QueueServiceProvider
Laravel さまざまなサービスのほとんどの登録はさまざまな ServiceProvider を通じてバインドされており、キュー サービスも例外ではありません。名前空間 IlluminateQueueQueueServiceProvider ファイルを開き、register メソッドを見つけます。
public function register() { // 注册队列管理器 一旦实例化,为队列连接器注册各种解析器,这些连接器负责创建接受队列配置和实例化各种不同队列处理的类。 // 按照配置文件注册一个默认连接方式 在此使用 redis $this->registerManager(); // 注册队列各种命令 队列连接 重启等。 $this->registerWorker(); // 注册队列监听命令 $this->registerListener(); // 5.1后弃用 $this->registerSubscriber(); // 注册队列失败处理 $this->registerFailedJobServices(); // Register the Illuminate queued closure job. 什么用,后面再看。 $this->registerQueueClosure(); }
タスクの作成と割り当て
php artisan make:job SendReminderEmail
このメソッドが生成するドキュメントに従います。 namespaceAppJobsJob を継承し、インターフェイス SelfHandling と ShouldQueue を実装するキュー タスク クラス。おそらく、何も指定せずにこれら 2 つのインターフェイスを使用するのは何なのかと疑問に思われるかもしれません (最初はスキップしてください)。焦点はさまざまな操作、削除です。キュータスクにはリトライや遅延などが実装されています。
タスクを割り当てるとき、補助関数dispatchを使用します。これは、実際にはIlluminateBusの下のDispatcherクラスのディスパッチメソッドです
public function dispatch($command, Closure $afterResolving = null) { if ($this->queueResolver && $this->commandShouldBeQueued($command)) { // 队列执行 return $this->dispatchToQueue($command); } else { // 立即执行 return $this->dispatchNow($command, $afterResolving); } } protected function commandShouldBeQueued($command) { if ($command instanceof ShouldQueue) { // 就这用。。 return true; } return (new ReflectionClass($this->getHandlerClass($command)))->implementsInterface( 'Illuminate\Contracts\Queue\ShouldQueue' ); }
ここでは、まず名前空間IlluminateBusBusServiceProviderの下の
public function register() { $this->app->singleton('Illuminate\Bus\Dispatcher', function ($app) { return new Dispatcher($app, function () use ($app) { // 'queue.connection' => 'Illuminate\Contracts\Queue\Queue', 再回看 QueueServiceProvider 的 registerManager 方法,就很清晰了。 return $app['Illuminate\Contracts\Queue\Queue']; // 默认队列连接 }); }); }を見てみましょう
次に、dispatchToQueue
public function dispatchToQueue($command) { $queue = call_user_func($this->queueResolver); // 在此为设置的默认值 将实例化 RedisQueue // 异常则抛出! if (! $queue instanceof Queue) { throw new RuntimeException('Queue resolver did not return a Queue implementation.'); } if (method_exists($command, 'queue')) { // 可以自定义 return $command->queue($queue, $command); } else { // 在此使用的是进入队列方式 最终结果类似 $queue->push(); 看 RedisQueue 下的 push 方法。 return $this->pushCommandToQueue($queue, $command); } }
を見てみましょうタスクがキューに入ります。プロセス全体が明確です。タスクのデキューについてはどうですか?ドキュメントでは、ステートメント php 職人 queue:work を実行してキューを監視していることがわかります。 名前空間 IlluminateQueueConsoleWorkCommand::fire() を見てみましょう。

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは、多数のWebサイトとアプリケーションをサポートし、フレームワークを通じて開発ニーズに適応するため、近代化プロセスで依然として重要です。 1.PHP7はパフォーマンスを向上させ、新機能を紹介します。 2。Laravel、Symfony、Codeigniterなどの最新のフレームワークは、開発を簡素化し、コードの品質を向上させます。 3.パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは、アプリケーションの効率をさらに改善します。

phphassiblasifly-impactedwebdevevermentandsbeyondit.1)itpowersmajorplatformslikewordpratsandexcelsindatabase interactions.2)php'sadaptableability allowsitale forlargeapplicationsusingframeworkslikelavel.3)

PHPタイプは、コードの品質と読みやすさを向上させるためのプロンプトがあります。 1)スカラータイプのヒント:php7.0であるため、基本データ型は、int、floatなどの関数パラメーターで指定できます。 3)ユニオンタイプのプロンプト:PHP8.0であるため、関数パラメーターまたは戻り値で複数のタイプを指定することができます。 4)Nullable Typeプロンプト:null値を含めることができ、null値を返す可能性のある機能を処理できます。

PHPでは、クローンキーワードを使用してオブジェクトのコピーを作成し、\ _ \ _クローンマジックメソッドを使用してクローン動作をカスタマイズします。 1.クローンキーワードを使用して浅いコピーを作成し、オブジェクトのプロパティをクローン化しますが、オブジェクトのプロパティはクローニングしません。 2。\ _ \ _クローン法は、浅いコピーの問題を避けるために、ネストされたオブジェクトを深くコピーできます。 3.クローニングにおける円形の参照とパフォーマンスの問題を避けるために注意し、クローニング操作を最適化して効率を向上させます。

PHPはWeb開発およびコンテンツ管理システムに適しており、Pythonはデータサイエンス、機械学習、自動化スクリプトに適しています。 1.PHPは、高速でスケーラブルなWebサイトとアプリケーションの構築においてうまく機能し、WordPressなどのCMSで一般的に使用されます。 2。Pythonは、NumpyやTensorflowなどの豊富なライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習の分野で驚くほどパフォーマンスを発揮しています。


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