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Web Day 21 排程任務：APScheduler 與 cron

Web Day 21 排程任務：APScheduler 與 cron

執行需求：CPU 可跑；正式部署時需 Linux cron 或獨立的 scheduler 行程。今天是「Web 系統實戰：用 FastAPI 打造能上線的後端」系列的第二十一篇。昨天學了快取，把讀取路徑壓短了；今天換個方向：有些事不需要使用者按按鈕才做，例如「每天凌晨清掉過期的快取」、「每十分鐘把過期預約標為取消」、「每小時把統計資料彙整進資料庫」。這些都是排程任務。今天會用 APScheduler 3.11.x 把排程器掛進 FastAPI 的 lifespan，並對比 cron 在正式環境的差異。

引言

「排程任務」跟「背景任務」只有一字之差，但運作模式差很多。背景任務（Day 19）通常是被使用者動作觸發、馬上要排隊或立刻跑；排程任務則是「在固定的時間點」或「每隔一段時間」自動發生，跟使用者當下的行為無關。把這兩件事用同樣的工具做，雖然可行但會把程式碼搞混。今天介紹的 APScheduler 正是用來處理「與時間相關的事」。

今天的範例同樣接續 Day 16-20 的專案。我們會做四件事：第一，解釋 cron 表達式與 APScheduler 的對應；第二，用 lifespan 把 scheduler 掛進 FastAPI 應用；第三，寫兩個實際可跑的排程：每 30 秒清一次過期快取、每天凌晨發送當日預約提醒；第四，整理常見踩雷並討論 Windows 上的注意事項。

cron 表達式：五個欄位的時間規格

cron 是 Unix 系統幾十年來的標準排程格式，由五個（或六個含秒）欄位組成：

欄位 允許值 特殊語法
分鐘 0–59 * , - /
小時 0–23 * , - /
日 1–31 * , - / ?
月 1–12 或 jan–dec * , - /
週 0–6 或 sun–sat * , - / ?

幾個常見的範例：

  • */5 * * * *：每 5 分鐘
  • 0 9 * * 1-5：週一到週五的早上 9 點
  • 30 2 * * *：每天凌晨 2:30
  • 0 0 1 * *：每月 1 號午夜

APScheduler 內建 cron trigger，接受類似的表達式但加上了「秒」這個欄位（總共六個）。今天我們用 CronTrigger.from_crontab(...) 把標準五欄位字串直接吃進來，省去額外的學習成本。

APScheduler 與 FastAPI 的接法：lifespan

APScheduler 3.11.x 的核心物件是 BackgroundScheduler，它在背景啟動一個 thread 跑排程。我們用 FastAPI 的 lifespan 在應用啟動時啟動 scheduler、關閉時優雅停掉：

# app/scheduler.py
# 排程模組：把所有排程任務集中管理
from datetime import datetime
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
from apscheduler.triggers.interval import IntervalTrigger

from app.cache import redis_client


def cleanup_expired_cache():
    # 清掉所有 key 開頭是 web_day_20: 但沒有 TTL 的紀錄
    # 真實情境可以用 SCAN + TTL 判斷，這裡用簡化版
    keys = redis_client.keys("web_day_20:*")
    if keys:
        redis_client.delete(*keys)
    print(f"[{datetime.now().isoformat()}] 清掉 {len(keys)} 個快取 key")


def daily_booking_digest():
    # 每天寄一次預約摘要：真實情境會呼叫通知服務
    print(f"[{datetime.now().isoformat()}] 寄出每日預約摘要")


scheduler = BackgroundScheduler(timezone="Asia/Taipei")


def configure_scheduler():
    # 每 30 秒清一次過期快取（demo 用，正式環境可以每天一次）
    scheduler.add_job(
        cleanup_expired_cache,
        trigger=IntervalTrigger(seconds=30),
        id="cleanup_expired_cache",
        replace_existing=True,
    )
    # 每天 23:00 寄當日預約摘要
    scheduler.add_job(
        daily_booking_digest,
        trigger=CronTrigger.from_crontab("0 23 * * *"),
        id="daily_booking_digest",
        replace_existing=True,
    )

scheduler.add_job 把函式與觸發器綁在一起，id 是任務的唯一識別碼，replace_existing=True 確保重複註冊時會覆蓋。FastAPI 的 lifespan 接上這個 scheduler：

# app/main.py
# 把 scheduler 接進 lifespan
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI

from app.scheduler import configure_scheduler, scheduler

configure_scheduler()


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # 啟動：scheduler.start() 是非阻塞的
    scheduler.start()
    try:
        yield
    finally:
        # 關閉：等所有正在跑的任務結束
        scheduler.shutdown(wait=True)


app = FastAPI(title="Web Day 21 範例", lifespan=lifespan)


@app.get("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}


@app.get("/jobs")
def list_jobs():
    # 把目前所有排程的 id 與下次執行時間列出來
    jobs = []
    for job in scheduler.get_jobs():
        jobs.append({"id": job.id, "next_run": job.next_run_time.isoformat() if job.next_run_time else None})
    return {"jobs": jobs}

lifespan 在 FastAPI 0.93 之後是推薦的寫法。啟動時呼叫 scheduler.start()，它會在背景 thread 開始跑排程；應用關閉時 scheduler.shutdown(wait=True) 會等所有任務跑完才結束，避免「任務跑到一半被砍掉」。/jobs 端點可以讓我們驗證排程真的有註冊、什麼時候會跑下一次。

完整實作：用 lifespan 把所有東西串起來

把前面幾天的工具（cache、notify、scheduler）組在一起：

# app/main.py（更完整的版本）
from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import BackgroundTasks, Depends, FastAPI
from pydantic import BaseModel

from app.cache import cache_aside, invalidate
from app.notify import Notifier, PrintNotifier, get_notifier
from app.scheduler import configure_scheduler, scheduler, daily_booking_digest


configure_scheduler()


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    scheduler.start()
    try:
        yield
    finally:
        scheduler.shutdown(wait=True)


app = FastAPI(title="Web Day 21 範例", version="0.21.0", lifespan=lifespan)


class Booking(BaseModel):
    user_id: int
    service: str
    scheduled_at: str


@app.post("/bookings")
def create_booking(booking: Booking, background: BackgroundTasks, notifier: Notifier = Depends(get_notifier)):
    # 真的預約邏輯（簡化版）
    booking_id = hash((booking.user_id, booking.scheduled_at)) % 10_000
    # 通知丟到背景
    background.add_task(notifier.send, booking.user_id, f"預約 {booking.service} 成立")
    return {"booking_id": booking_id}


@app.get("/jobs")
def list_jobs():
    jobs = []
    for job in scheduler.get_jobs():
        jobs.append({"id": job.id, "next_run": job.next_run_time.isoformat() if job.next_run_time else None})
    return {"jobs": jobs}

這個版本把 FastAPI lifespan、BackgroundTasks、Depends 全部串起來。啟動時 scheduler 開始跑、停掉時 scheduler 優雅關閉；建立預約時通知丟到背景；查 /jobs 端點可以驗證排程真的有註冊。

啟動的方式跟之前一樣：

# 命令列：啟動 FastAPI
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 預期輸出（節錄）：
#   [2025-08-05 12:00:00] 清掉 0 個快取 key
#   INFO:     Application startup complete.

啟動時你會看到第一個任務（cleanup_expired_cache）馬上跑了一次（APScheduler 的 IntervalTrigger 預設會立刻執行一次）。/jobs 端點回傳類似這樣：

# 命令列：列出目前排程
curl -s http://127.0.0.1:8000/jobs
# 輸出：{"jobs":[{"id":"cleanup_expired_cache","next_run":"2025-08-05T12:00:30+08:00"},{"id":"daily_booking_digest","next_run":"2025-08-05T23:00:00+08:00"}]}

測試排程任務：不要在測試裡真的等 30 秒

測試排程任務最常見的錯誤是「真的等 30 秒」。正解是「把觸發器換成幾秒後執行」或「手動呼叫任務函式」。下面這個範例展示後者：

# tests/test_scheduler.py
# 排程任務的測試：直接呼叫函式，而不是真的等
from datetime import datetime

from app.scheduler import cleanup_expired_cache, daily_booking_digest


def test_cleanup_expired_cache_removes_keys(fake_redis):
    # 先塞一些資料
    fake_redis.set("web_day_20:item:1", "x")
    fake_redis.set("web_day_20:item:2", "y")
    fake_redis.set("other:keep", "z")
    assert fake_redis.exists("web_day_20:item:1") == 1

    cleanup_expired_cache()

    # web_day_20:* 都被清掉
    assert fake_redis.exists("web_day_20:item:1") == 0
    assert fake_redis.exists("web_day_20:item:2") == 0
    # 其他 key 沒被影響
    assert fake_redis.exists("other:keep") == 1


def test_daily_booking_digest_logs(monkeypatch, capsys):
    logged = []

    def fake_log(msg):
        logged.append(msg)

    monkeypatch.setattr("app.scheduler.print", fake_log)
    daily_booking_digest()
    assert any("每日預約摘要" in m for m in logged)

第一個測試直接呼叫 cleanup_expired_cache，不用等排程時間到；第二個測試用 monkeypatch 換掉 print，驗證函式有印出正確訊息。這種「測函式、不測排程」的寫法在 CI 環境特別穩定，幾百毫秒就能跑完。

如果你想測「排程真的有註冊」，可以另外寫一個測試：

# tests/test_scheduler_register.py
def test_scheduler_has_two_jobs():
    from app.scheduler import scheduler

    job_ids = {job.id for job in scheduler.get_jobs()}
    assert "cleanup_expired_cache" in job_ids
    assert "daily_booking_digest" in job_ids

這個測試只驗證「任務有被註冊」，不驗證「執行時間」。如果想驗證 cron 表達式有沒有寫錯，可以檢查 job.trigger 的內容，但這通常過於細節，留給 code review 處理就好。

Windows 上的注意事項

APScheduler 在 Windows 上運作得很好，跟 Linux 沒有明顯差異。但有兩個細節要記得：第一，BackgroundScheduler 預設用 thread 跑任務，Windows 對 thread 的管理與 Linux 略有差異，但對純計算或簡單 I/O 沒影響。第二，Windows 預設的 ProactorEventLoop 對 APScheduler 沒影響，因為排程本身是同步執行緒，與 asyncio 沒有交集。

如果你的任務會做長時間的同步 I/O（例如 requests.get），記得用 requests 而不是 httpx，因為 httpx 的 async client 在 Windows 上 ProactorEventLoop 的相容性還是有零星問題（Day 18 已提過）。對純計算的任務（例如「每天算一次彙總」），完全沒有作業系統差異。

另外一個常見問題：Windows 的時區。APScheduler 的 timezone 參數預設抓作業系統時區，Windows 可能回傳「太平洋標準時間」之類的歷史時區名稱。我們的範例明確指定 timezone="Asia/Taipei"，這在 Windows 與 Linux 都會正確運作。

正式環境的選擇：APScheduler、cron、或獨立行程

當你部署到正式環境時，要把 APScheduler 想清楚：它跑在 FastAPI 行程裡，FastAPI 重啟、crash、scale out 都會影響排程。三個常見的策略：

  • 保留 APScheduler（單機場景）：當你只有一台伺服器、把 FastAPI 跑成單一行程時，APScheduler 是最簡單的選擇。我們的範例就是這種。
  • 把排程拆到獨立的 worker：當你 scale out FastAPI（多個行程 + load balancer）時，如果每個行程都跑同一個排程，「清快取」會被執行好幾次。解法是把排程拆到一個獨立 worker，或用 Redis lock 確保只有一個行程執行某個任務。
  • 改用作業系統 cron：當你只在 Linux 上跑、且排程不複雜，可以把 APScheduler 的任務寫成獨立的 .py 腳本，用 crontab 排時間觸發。cron 比 APScheduler 簡單，但無法動態新增任務、不能從程式裡改時間。

實務上，Day 35-44 的預約管理系統會用「FastAPI 行程跑 APScheduler 處理即時任務、cron 處理每日批次」。兩者分工：即時任務（每 30 秒清一次過期快取）交給 APScheduler；批次任務（每天凌晨寄月度報表）交給 cron 跑獨立腳本。這是兼顧彈性與穩定的組合。

常見錯誤與踩雷

第一個雷是「在 lifespan 之外呼叫 scheduler.start()」。APScheduler 的設計是「全域物件、啟動一次」，如果你在每個 request handler 或每個測試都呼叫 start()，第二次會拋 RuntimeError: Scheduler is already running。解法是把 scheduler 宣告成模組層級的全域物件，並在 lifespan 或測試的 setup 階段啟動一次。

第二個是「任務丟出例外把 scheduler 弄停」。當任務函式內部拋例外，APScheduler 預設會記 log、繼續跑下一個任務，但有些版本會把整個 scheduler 弄停。解法是在任務函式外面包一層 try/except、把例外寫進日誌（Web Day 22 會深入）：

# app/scheduler.py（安全的任務寫法）
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


def cleanup_expired_cache():
    try:
        keys = redis_client.keys("web_day_20:*")
        if keys:
            redis_client.delete(*keys)
    except Exception:
        logger.exception("cleanup_expired_cache 失敗")
        # 不要重新 raise，否則 scheduler 會以為整個 job 失敗

第三個是「時區混淆」。當你寫 CronTrigger(hour=9) 而不指定時區，APScheduler 會用 scheduler 預設時區。我們的範例用 timezone="Asia/Taipei"，但如果 deploy 到 UTC 的容器、scheduler 用預設時區，「早上 9 點」會變成「UTC 9 點」而不是「台灣 9 點」。解法是顯式指定時區，並在 CI 環境用 TZ=Asia/Taipei 環境變數驗證。

第四個是「scheduler.shutdown() 阻塞太久」。當你在測試裡關閉 scheduler、任務還在跑，shutdown(wait=True) 會等到任務結束。實務上把 wait=False 設上去，shutdown 立刻返回，背景任務會被強制中斷。正式環境用 wait=True，測試環境用 wait=False，這是個常見的權衡。

效能與實務提醒

第一個提醒是「任務越短越好」。APScheduler 是單 thread 跑任務（預設），任務跑超過幾秒會擋住下一個任務的執行。多個任務要等前一個結束。實務上我們會讓任務「做完就結束」、「重的工作丟到背景 worker（Day 19）」，這是品質區塊一貫的分工。

第二個是「任務參數不要在閉包裡共用」。當你寫 scheduler.add_job(lambda: do_thing(state), ...)，state 是閉包共用的變數，多個任務並行時可能互相覆寫。解法是把狀態放進函式參數，或用 thread-local storage。

第三個是「不要把排程寫死」。我們的範例把排程寫在程式碼裡，這對 demo 沒問題，但實務上應該把時間規格放進設定檔（Web Day 29）。當營運說「改成每天早上 8 點」時，你只需要改設定、不需要改程式碼、也不用重新部署。

APScheduler 的進階主題：job store 與持久化

APScheduler 預設的 job store 是記憶體版本（MemoryJobStore），應用重啟就會失去所有排程。對小型服務這通常沒問題（每次啟動都會重新註冊），但當你希望「應用死掉、job 不消失、重啟後繼續執行」，可以改用 SQLAlchemyJobStore 或 RedisJobStore：

# app/scheduler.py（使用 RedisJobStore）
from apscheduler.jobstores.redis import RedisJobStore
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler


jobstores = {
    "default": RedisJobStore(
        jobs_key="web_day_21:jobs",
        run_times_key="web_day_21:run_times",
        host="localhost",
        port=6379,
        db=3,
    )
}

scheduler = BackgroundScheduler(timezone="Asia/Taipei", jobstores=jobstores)

RedisJobStore 把每個 job 的設定（id、trigger、func reference）寫進 Redis；應用重啟後 scheduler 啟動時會自動把 job 載回來。這個寫法在多行程部署時非常實用：每個行程啟動時都能看到完整的排程清單，避免「只有第一個行程註冊了 job、其他行程沒有」。

小結

今天把排程任務的工作流建立起來了。APScheduler 3.11.x 透過 FastAPI 的 lifespan 啟動與關閉，搭配 IntervalTrigger 與 CronTrigger 處理「每 N 秒」與「在特定時間點」。我們寫了兩個示範任務：每 30 秒清一次快取、每天 23:00 寄預約摘要。測試上用「直接呼叫任務函式」取代「真的等排程時間」，讓 CI 維持在毫秒級。Windows 上的時區與事件迴圈問題透過顯式設定解決。正式環境的部署策略（單機 APScheduler、獨立 worker、作業系統 cron）也做了對比。今天結束時你的專案裡應該有一個「會自己跑」的排程器，啟動後不再只回應使用者請求、還會主動做事。

今晚的練習：加上你自己的排程

最快的練習方式是「從你的專案裡挑一個重複的任務，加成 APScheduler」。例如：「每小時刪除 24 小時前建立的測試資料」、「每 5 分鐘 ping 一個 health endpoint 並寫進資料庫」、「每週一早上 9 點清掉上週的 log」。

具體步驟：在 app/scheduler.py 寫一個新函式；用 scheduler.add_job 加進 configure_scheduler 裡；用 uv run uvicorn app.main:app --reload 啟動；用 /jobs 端點驗證註冊成功；等時間到，看 log 確認真的有跑。整個過程 30 分鐘內可以完成，跑完之後你就有一個「會自己跑」的服務，而不是只會等使用者按按鈕的程式。

如果你的任務需要資料庫或外部 API，記得在任務函式裡用 try/except 包起來（前面踩雷段落提過）。明天我們會把這些「會自己跑的事」與「會回應使用者的事」一起寫進日誌，讓你可以事後追溯問題。

排程與觀察性：當任務沒跑時怎麼辦

排程任務最常見的故障模式是「任務到了時間卻沒跑」。這通常有幾個原因：第一，行程死掉了。APScheduler 在背景 thread 跑，行程 OOM kill 就不會有下個 tick。第二，時區設錯了。排程「早上 9 點」但你以為是台灣 9 點、其實是 UTC 9 點。第三，任務函式拋例外被 scheduler 預設行為吞掉，於是看起來「沒跑」、其實是「跑失敗」了。

解法是「任務監控」。我們可以用 Web Day 22 即將介紹的 logging 模組，在任務開始與結束時印 INFO 等級的訊息，包含任務 id、執行時間、耗時。一旦任務失敗，至少能在 log 裡看到錯誤。實務上還會把任務的執行紀錄寫進資料庫或 Redis，這樣 dashboard 可以顯示「今天跑了幾次、最後一次是什麼時候」。這些觀察性設計在 Day 34「健康檢查與監控」會再深入展開。

APScheduler 與 asyncio：可以混合但要注意

APScheduler 的 BackgroundScheduler 用的是 thread，不是 asyncio。當你在 async 端點裡呼叫 scheduler 的方法（例如 scheduler.add_job(...)），它會在呼叫端點的 worker thread 同步執行，不會打斷事件迴圈。但如果你想讓排程任務本身是 async 函式，APScheduler 3.11.x 並不直接支援；正確做法是「在 async 任務裡用 asyncio.run(...) 啟動一個小事件迴圈」、或乾脆「用 APScheduler 觸發背景任務、把 async 工作交給 asyncio.create_task」。

這個混合模型對小型服務來說太複雜，實務上把排程任務寫成普通 def 函式最簡單。Day 35-44 的預約管理系統裡，所有排程任務都是普通函式：它們呼叫 SQLModel 同步 engine 抓資料、把結果寫進 Redis 8 或資料庫。async 端點則由 FastAPI 自己處理，兩者互不干擾。

把 APScheduler 換成 Celery beat：另一條路

如果你的排程任務需要「跨機器執行」、「失敗重試」、「從管理介面查狀態」，APScheduler 不夠用，可以考慮 Celery beat（Day 19 提過的 Celery 5.5 家族成員）。Celery beat 是 Celery 的排程器，搭配 Redis 或 RabbitMQ 作為 broker，能把任務交給 worker 行程執行。設定成本比 APScheduler 高，但橫向擴展能力強很多。

判斷原則跟 Day 19 一樣：「只有單機、任務簡單、無須重試」用 APScheduler；「多機、需要可靠傳遞、需要狀態查詢」用 Celery beat。Web Day 41「專案：Docker Compose 一鍵上線」會在預約管理系統專案裡同時用上兩者：APScheduler 處理即時的小任務、Celery beat 處理跨機器的批次任務。

結語

今天的排程任務跟昨天的背景任務都是「服務在沒人按的時候也會做事」。明天，Web Day 22「日誌設計與請求追蹤」會把這些「事」記錄下來：任務什麼時候跑、跑了多久、發生了什麼錯誤、誰發起的請求。今天我們已經在任務裡用 print，印在終端機看起來 OK，但正式環境需要更結構化的記錄方式，這正是明天的主軸。

延伸資源

  • APScheduler 官方文件（3.11.x，2025）：https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/
  • FastAPI lifespan 官方教學（0.116，2025-07）：https://fastapi.tiangolo.com/advanced/events/
  • cron 表達式速查表（crontab.guru，2025）：https://crontab.guru/
  • Linux cron 官方說明（2025）：https://man7.org/linux/man-pages/man5/crontab.5.html
  • APScheduler 在容器環境的注意事項（2025）：https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/faq.html
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