如何在FastAPI中让后台任务既高效又不会让你的应用崩溃？

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（一）BackgroundTasks 基本用法

1.1 任务处理机制

通过 FastAPI 的 BackgroundTasks 类型，我们可以将非即时性操作（如发送邮件、日志记录等）从主请求处理流程中分离。系统架构原理如下：

请求处理流程：

这种机制的优势在于：

• 响应时间减少 40%-60%（根据任务复杂度）
• 支持同步/异步混合任务处理
• 自动处理任务依赖关系

1.2 基础实现步骤

使用 pydantic2.5.2 和 fastapi0.104.0 的示例：

from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
# 定义数据模型
class UserRegistration(BaseModel):
 username: str
 email: str
# 后台任务函数
def send_welcome_email(email: str):
 # 模拟邮件发送（实际需替换真实SMTP配置）
 print(f"Sending welcome email to {email}")
# 路由处理
@app.post("/register")
async def create_user(
 user: UserRegistration,
 background_tasks: BackgroundTasks
):
 # 添加后台任务
 background_tasks.add_task(send_welcome_email, user.email)
 return {"message": "Registration successful"}

关键实现要素：

1. 注入 BackgroundTasks 参数到路由函数
2. 通过 add_task 方法添加任务
3. 任务函数支持同步/异步定义

（二）高级功能实现

2.1 依赖注入增强

结合依赖注入系统实现复用：

from typing import Annotated
from fastapi import Depends
def get_notification_service():
 # 模拟通知服务初始化
 return NotificationService()
@app.post("/order")
async def create_order(
 background_tasks: BackgroundTasks,
 notify_service: Annotated[NotificationService, Depends(get_notification_service)]
):
 background_tasks.add_task(
 notify_service.send_order_confirmation,
 order_id=123
 )

2.2 混合任务处理

同步与异步任务混合示例：

async def async_task_1():
 await asyncio.sleep(1)
def sync_task_2():
 time.sleep(2)
@app.get("/complex-task")
def complex_operation(background_tasks: BackgroundTasks):
 background_tasks.add_task(async_task_1)
 background_tasks.add_task(sync_task_2)

（三）测试与调试

3.1 单元测试示例

使用 pytest7.4.0 和 httpx0.25.0：

from fastapi.testclient import TestClient
def test_background_task():
 client = TestClient(app)
 
 with mock.patch("module.send_welcome_email") as mock_task:
 response = client.post("/register", json={
 "username": "testuser",
 "email": "test@example.com"
 })
 
 assert response.status_code == 200
 mock_task.assert_called_once_with("test@example.com")

3.2 集成测试要点

• 使用 --reload 参数检测任务执行
• 通过日志监控任