Verwendung des Web-Frameworks Echo-Framework von Golang zur Implementierung der verteilten Aufgabenplanung und -überwachung

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Internets werden die Anwendungen verteilter Systeme immer weiter verbreitet. Verteilte Systeme werden aufgrund ihrer Vorteile wie hoher Zuverlässigkeit, hoher Parallelität und hoher Skalierbarkeit häufig in der Anwendungsentwicklung auf Unternehmensebene eingesetzt. Die verteilte Aufgabenplanung und -überwachung ist ein sehr wichtiges Problem für den zuverlässigen Betrieb des gesamten verteilten Systems. Daher wird in diesem Artikel eine Lösung für die Implementierung der verteilten Aufgabenplanung und -überwachung mithilfe des Web-Frameworks Echo vorgestellt . .

1. Was ist das Echo Framework?

Echo ist ein leichtes, auf der Go-Sprache basierendes Web-Framework. Sein Designziel besteht darin, ein leistungsstarkes, einfach zu verwendendes Web-Framework bereitzustellen und gleichzeitig die effiziente Ausführung und Leistungsfähigkeit von Go beizubehalten Sprache. Zu den Funktionen des Echo-Frameworks gehören:

• Hohe Leistung: Das Echo-Framework verfügt über eine sehr hohe Leistung und unterstützt Gzip, automatische API-Dokumentation, benutzerdefinierte Middleware und andere Funktionen.
• Einfach zu verwenden: Das Echo-Framework bietet eine Reihe von Funktionen Mit den einfachen und benutzerfreundlichen Funktionen können Sie ganz einfach Routen erstellen, Vorlagen rendern, Anforderungen verarbeiten usw.

Lösung für verteilte Aufgabenplanung und -überwachung

2. In einem verteilten System sind Aufgabenplanung und -überwachung wesentliche Funktionen. Durch die ordnungsgemäße Planung von Aufgaben und die Überwachung des Maschinenstatus kann die Zuverlässigkeit des gesamten Systems effektiv sichergestellt werden. Daher benötigen wir eine Aufgabenplanungs- und Überwachungslösung mit hoher Zuverlässigkeit und hoher Parallelität. Hier erfahren Sie, wie Sie das Echo-Framework zur Implementierung verwenden.

2.1 Aufgabenplanung

Die Aufgabenplanung ist ein sehr wichtiger Teil des verteilten Systems. Verschiedene Planungsalgorithmen wirken sich direkt auf die Stabilität und Leistung des Systems aus. In diesem Artikel verwenden wir den einfachsten Aufgabenplanungsalgorithmus – den Polling-Planungsalgorithmus. Jeder Worker (Worker-Knoten) fragt regelmäßig die Aufgabenwarteschlange vom Master (zentraler Knoten) ab. Wenn sich eine Aufgabe in der Aufgabenwarteschlange befindet, nimmt er die Aufgabe zur Ausführung aus der Warteschlange, andernfalls wartet er weiter.

2.1.1 Aufgabentyp definieren

Um die Aufgabenplanung zu implementieren, müssen wir die Datenstruktur der Aufgabe definieren. Aufgaben enthalten mindestens die folgenden Attribute:

Aufgaben-ID: eine Nummer zur eindeutigen Identifizierung der Aufgabe;

• Aufgabenname: Aufgabenname, der zur Identifizierung des Aufgabentyps verwendet wird;
• Aufgabenstatus: unterteilt in „Abgeschlossen“ und „In Bearbeitung“. (Wird ausgeführt), nicht gestartet (Leerlauf) und andere Zustände;
• Informationen zur Aufgabenbeschreibung: Beschreiben Sie die relevanten Informationen der Aufgabe im Detail.
• Zeit der Aufgabenerstellung und Aktualisierungszeit: Notieren Sie die Zeit der Aufgabenerstellung bzw. der letzten Aktualisierung.
• Wir können die folgende Struktur definieren, um Aufgaben darzustellen:

Typ Aufgabenstruktur {

ID          int64     `json:"id"`
Name        string    `json:"name"`
Status      string    `json:"status"`
Description string    `json:"description"`
CreatedAt   time.Time `json:"created_at"`
UpdatedAt   time.Time `json:"updated_at"`

}

2.1.2 Aufgabenwarteschlange definieren

Nach der Definition des Aufgabentyps müssen wir auch die Aufgabenwarteschlange definieren. Aufgabenwarteschlangen werden normalerweise mithilfe von Warteschlangendatenstrukturen implementiert und folgen dem First-In-First-Out-Prinzip (FIFO), um die Reihenfolge der Aufgabenausführung sicherzustellen. Um dies zu erreichen, können wir die Warteschlangendatenstruktur in der Standardbibliothek von Golang verwenden – eine doppelt verknüpfte Liste (Liste). Der Code lautet wie folgt:

type TaskQueue struct {

queue *list.List
lock  sync.Mutex

}

func NewTaskQueue() *TaskQueue {

return &TaskQueue{
    queue: list.New(),
}

}

func (q

TaskQueue) Push(task

Task) {

q.lock.Lock()
q.queue.PushBack(task)
q.lock.Unlock()

}

func (q

TaskQueue) Pop()

Task {

q.lock.Lock()
task := q.queue.Front().Value.(*Task)
q.queue.Remove(q.queue.Front())
q.lock.Unlock()
return task

}

2.1.3 Worker-Knoten definieren

In einem verteilten Aufgabenplanungssystem nehmen Worker-Knoten Aufgaben aus der Aufgabenwarteschlange und führen sie aus. Der Worker-Knoten muss regelmäßig Aufgaben vom Master-Knoten anfordern. Wenn noch unvollendete Aufgaben vorhanden sind, führen Sie die Aufgaben weiter aus. Hier definieren wir eine Worker-Struktur, um den Arbeitsknoten darzustellen:

Typ Worker-Struktur {

ID          int64
Address     string
ActiveTime  time.Time
IsAvailable bool

}

wobei ID die ID des Arbeitsknotens darstellt, Adresse die Adresse des Arbeitsknotendienstes und ActiveTime den letzten aktiven Dienst darstellt Zeit des Arbeitsknotens. IsAvailable gibt an, ob der aktuelle Arbeitsknoten verfügbar ist.

2.1.4 Definieren Sie den Masterknoten

Der Masterknoten ist der Kontrollknoten des gesamten verteilten Planungssystems. Er ist für die Aufgabenplanung und -überwachung verantwortlich. Der Master muss eine Aufgabenwarteschlange und eine Liste der Arbeitsknoten verwalten, Anforderungen von jedem Arbeitsknoten verarbeiten und Aufgaben bestimmten Arbeitsknoten zuweisen. Der Code lautet wie folgt:

type Master struct {

TaskQueue  *TaskQueue
Workers    []*Worker
isStop     bool
taskChan   chan *Task
register   chan *Worker
report     chan *Worker
disconnect chan *Worker
lock       sync.Mutex

}

func NewMaster() *Master {

return &Master{
    TaskQueue:  NewTaskQueue(),
    Workers:    make([]*Worker, 0),
    isStop:     false,
    taskChan:   make(chan *Task),
    register:   make(chan *Worker),
    report:     make(chan *Worker),
    disconnect: make(chan *Worker),
}

}

func (m *Master) Run() {

go func() {
    for {
        select {
        case worker := <-m.register:
            m.registerWorker(worker)
        case worker := <-m.report:
            m.updateWorker(worker)
        case worker := <-m.disconnect:
            m.removeWorker(worker)
        case task := <-m.taskChan:
            m.dispatchTask(task)
        default:
            time.Sleep(time.Second * time.Duration(1))
        }

        if m.isStop {
            break
        }
    }
}()

}

2.1.5 Implementierung des Aufgabenplanungsalgorithmus

Die Aufgabenplanung erfordert einen Planungsalgorithmus. Hier wird ein Abfrageplanungsalgorithmus verwendet, um Aufgaben gleichmäßig auf Knoten zu verteilen. Dieser Algorithmus ist einfach zu implementieren, es können jedoch „große Aufgaben“ in der Aufgabenwarteschlange vorhanden sein, was dazu führt, dass die Ausführungszeit einiger Knotenaufgaben zu lang ist, was zu einer Leistungsminderung des gesamten Systems führt. Daher müssen wir einen dynamischen Lastausgleichsalgorithmus implementieren, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Systems sicherzustellen. Hier kann ein auf der Ressourcennutzung basierender Lastausgleichsalgorithmus verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter „Research Review of Load Balancing Algorithms“.

2.2 Aufgabenüberwachung

Die Aufgabenüberwachung ist ebenfalls ein sehr wichtiger Teil des verteilten Systems. Wir müssen den Status der Arbeitsknoten, die Aufgabenausführung und andere Informationen in Echtzeit erhalten, um die Zuverlässigkeit des gesamten Systems sicherzustellen. Um eine Aufgabenüberwachung zu erreichen, können wir die WebSocket-Funktion des Echo-Frameworks verwenden, um Überwachungsdaten zur Anzeige in Echtzeit an das Front-End zu übertragen.

2.2.1 WebSocket-Routing definieren

为了实现任务监控，我们需要定义WebSocket路由。WebSocket是一种基于TCP协议的全双工通信协议，允许服务器主动向客户端推送数据，实现实时通信。我们可以通过Echo框架提供的WebSocket API来实现WebSocket通信，代码如下所示：

func (s *Server) WebSocketHandler(c echo.Context) error {

ws, err := upgrader.Upgrade(c.Response(), c.Request(), nil)
if err != nil {
    return err
}

client := NewClient(ws)

s.clients[client] = true

go client.ReadPump()
go client.WritePump()

return nil

}

其中，upgrader是Echo框架中提供的WebSocket升级器，用于将HTTP连接升级为WebSocket连接。NewClient是一个封装了WebSocket连接的客户端结构体。这样就可以轻松地实现从服务器向客户端推送实时监控数据了。

2.2.2 实现数据推送逻辑

推送数据的逻辑比较简单，我们只需要将需要推送的数据通过WebSocket发送到客户端即可。推送的数据可以是工作节点的一些统计信息，如：CPU利用率、内存利用率等，也可以是任务的执行状态、进度等信息。代码如下：

func (c *Client) WritePump() {

ticker := time.NewTicker(pingPeriod)
defer func() {
    ticker.Stop()
    c.ws.Close()
}()

for {
    select {
    case message, ok := <-c.send:
        c.ws.SetWriteDeadline(time.Now().Add(writeWait))
        if !ok {
            c.write(websocket.CloseMessage, []byte{})
            return
        }

        w, err := c.ws.NextWriter(websocket.TextMessage)
        if err != nil {
            return
        }
        w.Write(message)

        n := len(c.send)
        for i := 0; i < n; i++ {
            w.Write(newline)
            w.Write(<-c.send)
        }

        if err := w.Close(); err != nil {
            return
        }
    }
}

}

3. 总结

本文主要介绍了使用Golang的Web框架Echo框架实现分布式任务调度与监控的方案。通过使用Echo框架，我们可以非常方便地创建路由、处理请求等，实现了分布式任务调度和监控的功能。本文只是简单地介绍了任务调度和监控的实现方式，实际应用中还需要考虑更多的问题，如：任务失败重试机制、工作节点故障处理策略等。

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung des Web-Frameworks Echo-Framework von Golang zur Implementierung der verteilten Aufgabenplanung und -überwachung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!