Asynq 实现 Go 异步任务处理
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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
- 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
- git库地址：
二、快速开始
1. 准备工作
- 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.go 和 main.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
}
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)
}
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
-
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
-
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
- 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)))
- 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
asynqmon 是 asynq 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：
参考文档：
Asynq 实现 Go 异步任务处理
[Haima的博客]
http://www.cnblogs.com/haima/
