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Pratique de file d'attente de tâches distribuée basée sur le go-zero

Jun 22, 2023 am 08:23 AM
分布式 任务队列 go-zero

Avec le développement de la technologie Internet, la technologie distribuée devient de plus en plus mature et ses scénarios d'application sont de plus en plus étendus. Dans les systèmes distribués, les files d'attente de tâches sont des composants courants qui peuvent traiter les tâches de manière asynchrone, réduire la pression sur le système et améliorer les performances du système. Cet article présentera la pratique de la file d'attente de tâches distribuée basée sur le go-zero.

1. Introduction à go-zero

go-zero est un framework de microservices qui intègre une variété de composants, notamment le framework RPC, le framework Web, les composants de cache, la limitation de courant, le disjoncteur et d'autres composants courants. Simple à utiliser et performant, c’est le meilleur choix pour développer des applications de microservices.

2. Introduction à la file d'attente des tâches

La file d'attente des tâches est un composant de système distribué courant, qui est principalement utilisé pour les tâches de traitement asynchrone. Les files d'attente de tâches peuvent être utilisées pour réduire les pics et combler les creux, réduire la charge du système et améliorer les performances du système. Une file d'attente de tâches se compose généralement de deux parties : un producteur et un consommateur. Le producteur est chargé de générer les tâches et de les placer dans la file d'attente des tâches, tandis que le consommateur est responsable de la récupération des tâches dans la file d'attente des tâches et de leur exécution.

3. Implémentation de la file d'attente des tâches dans go-zero

La file d'attente des tâches dans go-zero est implémentée en utilisant la structure de liste de redis. Dans go-zero, vous pouvez facilement créer une file d'attente de tâches. Les opérations spécifiques sont les suivantes :

1. Créer une structure de tâches

La structure des tâches contient des informations telles que le type de tâche, les données commerciales, etc., et est conçue en fonction. aux besoins réels.

type Task struct {

Type int //任务类型
Data interface{} //业务数据
Copier après la connexion

}

2. Créez une file d'attente de tâches

Utilisez la structure de liste de redis pour implémenter la file d'attente de tâches, placez la tâche dans la file d'attente via la commande lpush de redis et récupérez la tâche de la file d'attente via la commande rpop. En go-zero, vous pouvez vous connecter au service Redis via le package goredis et exécuter les commandes associées.

func pushTask(task Task) {

data, _ := json.Marshal(task)
conn := redis.RedisClient().Get()
defer conn.Close()
conn.Do("lpush", "task_queue", data)
Copier après la connexion

}

func popTask() Task {

conn := redis.RedisClient().Get()
defer conn.Close()
taskStr, _ := redis.String(conn.Do("rpop", "task_queue"))
var task Task
json.Unmarshal([]byte(taskStr), &task)
return task
Copier après la connexion

}

Dans les projets réels, la file d'attente des tâches peut être étendue en fonction des besoins, par exemple en augmentant le délai d'expiration des tâches et le mécanisme de nouvelle tentative de tâche. etc.

4. Tâches de traitement distribuées

Dans les systèmes distribués réels, les files d'attente de tâches sont généralement déployées sur des serveurs indépendants et différents nœuds de service sont connectés à la même file d'attente de tâches pour le traitement des tâches. Afin d'obtenir un équilibrage de charge et une haute disponibilité, le déploiement distribué des files d'attente de tâches peut être réalisé en introduisant des middlewares couramment utilisés, notamment Kafka, RabbitMQ, etc.

En go-zero, nous pouvons réaliser une intégration transparente des files d'attente de tâches et du middleware via le stockage en bibliothèque.

1. Créer une file d'attente de tâches

Créer une file d'attente de tâches en go-zero nécessite d'abord de créer une mémoire, à travers laquelle la mémoire peut être connectée à différents middleware.

// Créer un stockage
c := &redis.CacheConf{

CacheConf: cache.CacheConf{
    Mode: cache.CacheRedis,
    Redis: redis.RedisConf{
        Type:     redis.NodeType,
        Node:     redisConfig.Redis.Node,
        Name:     redisConfig.Redis.Name,
        Password: redisConfig.Redis.Password,
    },
},
Copier après la connexion

}

// Créer une file d'attente de tâches via le stockage
taskQueue := queue.New("task_queue", c)

2. Créer des producteurs et des consommateurs.

Les producteurs et les consommateurs sont connectés via des files d'attente de tâches. Les producteurs sont responsables de l'envoi des tâches à la file d'attente des tâches, et les consommateurs sont responsables d'obtenir les tâches de la file d'attente des tâches et de les exécuter.

// Créer un producteur
producrer := taskQueue.Producer()

// Créer un groupe de consommateurs et s'abonner à la file d'attente des tâches
consumer := taskQueue.NewConsumerGroup(

"task_group",
[]string{"task_queue"},
handleTask,
queue.WithConsumerGroupConcurrency(concurrency),
Copier après la connexion

)

3. Écrire la fonction de traitement des tâches

task. Les fonctions de traitement sont utilisées pour mettre en œuvre une logique de traitement de tâches spécifique et peuvent être personnalisées en fonction des exigences réelles du projet.

func handleTask(ctx context.Context, msgs []*primitive.Message) error {

for _, msg := range msgs {
    fmt.Printf("Received message: %s
Copier après la connexion

", msg.Body)

    // TODO: 处理具体业务逻辑
}
return nil
Copier après la connexion

}

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons facilement connecter la file d'attente des tâches avec un middleware Transparent intégration pour réaliser un traitement de tâches distribué

5. Résumé

Grâce aux pratiques ci-dessus, nous comprenons comment les files d'attente de tâches sont implémentées dans go-zero et comment intégrer de manière transparente les files d'attente de tâches avec le middleware pour réaliser des tâches distribuées. -cadre de microservices de performance, go-zero possède des composants riches qui peuvent aider les développeurs à créer rapidement des systèmes distribués hautes performances. Découvrez ensemble le charme du go-zero !

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