im-cloud分布式中间件分析(四)-logic节点实现
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- im-cloud 基于swoole 原生协程构建分布式推送中间件
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im-cloud分布式中间件分析(四)-logic节点实现
1.概述
logic 节点 作为生产者和client端,作为业务节点,提供push推送resetapi接口,可以扩容多个节点做nginx负载均衡
2.@Producer
默认启动10个消息队列连接池,在task进程为每个人物创建协程异步生产任务
异步task任务
直接调用组件task接口进行投递到task进程执行,task投递为非阻塞操作,执行完毕会直接返回,大大的提升了worker处理并发请求的能力,唯一的影响是,如果多个task进程的消费能力更不上worker的投递速度也会影响worker的处理能力,所以需要做取舍
- 具体的消息队列生成在task进程中执行
- task进程启用了协程模式,投递的每个任务都默认创建一个协程
use Task\Task; /** * @var LogicPush */ Task::deliver(LogicPush::class,"pushMids",[(int)$arg["op"],$arg["mids"],$arg["msg"]]);
- 相关异步任务 存放在命名空间
App\Task
下
相关优化
容器化
单个请求流程执行的生命周期会调用生成多个对象,多达10多个。并发大的情况下GC 几乎会首先挂掉,而且会耗时等待,所以new对象也有优化的空间
项目在初始化也就是主进程启动期间就扫描相关代码,有注解的就进行收集,然后实例化到容器container中,以后再多次使用的时候直接复用代码,而无需多次new对象,大大节省空间和时间,如下图为创建一个协程去执行任务,相关的对象都从容器中获取
Co::create(function ()use($op,$mids,$msg){ /** @var RedisDao $servers */ $servers = \container()->get(RedisDao::class)->getKeysByMids($mids); $keys = []; foreach($servers as $key => $server){ $keys[$server][] = $key; } foreach($keys as $server => $key){ //丢到队列里去操做,让job去处理 \container()->get(QueueDao::class)->pushMsg($op,$server,$key,$msg); } },true); //第二个参数为true 表示使用Context::waitGroup() 等待任务执行完成
如上图所示可以调用组件提供的多个方法获取容器对象
container()->get(class)
bean(class)
- 两种都可以获取容器对象,
提高并发性能
即使将主要的耗时任务放到task进程中执行,worker进程中依然会有少量的等待时间,现在采取的方式,是请求到来时获取数据后,直接回复结束当前连接,然后在继续执行任务,这样就不用等到投递task任务后再结束当前连接,大大提高并发能力,虽然可能耗时性能没有发生太大的改变,但是并发能力大大的提升。如下所示:
/** * @return \Core\Http\Response\Response|static */ public function mids() { Context::get()->getResponse()->end(); $post = Context::get()->getRequest()->input(); if(empty($post["operation"]) || empty($post["mids"]) ||empty($post["msg"])){ return $this->error("缺少参数"); } $arg = [ "op" => $post["operation"], "mids" => is_array($post["mids"])?$post["mids"]:[$post["mids"]], "msg" => $post["msg"] ]; Log::debug("push mids post data:".json_encode($arg)); /** * @var LogicPush */ Task::deliver(LogicPush::class,"pushMids",[(int)$arg["op"],$arg["mids"],$arg["msg"]]); }
- 如上图直接使用
Context::get()->getResponse()->end();
通过协程上下文获取reponse对象直接结束当前连接,然后在继续执行当前任务,并释放内存
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