return nil, fmt.Errorf("unable to initialize the queue store of Redis `%s`: %w", id, err)
		}
	}

	pool := &redis.Pool{
		MaxIdle:     3,
		IdleTimeout: 2 * 60 * time.Second,
		Dial: func() (redis.Conn, error) {
			conn, err := redis.Dial("tcp", args.Addr.String())
			if err != nil {
				return nil, err
			}

			if args.Password != "" {
				if args.User != "" {

mc event add myminio/images arn:minio:sqs::1:redis --suffix .jpg
mc event list myminio/images
arn:minio:sqs::1:redis s3:ObjectCreated:*,s3:ObjectRemoved:* Filter: suffix=”.jpg”
```

### Step 3: Test on Redis

Start the `redis-cli` Redis client program to inspect the contents in Redis. Run the `monitor` Redis command. This prints each operation performed on Redis as it occurs.

```
redis-cli -a yoursecret
127.0.0.1:6379> monitor

	NATS          map[string]target.NATSArgs          `json:"nats"`
	NSQ           map[string]target.NSQArgs           `json:"nsq"`
	PostgreSQL    map[string]target.PostgreSQLArgs    `json:"postgresql"`
	Redis         map[string]target.RedisArgs         `json:"redis"`
	Webhook       map[string]target.WebhookArgs       `json:"webhook"`
}

const (
	defaultTarget = "1"
)

// NewConfig - initialize notification config.
func NewConfig() Config {

		},
	}

	HelpRedis = config.HelpKVS{
		config.HelpKV{
			Key:         target.RedisAddress,
			Description: "Redis server's address. For example: `localhost:6379`",
			Type:        "address",
			Sensitive:   true,
		},
		config.HelpKV{
			Key:         target.RedisKey,
			Description: "Redis key to store/update events, key is auto-created",
			Type:        "string",
			Sensitive:   true,
		},
		config.HelpKV{

更多细节查看 [Starlette 后台任务的官方文档](https://www.starlette.dev/background/)。

## 告诫 { #caveat }

如果您需要执行繁重的后台计算，并且不一定需要由同一进程运行（例如，您不需要共享内存、变量等），那么使用其他更大的工具（如 [Celery](https://docs.celeryq.dev)）可能更好。

它们往往需要更复杂的配置，即消息/作业队列管理器，如RabbitMQ或Redis，但它们允许您在多个进程中运行后台任务，甚至是在多个服务器中。

但是，如果您需要从同一个**FastAPI**应用程序访问变量和对象，或者您需要执行小型后台任务（如发送电子邮件通知），您只需使用 `BackgroundTasks` 即可。

## 回顾 { #recap }

## 注意事項 { #caveat }

如果你需要執行繁重的背景計算，且不一定要由同一個行程執行（例如不需要共用記憶體、變數等），可以考慮使用更大型的工具，例如 [Celery](https://docs.celeryq.dev)。

這類工具通常需要較複雜的設定，以及訊息/工作佇列管理器（如 RabbitMQ 或 Redis），但它們允許你在多個行程，甚至多台伺服器上執行背景任務。

但如果你需要存取同一個 **FastAPI** 應用中的變數與物件，或只需執行小型的背景任務（例如寄送郵件通知），僅使用 `BackgroundTasks` 即可。

## 重點回顧 { #recap }

They tend to require more complex configurations, a message/job queue manager, like RabbitMQ or Redis, but they allow you to run background tasks in multiple processes, and especially, in multiple servers.

```
Client #1596980209979 left the chat
```

/// tip

上面的应用程序是一个最小和简单的示例，用于演示如何处理和向多个 WebSocket 连接广播消息。

但请记住，由于所有内容都在内存中以单个列表的形式处理，因此它只能在进程运行时工作，并且只能使用单个进程。

如果您需要与 FastAPI 集成更简单但更强大的功能，支持 Redis、PostgreSQL 或其他功能，请查看 [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)。

///

## 更多信息 { #more-info }

要了解更多选项，请查看 Starlette 的文档：

* [`WebSocket` 类](https://www.starlette.dev/websockets/)。

If you need something easy to integrate with FastAPI but that is more robust, supported by Redis, PostgreSQL or others, check [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster).

///

## More info { #more-info }

To learn more about the options, check Starlette's documentation for:

## 注意 { #caveat }

大量のバックグラウンド計算が必要であり、必ずしも同じプロセスで実行する必要がない場合 (たとえば、メモリや変数などを共有する必要がない場合)、[Celery](https://docs.celeryq.dev) のようなより大きな他のツールを使用するとメリットがあるかもしれません。

これらは、より複雑な構成、RabbitMQ や Redis などのメッセージ/ジョブキューマネージャーを必要とする傾向がありますが、複数のプロセス、特に複数のサーバーでバックグラウンドタスクを実行できます。

ただし、同じ **FastAPI** アプリから変数とオブジェクトにアクセスする必要がある場合、または小さなバックグラウンドタスク (電子メール通知の送信など) を実行する必要がある場合は、単に `BackgroundTasks` を使用できます。

## まとめ { #recap }