Capacités de co-traitement de la file d'attente de messages de Swoole et Workerman et du système de recommandation en temps réel

Les capacités de traitement coopératif de la file d'attente de messages de Swoole et Workerman et du système de recommandation en temps réel nécessitent des exemples de code spécifiques

Avec le développement rapide d'Internet, les systèmes de recommandation en temps réel sont de plus en plus utilisés dans divers domaines. Afin de fournir aux utilisateurs un contenu de recommandation personnalisé, les systèmes de recommandation en temps réel doivent traiter et analyser des données massives au moment où le comportement de l'utilisateur se produit. Dans ce processus, l'utilisation de files d'attente de messages est devenue un maillon important, qui peut améliorer la fiabilité, la stabilité et l'évolutivité du système. Cet article présentera comment utiliser la file d'attente de messages de Swoole et Workerman pour traiter de manière collaborative les données d'un système de recommandation en temps réel et joindra des exemples de code correspondants.

Swoole et Workerman sont tous deux des moteurs de communication réseau hautes performances basés sur le langage PHP, fournissant une multitude d'interfaces et d'outils de programmation réseau qui peuvent être utilisés pour créer des applications à haute concurrence et en temps réel. Dans les systèmes de recommandation en temps réel, les files d'attente de messages peuvent jouer le rôle de mise en mémoire tampon des données et de traitement collaboratif. Swoole et Workerman offrent tous deux de puissantes capacités de mise en file d'attente de messages qui peuvent être facilement intégrées aux systèmes de recommandation en temps réel.

Tout d'abord, nous devons créer une file d'attente de messages pour stocker les données sur le comportement des utilisateurs. Voici un exemple de code implémenté à l'aide de Swoole :

$queue = new SwooleCoroutineChannel(1024); // 创建一个容量为1024的消息队列

// 生产者
SwooleCoroutineun(function () use ($queue) {
    while (true) {
        // 获取用户行为数据，可以从Kafka、RabbitMQ等消息中间件获取
        $data = getUserActionData();
        
        // 将数据写入队列
        $queue->push($data);
    }
});

// 消费者
SwooleCoroutineun(function () use ($queue) {
    while (true) {
        // 从队列中获取数据
        $data = $queue->pop();
        
        // 处理数据并触发实时推荐逻辑
        processUserData($data);
    }
});

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous utilisons la fonctionnalité coroutine de Swoole pour créer une file d'attente de messages d'une capacité de 1 024 et écrire les données de comportement de l'utilisateur dans la file d'attente via le producteur et le consommateur. from Récupérez les données de la file d'attente et traitez-les.

Ensuite, nous pouvons utiliser Workerman pour implémenter un système de recommandation en temps réel. Voici un exemple de code pour un système de recommandation en temps réel basé sur Workerman :

$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:8000'); // 创建一个WebSocket服务器，监听8000端口

$worker->onMessage = function ($connection, $data) {
    // 处理客户端发送过来的消息
    
    // 在这里可以根据业务逻辑进行个性化推荐等处理
    
    // 将处理结果返回给客户端
    $connection->send($result);
};

Worker::runAll(); // 启动服务器

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous utilisons Workerman pour créer un WebSocket. serveur et gérez-le via la fonction d'événement onMessage pour traiter les messages envoyés par le client. Dans la fonction de traitement des événements, nous pouvons effectuer des recommandations en temps réel et d'autres traitements basés sur la logique métier, et renvoyer les résultats du traitement au client.

En résumé, les capacités de traitement collaboratif de la file d'attente de messages et du système de recommandation en temps réel de Swoole et Workerman sont très puissantes. Grâce à une utilisation raisonnable des files d'attente de messages, les performances et la fiabilité des systèmes de recommandation en temps réel peuvent être améliorées. Les interfaces et outils de programmation réseau fournis par Swoole et Workerman peuvent nous aider à atteindre cet objectif facilement. J'espère que les exemples de code de cet article pourront être utiles aux lecteurs dans la création de systèmes de recommandation en temps réel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!