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Asynq 实现 Go 异步任务处理

目录

  • Asynq 实现 Go 异步任务处理
    • 一、概述
    • 二、快速开始
      • 1. 准备工作
      • 2. 安装asynq软件包
      • 3. 创建项目asynq_task
      • 2. Redis连接项
      • 4. Task任务
      • 5. 编写程序
      • 6. 运行查看结果
    • 三、细节
      • 1. 关于asynq的优雅退出
      • 2. client中 client.Enqueue 的使用
    • 四、监控和管理工具

Asynq 实现 Go 异步任务处理

一、概述

今天为大家介绍一个Go处理异步任务的解决方案:Asynq。
Asynq 是一个 Go 库,用于异步任务处理的库。它由Redis提供支持,旨在实现可扩展且易于上手

  1. 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
  2. git库地址:

https://github.com/hibiken/asynq

二、快速开始

1. 准备工作

  1. 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 6379
timeout 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 10
save 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.rdb
dbfilename 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.gomain.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_delivery

import (
	\"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     int
	TemplateID string
	DataStr    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 EmailDeliveryPayload
	if 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
}

  1. 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 client

import (
	\"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)
}

  1. 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 main

import (
	\"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 main

import (
	\"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

  1. 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

  2. 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 processing
asynq: pid=12092 2023/02/02 23:18:04.161872 INFO: Send signal TERM or INT to terminate the process
2023/02/03 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=default
2023/02/03 07:18:12 enqueued task: id=74a5fea4-d4d4-465f-b310-31981e472f6a queue=default
2023/02/03 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

  1. 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)))

  1. 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))

四、监控和管理工具

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

asynqmonasynq 延迟队列、定时队列的 webui

  #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

启动服务:

docker-compose up

访问:

http://192.168.0.120:8980/

image

参考文档:
Asynq 实现 Go 异步任务处理

[Haima的博客]
http://www.cnblogs.com/haima/


来源:https://www.cnblogs.com/haima/p/17100394.html
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