియు **Celery లేదా ARQ** కి చేరుకోవడం, పని మూల్యవంతమైనది, పునరావృతం చేయగలిది, షెడ్యూల్ చేయబడిది, భారీ, లేదా విభిన్నమైనది (ఫైల్‌లు/వీడియోలను ప్రాసెస్ చేయడం, బల్క్ ఇమెయిలులు పంపడం, డేటా సింకింగ్, రిపోర్టులు ఉత్పత్తి చేయడం) అయితే.

ఈ క్యూలు క్లిష్టమైన ఉత్పత్తి సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి: **సంరక్షణ** (జాబ్‌లు బ్రోకర్ ద్వారా క్రాష్‌ల నుండి బయటపడతాయి, కాబట్టి పని కోల్పోదు), **స్వయంచాలక పునరావృత్తులు** (తాత్కాలిక వైఫల్యాల కంటే సహనశీలత), **షెడ్యూలింగ్** (ఆవర్తన జాబ్‌లు), మరియు **independent scaling** web సర్వర్‌ల నుండి workers.

టాస్క్‌లను నిర్వచించడం మరియు నేమించడం ఎలాగో తెలుసుకోవడం (Celery యొక్క `.delay()`, ARQ యొక్క async-native API), ఆర్కిటెక్చర్ (broker + workers), ముఖ్యంగా నిజమైన క్యూని BackgroundTasks కి వర్సెస్ ఉపయోగించాల్సిన **నిర్ణయం**, విశ్వసనీయ అనువర్తనాలను నిర్మించడానికి విలువైనది, ఇవి భారీ పనిని కోల్పోకుండా ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తాయి — సాధారణ, ముఖ్యమైన అవసరం, ఇది నిండిన ఉత్పత్తి వ్యవస్థలను బలహీనమైన వాటి నుండి వేరుచేస్తుంది.