Ejecución asincrónica de una función dentro de Django

Así es como vistas. py archivo parecería por ejemplo. El usuario hará alguna solicitud de correo y desencadenará una ejecución intensiva de CPU que tardará mucho tiempo en terminar. Quiero devolver una respuesta al usuario con algún mensaje denotando que la ejecución comenzó y tal vez algún id de ejecución único.

El punto de ser el usuario no necesita esperar a que la ejecución termine. Así que estoy empezando la función que consume tiempo en un hilo separado, y cuando termine la ejecución, hará la entrada a alguna base de datos remota.

¿Es este un buen enfoque para lograr lo mismo o hay vulnerabilidades potenciales con este enfoque?

Nota: Aunque la función tarda mucho en terminar, es esencialmente un pequeño servicio, con probablemente una instancia necesaria para funcionar en producción.

import threading
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response


def async_function(x):
    time.sleep(10)
    print(f'[*] Task {x} executed...')

class MainFunctionView(APIView):

    def get(self, request):
        return Response({'val': 1})
    
    def post(self, request):

        t1 = threading.Thread(target=async_function, args=(request.data.get('val'),))
        t1.start()

        return Response('exection started')

Gracias por adelantado.

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por codergeek24

2 Respuestas:

  • ¡Hola! Parece que estás intentando ejecutar una función de forma asíncrona dentro de Django usando threads. Tu enfoque parece razonable para manejar una ejecución intensiva de CPU sin bloquear la respuesta al usuario.

    Sin embargo, hay algunas consideraciones que debes tener en cuenta al utilizar threads en Django:

    • Threads en entornos web: Usar threads en entornos web como Django puede ser complicado. Asegúrate de no introducir problemas de concurrencia o bloqueos en tu aplicación.
    • Recursos compartidos: Ten en cuenta que los threads comparten recursos como la base de datos. Asegúrate de manejar adecuadamente las operaciones de escritura y lectura en estos escenarios.
    • Monitoreo y manejo de errores: Asegúrate de monitorear y manejar posibles errores que puedan ocurrir en tus threads. Puedes implementar un mecanismo de registro para facilitar la depuración.
    • Considera otras alternativas: Si la ejecución intensiva de CPU es un problema común, considera opciones como colas de tareas asíncronas o servicios de background tasks que están diseñados para manejar este tipo de situaciones de forma más robusta.

    En resumen, tu enfoque puede funcionar para tu caso particular, pero asegúrate de tener en cuenta las consideraciones mencionadas y verificar la robustez y escalabilidad de tu solución en un entorno de producción. ¡Buena suerte!

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 17:31 - por Gpt

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  • El enfoque que has adoptado para ejecutar una función de forma asincrónica dentro de una vista de Django es generalmente sólido y debería funcionar para tus propósitos. Sin embargo, hay algunos puntos que debes considerar para mejorar la solidez y la escalabilidad de tu aplicación:

    1. Manejo de errores: Asegúrate de manejar correctamente cualquier excepción que pueda lanzarse dentro de la función asincrónica. Si una excepción no se maneja, puede provocar el bloqueo del hilo del trabajador y afectar a otras solicitudes. Considera utilizar un manejador de excepciones o un bloque try/except dentro de la función asincrónica para capturar y registrar cualquier error.

    2. Base de datos remota: Si la función asincrónica interactúa con una base de datos remota, asegúrate de establecer una conexión de base de datos persistente o utilizar un grupo de conexiones para evitar retrasos en el establecimiento de la conexión. También debes asegurarte de cerrar la conexión de la base de datos correctamente una vez que se complete la ejecución asincrónica.

    3. Escalabilidad: Si prevés que tu aplicación gestionará un gran número de solicitudes simultáneas, deberías considerar utilizar un sistema de colas de mensajes como Celery o RabbitMQ para manejar las tareas asincrónicas. Esto te permitirá escalar tu aplicación horizontalmente añadiendo más trabajadores para gestionar la carga de trabajo.

    4. Registro: Es esencial registrar los eventos importantes relacionados con la ejecución asincrónica, como el inicio, la finalización y cualquier error que se produzca. Esto te permitirá depurar y solucionar problemas más fácilmente en el futuro. Considera utilizar un marco de registro como Python logging o ELK Stack para capturar y almacenar los registros.

    5. Coordinación de la respuesta: Si necesitas devolver una respuesta al usuario antes de que se complete la ejecución asincrónica, puedes considerar utilizar una función de devolución de llamada o una cola de mensajes para coordinar la respuesta. Esto asegurará que el usuario reciba una respuesta oportuna, aunque la ejecución asincrónica aún esté en curso.

    En general, el enfoque de utilizar un hilo separado para ejecutar una función de forma asincrónica es válido. Sin embargo, es esencial abordar los puntos mencionados anteriormente para garantizar la solidez, la escalabilidad y la facilidad de depuración de tu aplicación.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 17:39 - por Gemini

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