前言
日常任务开放中,我们会有很多异步、批量、定时、延迟任务要处理,go-zero中有 go-queue
,推荐使用 go-queue
去处理,go-queue
本身也是基于 go-zero
开发的,其本身是有两种模式:
-
dq
:依赖于beanstalkd
,适合延时、定时任务执行; -
kq
:依赖于kafka
,适用于异步、批量任务执行;
本篇就先从 dq
开始,慢慢探究 go-queue
背后执行的逻辑。
dq 简介
dq
封装底层 beanstalkd
操作,分布式存储,延迟、定时设置。重启服务可以重新执行,但是消息不会丢失,因为消息的处理都交由 beanstalkd
完成。
可以看出使用非常简单,同时 dq
中使用了 redis setnx
保证了每个消息只被消费一次。但是在生产者端没有使用 redis
做消息存储,这个和前面描述的一致。
对 dq
的整体架构做了简单介绍,下面就开始正式的探索
生产者 example
func main() {
producer := dq.NewProducer([]dq.Beanstalk{
{
Endpoint: "localhost:11300",
Tube: "tube",
},
{
Endpoint: "localhost:11301",
Tube: "tube",
},
})
for i := 1000; i < 1005; i++ {
// Delay:延迟执行
_, err := producer.Delay([]byte(strconv.Itoa(i)), time.Second*5)
// At:在某一个时刻执行
//_, err := producer.At([]byte(strconv.Itoa(i)), time.Now().Add(time.Second*5))
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
}
}
从使用上,简单分为两步:
-
NewProducer(opts)
:将本地队列的端口配置和主题配置传入生产者; -
producer.Delay()
:使用刚创建好的 生产者,调用它的Delay()
。将需要异步发送的消息传入,Delay
还需要传入延迟执行的时间。
需要说明的是:创建的 producer
是一个接口,Delay()
只是接口其中的一个方法。后续会其他的方法和内部设计。那我们就继续往下探索吧~~~
深入生产者执行流程
下面从 example
的代码进去,看整个函数的调用链。
初始化
dq.NewProducer([]dq.Beanstalk{{opt1}, {opt2}, ...}) // 初始化生产者
|- NewProducerNode(endpoint, tube) // endpoint,tube 来自传入的配置数组
紧接着就到 producerNode.go
,这个部分就会牵涉到 beanstalk
的初始化:
NewProducerNode(endpoint, tube)
|- conn: newConnection(endpoint, tube)
|- return &connection{}
这就涉及到 beanstalk
:connection.conn -> *beanstalk.Conn
。
但是在 newConnection()
中并没有对 beanstalk.Conn
进行初始化,这属于 延迟初始化
Delay
首先是生产者端调用 producer.Delay(data, timesecond)
,就把消息插入到内部队列,timesecond
就是延迟执行的时间。我们来看看 Delay()
到底做了什么?
p.Delay(data, timesecond)
|- p.wrap(data, time) // 将 data 和 time 包装到一块
|- p.insert(nodeFn)
|- node.Delay() // for rangre p.node 每一个node都执行一遍 `Delay()`
而 p.insert
就是将上一步封装好的 data 传递给 p{cluster}
的每一个node去执行 node.Delay
。
在前面的 初始化 说过,最开始是没有对 conn
进行初始化,那现在要插入数据,总不能不初始化这个 conn
。
node.Delay() // 配置中的每个node都执行 `Delay()`
|- node.conn.get() // 获取node中的conn【conn==nil,就初始化一个conn】
|- _, err := conn.Put(data, deplay, opts...)
|- node.conn.reset() // 出现err情况下,如OOM/Timeout等情况 -> 关闭conn,防止泄漏
所以最后 Delay
实际上是执行 tube.Put(data, delay)
:
tube.Put(data, delay)
|- tube.Conn.cmd("put", ...) // 生产者发布job
这里就涉及到 beanstalk
的 Put
操作:首先看看生产者 Put
指令参数说明:
put <pri> <delay> <ttr> <bytes> <data>
-
<pri>
:优先级,值越小优先级越高,默认为1024; -
<delay>
:延迟ready
秒数,在这段时间 job 为delayed
状态; -
<ttr>
:time to run
,允许 worker 执行的最大秒数,如果 worker 在这段时间不能 delete,release,bury job,那么当 job 超时,服务器将自动 release 此job; -
<bytes>
:job body
的长度,不包含\r\n
; -
<data>
: job body data;
OK。那插入 job
成功,响应什么呢?
INSERTED <id>\r\n
返回的 id
是插入 job
的任务标识。到此 Put
分析完毕,跟着代码走一遍:
tube.Put(data, priority, daley, ttr)
|- tube.Conn.cmd("put", ...)
|- tube.Conn.readResp("INSERTED id")
|- return id, err // 将id返回
这样我们在 example
中直接可以看到的 生产者 执行的操作就介绍完了。上图,图更好说话:
producer interface
那么除了 example
中使用的 Delay()
,还有其余几个方法:
Producer interface {
At(body []byte, at time.Time) (string, error)
Close() error
Delay(body []byte, delay time.Duration) (string, error)
Revoke(ids string) error
}
-
At
:指定某个时间执行【实质也是执行Delay()
】 -
Close
:关闭全部node的连接 -
Delay
:延迟执行。传入延迟的时间。 -
Revoke
:实质上是当出现最小写入节点<2时,触发添加失败,将添加成功的job删除掉。
当然,事实上 dq
使用上,开发者只需要使用 At/Delay
就行了。也就是你只要知道你的任务是定时触发还是延迟触发即可。剩下的,dq
内部的封装都已经帮你做好了。
框架地址
同时在 go-queue
也大量使用 go-zero
的流式处理库 fx
。
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生态!