Mettre en œuvre le traitement distribué des tâches à grande échelle via go-zero

Avec le développement continu d'Internet, nous sommes confrontés à de plus en plus de problèmes de traitement des données. Les systèmes distribués sont donc devenus un moyen nécessaire pour résoudre ces problèmes. Dans les systèmes distribués, le traitement de tâches à grande échelle est un enjeu clé. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser go-zero pour implémenter le traitement distribué de tâches à grande échelle.

Go-zero est un framework de microservices open source basé sur Golang. Il offre une haute disponibilité, des performances et une évolutivité. Il fournit de nombreux composants, tels que RPC, cache, journal, configuration, etc. Parmi ces composants, nous nous concentrerons sur le composant de traitement de tâches distribuées en go-zero - job.

Le composant job est une file d'attente de tâches distribuée en go-zero. Il fournit des modèles de producteur et de consommateur qui peuvent nous aider à construire des systèmes de traitement de tâches distribués à grande échelle. Dans ce système, les utilisateurs peuvent ajouter des tâches à la file d'attente, puis attendre que le consommateur les exécute.

En go-zero, réaliser un traitement de tâches à grande échelle via le composant job nous oblige à suivre les étapes suivantes :

La première étape : Créer une file d'attente de tâches #🎜🎜 ##🎜 🎜#Tout d'abord, nous devons créer une file d'attente de tâches. Cela peut être fait en appelant la fonction job.NewQueue. Lors de la création d'une file d'attente de tâches, nous devons spécifier le nom de la file d'attente et le nombre de consommateurs.

Par exemple, nous pouvons créer une file d'attente de tâches nommée "TaskQueue" avec un certain nombre de consommateurs :

import "github.com/tal-tech/go-zero/core/jobs"

queue := jobs.NewQueue("TaskQueue", 5)

Le nom de la file d'attente doit être unique car dans les opérations ultérieures, nous avons besoin pour utiliser le nom de la file d'attente pour ajouter des tâches et démarrer des consommateurs.

Étape 2 : Définir la méthode de traitement des tâches

Avant le traitement des tâches, nous devons définir la méthode de traitement des tâches. Cette méthode sera appelée lorsque la tâche dans la file d'attente sera consommée. En go-zero, nous pouvons définir un processeur de tâches et l'enregistrer dans la file d'attente des tâches à l'aide de la fonction job.RegisterJobFunc.

Par exemple, nous pouvons définir un processeur de tâches nommé "TaskHandler":

import "github.com/tal-tech/go-zero/core/jobs"

func TaskHandler(payload interface{}) {
    // 处理任务
}

jobs.RegisterJobFunc("TaskHandler", TaskHandler)

Dans cette fonction de processeur, nous pouvons effectuer tout ce qui est nécessaire en fonction de la charge de la tâche à opérer .

Étape 3 : Ajouter des tâches à la file d'attente

Une fois la file d'attente et le processeur définis, nous pouvons ajouter la tâche à la file d'attente. En go-zero, nous pouvons utiliser la fonction job.Enqueue pour y parvenir.

Par exemple, nous pouvons ajouter une tâche avec une charge de {"task_id": 1001, "data": "hello world"} à une file d'attente nommée "TaskQueue":

import "github.com/tal-tech/go-zero/core/jobs"

queue.Enqueue("TaskQueue", "TaskHandler", `{"task_id":1001,"data":"hello world"}`)

# 🎜🎜#Lors de l'appel de la fonction Enqueue, nous devons spécifier le nom de la file d'attente, le nom du processeur de tâches et la charge de la tâche.

Étape 4 : Démarrer le consommateur

Enfin, nous devons démarrer le consommateur pour traiter la tâche. En go-zero, nous pouvons utiliser la fonction job.Worker pour démarrer le consommateur. Par exemple, nous pouvons démarrer 5 consommateurs pour traiter la file d'attente de tâches nommée "TaskQueue":

import "github.com/tal-tech/go-zero/core/jobs"

job.NewWorker("TaskQueue", jobs.HandlerFuncMap{
    "TaskHandler": TaskHandler,
}, 5).Start()

où le premier paramètre est le nom de la file d'attente et le deuxième paramètre est le nom du processeur et le mappage du processeur entre les fonctions, le troisième paramètre est le nombre de consommateurs.

Lorsque le consommateur démarre, il commencera immédiatement à récupérer les tâches de la file d'attente et à exécuter la fonction de processeur de tâches. S'il n'y a aucune tâche dans la file d'attente, le consommateur attendra qu'il y ait une tâche.

Grâce aux quatre étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter un système distribué en go-zero capable de gérer des tâches à grande échelle. Le système peut être mis à l’échelle horizontalement et offre une disponibilité et des performances élevées.

Résumé

En termes de traitement de tâches à grande échelle, les systèmes distribués sont devenus un moyen nécessaire. go-zero fournit des composants de travail pour nous aider à créer des systèmes de traitement de tâches distribués. Grâce à ce composant, nous pouvons facilement créer des files d'attente de tâches, définir des processeurs de tâches, ajouter des tâches, démarrer des consommateurs, etc. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre comment implémenter le traitement distribué de tâches à grande échelle en mode zéro.

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!