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Go异步任务解决方案 Asynq

golang java docker redis 异步任务 2023-09-05 09:09:59 718人浏览泡泡鱼

摘要

今天为大家介绍一个Go处理异步任务的解决方案：Asynq，是一个 Go 库，用于排队任务并与 worker 异步处理它们。它由Redis提供支持，旨在实现可扩展且易于上手。一、概述 Asynq

今天为大家介绍一个Go处理异步任务的解决方案：Asynq，是一个 Go 库，用于排队任务并与 worker 异步处理它们。它由Redis提供支持，旨在实现可扩展且易于上手。

一、概述

Asynq 是一个 Go 库，用于对任务进行排队并与工作人员异步处理它们。

Asynq 工作原理的高级概述：
- 客户端将任务放入队列
- 服务器从队列中拉出任务并为每个任务启动一个工作 goroutine
- 多个工作人员同时处理任务
git库地址：

https://GitHub.com/hibiken/asynq

二、快速开始

1. 准备工作

确保已安装并运行了redis
redis 版本大于5.0

redis-server

目录结构

.├── conf│   └── redis.conf└── Docker-compose.yml

docker-compose.yml

version: '3.8'services:  myredis:    container_name: myredis    image: redis:6.2.5 #6.0.6    restart: always    ports:      - 6379:6379    privileged: true    environment:      # 时区上海      TZ: Asia/Shanghai    command: redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes    volumes:      - $PWD/data:/data      - $PWD/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf   # networks:    #  - myWEB#networks: # myweb:  #  driver: bridge

conf/redis.conf

#开启保护protected-mode yes#开启远程连接 #bind 127.0.0.1 #自定义密码requirepass 123456 port 6379timeout 0# 900s内至少一次写操作则执行bgsave进行RDB持久化save 900 1 save 300 10save 60 10000# rdbcompression ；默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能，但是存储在磁盘上的快照会比较大。rdbcompression yes# dbfilename ：设置快照的文件名，默认是 dump.rdbdbfilename dump.rdb# dir：设置快照文件的存放路径，这个配置项一定是个目录，而不能是文件名。使用上面的 dbfilename 作为保存的文件名。dir /data# 默认redis使用的是rdb方式持久化，这种方式在许多应用中已经足够用了。但是redis如果中途宕机，会导致可能有几分钟的数据丢失，根据save来策略进行持久化，Append Only File是另一种持久化方式， 可以提供更好的持久化特性。Redis会把每次写入的数据在接收后都写入appendonly.aof文件，每次启动时Redis都会先把这个文件的数据读入内存里，先忽略RDB文件。默认值为no。appendonly yes# appendfilename ：aof文件名，默认是"appendonly.aof"# appendfsync：aof持久化策略的配置；no表示不执行fsync，由操作系统保证数据同步到磁盘，速度最快；always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘；everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据appendfsync everysec

启动 redis 服务

docker-compose up -d

2. 安装asynq软件包

go get -u github.com/hibiken/asynq

3. 创建项目asynq_task

目录结构：

.|-- README.md|-- cmd|   `-- main.go  # 启动消费者监听|-- go.mod|-- go.sum|-- test.go # 生产者 发送测试数据`-- test_delivery    |-- client     |   `-- client.go # 生产者 具体发送测试数据的逻辑    `-- test_delivery.go  # 消费者，执行任务具体处理逻辑

2. Redis连接项

Asynq 使用 Redis 作为消息代理。
client.go 和 main.go 都需要连接到 Redis 进行写入和读取。
我们将使用 asynq.RedisClientOpt 指定如何连接到本地 Redis 实例。

asynq.RedisClientOpt{Addr:     "127.0.0.1:6379",PassWord: "",DB:       2,}

4. Task任务

*asynq.Task

type Task struct {// 一个简单的字符串值，表示要执行的任务的类型.typename string// 有效载荷保存执行任务所需的数据，有效负载值必须是可序列化的.payload []byte// 保存任务的选项.opts []Option// 任务的结果编写器.w *ResultWriter}

5. 编写程序

1）test_delivery.go 一个封装任务创建和任务处理的包

package test_deliveryimport ("context""encoding/JSON""fmt""github.com/hibiken/asynq""log")const (TypeEmailDelivery = "email:deliver")// EmailDeliveryPayload 异步任务需要传递的数据结构type EmailDeliveryPayload struct {UserID     intTemplateID stringDataStr    string}// NewEmailDeliveryTask 异步任务需要传递的数据func NewEmailDeliveryTask(userID int, tmplID, dataStr string) (*asynq.Task, error) {payload, err := json.Marshal(EmailDeliveryPayload{UserID: userID, TemplateID: tmplID, DataStr: dataStr})if err != nil {fmt.Println(err)return nil, err}return asynq.NewTask(TypeEmailDelivery, payload), nil}// HandleEmailDeliveryTask 发送email处理逻辑func HandleEmailDeliveryTask(ctx context.Context, t *asynq.Task) error {//接收任务数据var p EmailDeliveryPayloadif err := json.Unmarshal(t.Payload(), &p); err != nil {return fmt.Errorf("json.Unmarshal failed: %v: %w", err, asynq.SkipRetry)}//逻辑处理start...log.Printf("Sending Email to User: user_id=%d, template_id=%s data_str:%s", p.UserID, p.TemplateID, p.DataStr)return nil}

client.go

在应用程序代码中，导入上述包并用于Client将任务放入队列中。

package clientimport ("asynq_task/test_delivery""fmt""github.com/hibiken/asynq""log""time")func EmailDeliveryTaskAdd(i int) {client := asynq.NewClient(asynq.RedisClientOpt{Addr:     "192.168.0.120:6379",Password: "123456",DB:       2,})defer client.Close()// 初使货需要传递的数据task, err := test_delivery.NewEmailDeliveryTask(42, fmt.Sprintf("some:template:id:%d", i), `{"name":"lisi"}`)if err != nil {log.Fatalf("could not create task: %v", err)}// 任务入队//info, err := client.Enqueue(task)//info, err := client.Enqueue(task, time.Now())// 延迟执行info, err := client.Enqueue(task, asynq.ProcessIn(3*time.Second))// MaxRetry 重度次数 Timeout超时时间//info, err = client.Enqueue(task, asynq.MaxRetry(10), asynq.Timeout(3*time.Second))if err != nil {log.Fatalf("could not enqueue task: %v", err)}log.Printf("enqueued task: id=%s queue=%s", info.ID, info.Queue)}

main.go 异步任务服务入口文件

接下来，启动一个工作服务器以在后台处理这些任务。要启动后台工作人员，使用Server并提供您Handler来处理任务。可以选择使用ServeMux来创建处理程序，就像使用net/HttpHandler 一样。

package mainimport ("asynq_task/test_delivery""github.com/hibiken/asynq""log")func main() {srv := asynq.NewServer(asynq.RedisClientOpt{Addr:     "192.168.0.120:6379",Password: "123456",DB:       2,},asynq.Config{// 每个进程并发执行的worker数量Concurrency: 5,// Optionally specify multiple queues with different priority.Queues: map[string]int{"critical": 6,"default":  3,"low":      1,},// See the godoc for other configuration options},)mux := asynq.NewServeMux()mux.HandleFunc(test_delivery.TypeEmailDelivery, test_delivery.HandleEmailDeliveryTask)if err := srv.Run(mux); err != nil {log.Fatalf("could not run server: %v", err)}}

4）test.go 用来分发异步任务

package mainimport ("asynq_task/test_delivery/client""time")func main() {for i := 0; i < 3; i++ {client.EmailDeliveryTaskAdd(i)time.Sleep(time.Second * 3)}}

6. 运行查看结果

首先，我们要先把异步任务启动起来准备好接收，也就是启动cmd/main.go
启动test.go文件向异步任务服务添加任务队列

结果如下：

消息者 go run main.go

$ go run main.go asynq: pid=12092 2023/02/02 23:18:04.161872 INFO: Starting processingasynq: pid=12092 2023/02/02 23:18:04.161872 INFO: Send signal TERM or INT to terminate the process2023/02/03 07:18:14 Sending Email to User: user_id=42, template_id=some:template:id:0 data_str:{"name":"lisi"}2023/02/03 07:18:19 Sending Email to User: user_id=42, template_id=some:template:id:1 data_str:{"name":"lisi"}2023/02/03 07:18:19 Sending Email to User: user_id=42, template_id=some:template:id:2 data_str:{"name":"lisi"}

生产者 go run test.go

$ go run test.go 2023/02/03 07:18:09 enqueued task: id=5d998c6b-3978-4a25-a096-6e564e032359 queue=default2023/02/03 07:18:12 enqueued task: id=74a5fea4-d4d4-465f-b310-31981e472f6a queue=default2023/02/03 07:18:15 enqueued task: id=41c46b7b-ea78-4abc-878a-ea65e3859e28 queue=default

三、细节

1. 关于asynq的优雅退出

如果异步服务突然被暂停，正在执行的异步任务会push到队列中，下次启动的时候自动执行。

我们可以将一个异步任务中途sleep几秒，发送一个异步任务，任务没执行完中途停掉任务测试出结果：

再次启动异步任务服务，发现这个任务被重新执行。

2. client中 client.Enqueue 的使用

立即处理任务

client.Enqueue(t1, time.Now())

2）延时处理任务，两小时后处理

client.Enqueue(t2, asynq.ProcessIn(time.Now().Add(2 * time.Hour)))

任务重试，最大重试次数为25次。

client.Enqueue(task, asynq.MaxRetry(5))

4）确保任务的唯一性

4-1：使用TaskID选项：自行生成唯一的任务 ID

_, err := client.Enqueue(task, asynq.TaskID("mytaskid"))// Second task will fail, err is ErrTaskIDConflict (assuming that the first task didn't get processed yet)_, err = client.Enqueue(task, asynq.TaskID("mytaskid"))

4-2：使用Unique选项：让 Asynq 为任务创建唯一性锁

err := c.Enqueue(t1, asynq.Unique(time.Hour))

另外，asynq 异步任务提供了命令行工具和 Asynqmon 用于监控和管理 Asynq 异步任务和队列。WebUI 可以通过传递两个标志来启用与 prometheus 的集成。

  #asynqmon asynq延迟队列、定时队列的webui  asynqmon:    image: hibiken/asynqmon:latest    container_name: asynqmon    ports:      - 8980:8080    command:      - '--redis-addr=192.168.0.120:6379'      - '--redis-password=123456'      - '--redis-db=2'    restart: always#    networks:#      - looklook_net#    depends_on:#      - redis