解析think-queue(围绕redis做分析)

前言

分析之前请大家务必了解消息队列的实现

tp5的消息队列是基于database redis 和tp官方自己实现的 Topthink
本章是围绕redis来做分析

存储key:

key 类型 描述
queues:queueName list 要执行的任务
think:queue:restart string 重启队列时间戳
queues:queueName:delayed zSet 延迟任务
queues:queueName:reserved zSet 执行失败,等待重新执行

执行命令

work和listen的区别在下面会解释

命令 描述
php think queue:work 监听队列
php think queue:listen 监听队列
php think queue:restart 重启队列
php think queue:subscribe 暂无,可能是保留的 官方有什么其他想法但是还没实现

行为标签

标签 描述
worker_daemon_start 守护进程开启
worker_memory_exceeded 内存超出
worker_queue_restart 重启守护进程
worker_before_process 任务开始执行之前
worker_before_sleep 任务延迟执行
queue_failed 任务执行失败

命令参数

参数 默认值 可以使用的模式 描述
queue null work,listen 要执行的任务名称
daemon null work 以守护进程执行任务
delay 0 work,listen 失败后重新执行的时间
force null work 失败后重新执行的时间
memory 128M work,listen 限制最大内存
sleep 3 work,listen 没有任务的时候等待的时间
tries 0 work,listen 任务失败后最大尝试次数

模式区别

1: 执行原理不同
work: 单进程的处理模式;
无 daemon 参数 work进程在处理完下一个消息后直接结束当前进程。当不存在新消息时,会sleep一段时间然后退出;
有 daemon 参数 work进程会循环地处理队列中的消息,直到内存超出参数配置才结束进程。当不存在新消息时,会在每次循环中sleep一段时间;

listen: 父进程 + 子进程 的处理模式;
会在所在的父进程会创建一个单次执行模式的work子进程,并通过该work子进程来处理队列中的下一个消息,当这个work子进程退出之后;
所在的父进程会监听到该子进程的退出信号,并重新创建一个新的单次执行的work子进程;

2: 退出时机不同
work: 看上面
listen: 所在的父进程正常情况会一直运行,除非遇到下面两种情况
01: 创建的某个work子进程的执行时间超过了 listen命令行中的–timeout 参数配置;此时work子进程会被强制结束,listen所在的父进程也会抛出一个 ProcessTimeoutException 异常并退出;

开发者可以选择捕获该异常,让父进程继续执行;
02: 所在的父进程因某种原因存在内存泄露,则当父进程本身占用的内存超过了命令行中的 –memory 参数配置时,父子进程均会退出。正常情况下,listen进程本身占用的内存是稳定不变的。

3: 性能不同
work: 是在脚本内部做循环,框架脚本在命令执行的初期就已加载完毕;

listen: 是处理完一个任务之后新开一个work进程,此时会重新加载框架脚本;

因此 work 模式的性能会比listen模式高。
注意: 当代码有更新时,work 模式下需要手动去执行 php think queue:restart 命令重启队列来使改动生效;而listen 模式会自动生效,无需其他操作。

4: 超时控制能力
work: 本质上既不能控制进程自身的运行时间,也无法限制执行中的任务的执行时间;
listen: 可以限制其创建的work子进程的超时时间;

可通过 timeout 参数限制work子进程允许运行的最长时间,超过该时间限制仍未结束的子进程会被强制结束;
expire 和time的区别

expire 在配置文件中设置,指任务的过期时间 这个时间是全局的,影响到所有的work进程
timeout 在命令行参数中设置,指work子进程的超时时间,这个时间只对当前执行的listen 命令有效,timeout 针对的对象是 work 子进程;

5: 使用场景不同

work 适用场景是:
01: 任务数量较多
02: 性能要求较高
03: 任务的执行时间较短
04: 消费者类中不存在死循环,sleep() ,exit() ,die() 等容易导致bug的逻辑

listen 适用场景是:

01: 任务数量较少
02: 任务的执行时间较长
03: 任务的执行时间需要有严格限制

公有操作

由于我们是根据redis来做分析 所以只需要分析src/queue/connector/redis.php
01: 首先调用 src/Queue.php中的魔术方法 __callStatic
02: 在__callStatic方法中调用了 buildConnector
03: buildConnector 中首先加载配置文件 如果无将是同步执行
04: 根据配置文件去创建连接并且传入配置

在redis.php类的构造方法中的操作:
01: 检测redis扩展是否安装
02: 合并配置
03: 检测是redis扩展还是 pRedis
04: 创建连接对象

发布过程

发布参数

参数名 默认值 描述 可以使用的方法
$job 要执行任务的类 push,later
$data 任务数据 push,later
$queue default 任务名称 push,later
$delay null 延迟时间 later

立即执行

    push($job, $data, $queue)     Queue::push(Test::class, ['id' => 1], 'test');

一顿骚操作后返回一个数组 并且序列化后 rPush到redis中 key为 queue:queueName
数组结构:

[     'job' => $job, // 要执行任务的类     'data' => $data, // 任务数据     'id'=>'xxxxx' //任务id ]

写入 redis并且返回队列id
至于中间的那顿骚操作太长了就没写

延迟发布

    later($delay, $job, $data, $queue)     Queue::later(100, Test::class, ['id' => 1], 'test');

跟上面的差不多
一顿骚操作后返回一个数组 并且序列化后 zAdd 到redis中 key为 queue:queueName:delayed score为当前的时间戳+$delay

执行过程

执行过程有work模式和listen模式 两种 区别上面已经说了 代码逻辑由于太多等下回分解;
最后讲一下标签的使用

    //守护进程开启     'worker_daemon_start' => [         ppindexehaviorWorkerDaemonStart::class     ],     //内存超出     'worker_memory_exceeded' => [         ppindexehaviorWorkerMemoryExceeded::class     ],     //重启守护进程     'worker_queue_restart' => [         ppindexehaviorWorkerQueueRestart::class     ],     //任务开始执行之前     'worker_before_process' => [         ppindexehaviorWorkerBeforeProcess::class     ],     //任务延迟执行     'worker_before_sleep' => [         ppindexehaviorWorkerBeforeSleep::class     ],     //任务执行失败     'queue_failed' => [         ppindexehaviorQueueFailed::class     ]

解析think-queue(围绕redis做分析)

public function run(Output $output)     {         $output->write('<info>任务执行失败</info>', true);     }

控制台执行 php think queue:work –queue test –daemon
会在控制台一次输出

守护进程开启 任务延迟执行

失败的处理 如果有任务执行失败或者执行次数达到最大值
会触发 queue_failed

在appindexehavior@run方法里面写失败的逻辑 比如邮件通知 写入日志等

最后我们来说一下如何在其他框架或者项目中给tp的项目推送消息队列,例如两个项目是分开的 另一个使用的却不是tp5的框架

在其他项目中推任务

php版本

<?php  class Index {     private $redis = null;      public function __construct()     {         $this->redis = new Redis();         $this->redis->connect('127.0.0.1', 6379);         $this->redis->select(10);     }      public function push($job, $data, $queue)     {         $payload = $this->createPayload($job, $data);         $this->redis->rPush('queues:' . $queue, $payload);     }      public function later($delay, $job, $data, $queue)     {         $payload = $this->createPayload($job, $data);         $this->redis->zAdd('queues:' . $queue . ':delayed', time() + $delay, $payload);     }      private function createPayload($job, $data)     {         $payload = $this->setMeta(json_encode(['job' => $job, 'data' => $data]), 'id', $this->random(32));         return $this->setMeta($payload, 'attempts', 1);     }      private function setMeta($payload, $key, $value)     {         $payload = json_decode($payload, true);         $payload[$key] = $value;         $payload = json_encode($payload);          if (JSON_ERROR_NONE !== json_last_error()) {             throw new InvalidArgumentException('Unable to create payload: ' . json_last_error_msg());         }          return $payload;     }      private function random(int $length = 16): string     {         $str = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';         $randomString = '';         for ($i = 0; $i < $length; $i++) {             $randomString .= $str[rand(0, strlen($str) - 1)];         }         return $randomString;     } }  (new Index())->later(10, 'appindexjobsTest', ['id' => 1], 'test');

go版本

package main  import (     "encoding/json"     "github.com/garyburd/redigo/redis"     "math/rand"     "time" )  type Payload struct {     Id       string      `json:"id"`     Job      string      `json:"job"`     Data     interface{} `json:"data"`     Attempts int         `json:"attempts"` }  var RedisClient *redis.Pool  func init() {     RedisClient = &redis.Pool{         MaxIdle:     20,         MaxActive:   500,         IdleTimeout: time.Second * 100,         Dial: func() (conn redis.Conn, e error) {             c, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379")              if err != nil {                 return nil, err             }              _, _ = c.Do("SELECT", 10)              return c, nil         },     }  }  func main() {      var data = make(map[string]interface{})     data["id"] = "1"      later(10, "appindexjobsTest", data, "test") }  func push(job string, data interface{}, queue string) {     payload := createPayload(job, data)     queueName := "queues:" + queue      _, _ = RedisClient.Get().Do("rPush", queueName, payload) }  func later(delay int, job string, data interface{}, queue string) {      m, _ := time.ParseDuration("+1s")     currentTime := time.Now()     op := currentTime.Add(time.Duration(time.Duration(delay) * m)).Unix()     createPayload(job, data)     payload := createPayload(job, data)     queueName := "queues:" + queue + ":delayed"      _, _ = RedisClient.Get().Do("zAdd", queueName, op, payload) }  // 创建指定格式的数据 func createPayload(job string, data interface{}) (payload string) {     payload1 := &Payload{Job: job, Data: data, Id: random(32), Attempts: 1}      jsonStr, _ := json.Marshal(payload1)      return string(jsonStr) }  // 创建随机字符串 func random(n int) string {      var str = []rune("0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")      b := make([]rune, n)     for i := range b {         b[i] = str[rand.Intn(len(str))]     }     return string(b) }

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以上就是解析think-queue(围绕

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