Làm thế nào để chạy các background job bền vững (Celery/ARQ)?

Question

Accepted Answer

Cho các **background job bền vững, đáng tin cậy** (vượt ra ngoài `BackgroundTasks` nhẹ của FastAPI), bạn dùng một task queue thực sự: **Celery** (chuẩn mực đã thành danh) hoặc **ARQ** (một queue async-native hiện đại). Chúng chạy công việc nặng, cần retry, lập lịch trong các tiến trình worker riêng, được hỗ trợ bởi một broker như Redis.

## Tại sao không chỉ dùng BackgroundTasks?

```text
BackgroundTasks chạy trong tiến trình web → KHÔNG bền vững (mất khi crash), KHÔNG retry,
KHÔNG lập lịch, và công việc nặng chiếm dụng worker. Chỉ ổn cho fire-and-forget nhanh.
Cho job bền vững/quan trọng/nặng/lập lịch → dùng một task queue thực sự (Celery / ARQ).
```

## Celery — định nghĩa và đưa task vào hàng đợi

```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)        # chạy trong một WORKER, không phải tiến trình web
    except Exception as exc:
        raise self.retry(exc=exc, countdown=60)   # tự động retry khi fail
```

```python
# trong một FastAPI endpoint — ĐƯA task vào hàng đợi, trả về ngay
@app.post("/videos/{id}/process")
def process(id: int):
    process_video.delay(id)                  # đưa vào hàng đợi → trả về ngay (không chặn)
    return {"status": "processing started"}
# chạy worker riêng: celery -A tasks worker
```

Endpoint đưa job vào hàng đợi và phản hồi tức thì; một tiến trình **worker** riêng thực thi nó với tính bền vững và retry.

## ARQ — async-native (phù hợp với mô hình async của FastAPI)

```python
# ARQ được xây trên asyncio — một sự phù hợp tự nhiên cho codebase FastAPI async
async def process_video(ctx, video_id: int):
    await do_async_processing(video_id)

# đưa vào hàng đợi từ một endpoint
await redis.enqueue_job("process_video", video_id)
```

ARQ là một lựa chọn thay thế nhẹ hơn, ưu tiên async — hấp dẫn khi codebase của bạn đã là async.

## Một task queue thực sự cung cấp gì

```text
✓ Tính bền vững — job sống sót qua crash/restart (lưu trong broker)
✓ Retry với backoff — kháng cự lỗi tạm thời
✓ Lập lịch — job định kỳ/kiểu cron (Celery Beat)
✓ Phân tán & mở rộng — worker mở rộng độc lập với web server
✓ Đồng thời & rate limiting, định tuyến/ưu tiên task, theo dõi kết quả
```

## Tại sao điều này quan trọng

Chạy background job bền vững thiết yếu để xây dựng ứng dụng FastAPI cấp production xử lý công việc nặng hoặc trì hoãn một cách đáng tin cậy — và hiểu khi nào và cách dùng một task queue thực sự là kiến thức cấp senior quan trọng.

Phán đoán cốt lõi là nhận ra **giới hạn của `BackgroundTasks`** (không bền vững, retry, hay lập lịch — chỉ ổn cho công việc nhanh, không quan trọng) và chuyển sang **Celery hoặc ARQ** khi công việc phải bền vững, cần retry, lập lịch, nặng, hoặc phân tán (xử lý file/video, gửi email hàng loạt, đồng bộ dữ liệu, tạo báo cáo).

Các queue này cung cấp các khả năng production then chốt: **tính bền vững** (job sống sót qua crash nhờ broker, nên công việc không mất), **tự động retry** (kháng cự lỗi tạm thời), **lập lịch** (job định kỳ), và **mở rộng độc lập** worker khỏi web server.

Biết cách định nghĩa và đưa task vào hàng đợi (`.delay()` của Celery, API async-native của ARQ), kiến trúc (broker + worker), và đặc biệt **quyết định khi nào dùng một queue thực sự so với BackgroundTasks**, có giá trị để kiến trúc các ứng dụng đáng tin cậy đẩy công việc nặng đi mà không làm mất nó — một yêu cầu phổ biến, quan trọng phân biệt hệ thống production bền vững với hệ thống mong manh.