Go-Zero 기반의 분산 작업 대기열 실습

인터넷 기술의 발전과 함께 분산 기술은 점점 더 성숙해지고 있으며 그 응용 시나리오는 점점 더 광범위해지고 있습니다. 분산 시스템에서 작업 대기열은 작업을 비동기적으로 처리하고, 시스템 부담을 줄이고, 시스템 성능을 향상시킬 수 있는 일반적인 구성 요소입니다. 이 기사에서는 Go-Zero를 기반으로 한 분산 작업 대기열의 사례를 소개합니다.

1. go-zero 소개

go-zero는 RPC 프레임워크, 웹 프레임워크, 캐시 구성 요소, 전류 제한, 회로 차단기 및 기타 일반 구성 요소를 포함한 다양한 구성 요소를 통합하는 마이크로서비스 프레임워크입니다. 사용이 간편하고 성능이 강력하여 마이크로서비스 애플리케이션 개발을 위한 최고의 선택입니다.

2. 작업 대기열 소개

작업 대기열은 주로 비동기 처리 작업에 사용되는 일반적인 분산 시스템 구성 요소입니다. 작업 대기열을 사용하면 최고점을 줄이고 최저점을 채우고, 시스템 로드를 줄이고, 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. 작업 대기열은 일반적으로 생산자와 소비자의 두 부분으로 구성됩니다. 생산자는 작업을 생성하여 작업 대기열에 넣는 역할을 담당하고, 소비자는 작업 대기열에서 작업을 검색하고 실행하는 역할을 담당합니다.

3. go-zero에서 작업 대기열 구현

go-zero에서 작업 대기열은 redis의 목록 구조를 사용하여 구현됩니다. go-zero에서는 작업 대기열을 쉽게 생성할 수 있습니다.

1. 작업 구조 생성

작업 구조에는 작업 유형, 비즈니스 데이터 등의 정보가 포함되며 이에 따라 설계됩니다. 실제 필요에 따라.

type Task struct {

Type int //任务类型
Data interface{} //业务数据

}

2. 작업 대기열 생성

redis의 목록 구조를 사용하여 작업 대기열을 구현하고, redis의 lpush 명령을 통해 작업을 대기열에 넣은 후 다음에서 작업을 가져옵니다. rpop 명령을 통해 대기열. go-zero에서는 goredis 패키지를 통해 redis 서비스에 접속하여 관련 명령어를 실행할 수 있다.

func pushTask(task Task) {

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

}

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

}

실제 프로젝트에서는 작업 시간 초과 및 작업 재시도 증가 등 필요에 따라 작업 대기열을 확장할 수 있습니다. 등.

4. 분산 처리 작업

실제 분산 시스템에서 작업 대기열은 일반적으로 독립된 서버에 배포되며 작업 처리를 위해 서로 다른 서비스 노드가 동일한 작업 대기열에 연결됩니다. 로드 밸런싱과 고가용성을 달성하기 위해 일반적으로 사용되는 미들웨어로는 kafka, Rabbitmq 등을 도입하여 작업 대기열의 분산 배포를 달성할 수 있습니다.

Go-Zero에서는 라이브러리 스토리지를 통해 작업 대기열과 미들웨어의 원활한 통합을 달성할 수 있습니다.

1. 작업 대기열 생성

go-zero에서 작업 대기열을 생성하려면 먼저 저장소를 생성해야 하며 이를 통해 저장소를 다른 미들웨어에 연결할 수 있습니다.

// 스토리지 생성
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,
    },
},

}

// 스토리지를 통해 작업 대기열 생성
taskQueue := queue.New("task_queue", c)

2.

생산자와 소비자는 작업 대기열을 통해 연결됩니다. 생산자는 작업을 작업 대기열로 보내는 역할을 담당하고, 소비자는 작업 대기열에서 작업을 가져와 실행하는 역할을 담당합니다.

// 생산자 생성
producrer := taskQueue.Producer()

// 소비자 그룹 생성 및 작업 대기열 구독
consumer := taskQueue.NewConsumerGroup(

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

)

3 작업 처리 기능 작성

task 처리 기능은 특정 작업 처리 논리를 구현하는 데 사용되며 실제 프로젝트 요구 사항에 따라 사용자 정의할 수 있습니다.

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

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

", msg.Body)

    // TODO: 处理具体业务逻辑
}
return nil

}

위 단계를 통해 태스크 큐를 미들웨어와 쉽게 연결할 수 있습니다. 분산 작업 처리를 달성하기 위한 통합

5. 요약

위의 실습을 통해 우리는 작업 대기열이 go-zero에서 어떻게 구현되는지, 작업 대기열을 미들웨어와 원활하게 통합하여 작업 처리를 향상시키는 방법을 이해했습니다. -고성능 마이크로서비스 프레임워크인 go-zero는 개발자가 고성능 분산 시스템을 빠르게 구축하는 데 도움이 되는 풍부한 구성 요소를 갖추고 있습니다. go-zero의 매력을 경험해 보세요!

위 내용은 Go-Zero 기반의 분산 작업 대기열 실습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!