前言 Laravel的队列可以用在轻量级的队列需求中.比如我们系统中的短信.邮件等功能,这些功能有一些普遍的特征,异步.重试.并发控制等.Laravel现在主要支持的队列服务有Null.Sync.Database.Redis.Beanstalkd.Sqs. 在我们的项目中(消息中心.人事)用的主要是redis,接下来我会介绍下队列基于redis驱动的运行机制. 背景知识 Laravel启动后,加载config/app.php的providers数组中的服务提供者 QueueServiceProv

一.配置文件 首先我们需要在配置文件中配置默认队列驱动为Redis,队列配置文件是config/queue.php: return [ 'default' => env('QUEUE_DRIVER', 'sync'), 'connections' => [ 'sync' => [ 'driver' => 'sync', ], 'database' => [ 'driver' => 'database', 'table' => 'jobs', 'queue' =&g

1.配置使用redis队列 在.env文件找到QUEUE_DRIVER=sync改成QUEUE_DRIVER=redis redis配置一般不用改如果有密码改.env文件的REDIS_PASSWORD就可以了 2.生成队列文件 根目录执行php artisan make:job Wzb,这时在app目录下会生成Jobs/Wzb.php 3.编写队列代码 打开Wzb.php在handle方法下入入如下代码: file_put_contents('wzb.txt','王召波测试'); echo '恭

目录 参考链接 本文环境 为什么使用队列 Laravel 中的队列 分发任务 任务队列 Worker Last-Modified: 2019年5月10日11:44:18 参考链接 使用 Laravel Queue 不得不明白的知识 Laravel 队列文档 本文环境 Laravel 5.5 队列 Redis 为什么使用队列 使用队列的目的一般是: 异步执行 出错重试 解释一下: 异步执行: 部分代码执行很耗时, 为了提高响应速度及避免占用过多连接资源, 可以将这部分代码放到队列中异步执行. Eg

秒杀活动 在一般的网络商城中我们会经常接触到一些高并发的业务状况,例如我们常见的秒杀抢购等活动, 在这些业务中我们经常需要处理一些关于请求信息过滤以及商品库存的问题. 在请求中比较常见的状况是同一用户发出多次请求或者包含恶意的攻击,以及一些订单的复购等情况. 而在库存方面则需要考虑超卖这种状况. 下面我们来模拟一个简单可用的并发处理. 直接上代码 代码的流程 1.模拟用户请求,将用户写入redis队列中 2.从用户中取出一个请求信息进行处理(可以在这个步骤做更多的处理,请求过滤,订单复购等) 3

以laravel5.5为例子: 1.配置队列:composer require "predis/predis:~1.0" a.在ENV中配置:QUEUE_DRIVER=redis b.配置表,失败时队列的失败信息内容会存到此表里.命令:php artisan queue:failed-table c.生成记录失败的数据表:php aritsan migrate 2.生成一个任务类出来:php artisan make:job TranslateSlug <?php namespa

队列,顾名思义,排着队等着做事情.在生活场景中,凡是排队的人,都是带有目的性的.要完成某件事情,才去排队的,要不没有谁会闲到排队玩儿.而在软件应用层面,队列是什么,队列有什么优点,我们什么时候需要用队列,以及在实际业务场景下,如何基于队列做具体功能实现,在这篇文章中,我将用 PHP 的 Laravel 框架,逐一进行讲解和实现. 简单的后台任务 vs 队列 在纯粹的PHP环境中,我们可以使用 exec 函数来调用一个外部命令,启动一个外部进程,执行相关任务,等待其执行结束后,当前PHP脚本继续往

我们新建一个文件queue.php <?php while(true){ echo 1; sleep(1); } 然后中 命令行里面 执行 php queue 你会发现每秒钟输出一个1:等了很久,咦,很神奇,为什么php没有超时呢? 对,就是不会超时,Why? 答:实际上PHP执行脚本是不会超时的,我们在网页中看到的诸如504等超时,是由Apache,Nginx,PHP配置文件设置的超时时间决定的,因为PHP命令行执行文件没有使用PHP配置文件,所以默认是不超时的 接下来我们演示redis+ph

使用Laravel的队列实现系统通知. 第一步:创建 jobs表的migrate php artisan queue:table 第二步:创建jobs 表 php artisan migrate 第三步:创建任务 php artisan make:job sendMessage 第四:创建发送逻辑 dispatch 第五:启动队列 php artisan queue:work 注意:当关闭控制台时:就失败了 需要使用 nohub php artisan queque:work >>/dev/n

用例场景: 定时从远程多台机器上下载文件存入HDFS中.一开始采用shell 一对一的方式实现,但对于由于网络或者其他原因造成下载失败的任务无法进行重试,且如果某台agent机器down机,将导致它对应的所有下载服务中断,重新提交下载任务也极为麻烦.故考虑采用redis队列来实现与机器无关的job提交与执行. 任务提交实现 log_agent.py: 每隔十分钟执行一次,通过crontab -e 设置,在一台服务器上设置即可. */10 * * * * python /usr/local/app

回到目录 这个文章其实是我心中的核心组件的第七回,确实在时间上有些滞后了,但内容并不滞后!本文MSMQ只是个引题,我确实不太想说它,它是微软自己集成的一套消息队列,寄宿在Window服务里,稳定性十在不敢恭维,而redis队列我们选择的驱动客户端是ServiceStack.Redis,之所以选择它就是因为它稳定,更新快,对于其它的驱动可能用上几年都不会去更新,而ServiceStack.Redis一直走到redis客户端的前沿! Redis队列实时和非实时:这个说的实时和非实时主要针对的是消费者

场景 有这样一个场景,一个邮件提醒的windows服务,获取所有开启邮件提醒的用户,循环获取这些用户的邮件,发送一条服务号消息.但问题来了,用户比较少的情况下,轮询一遍时间还能忍受,如果用户多了,那用户名称排序靠后的人,收到邮件提醒的消息,延迟时间就非常长了. 准备 c#之Redis实践list,hashtable c#之Redis队列 方案 1.生产者线程一获取所有开启邮件提醒的用户. 2.根据配置来决定使用多少个队列,以及每个队列的容量. 3.线程一,获取未满的队列,将当前用户入队.如果所有

摘要 这两天一直在考虑redis队列:一个生产者,多个消费者的情况,这里弄了一个demo进行测试. 一个例子 关于如何引用Redisclient 可以参考之前的这篇文章:c#之Redis实践list,hashtable 生产者一个线程,然后开启多个线程用来消费数据. 代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.T

redis中文官网:http://www.redis.cn/ 关于redis队列的实现方式有两种: 1.生产者消费者模式. 2.发布者订阅者模式. 详解: 1.生产者消费者模式. 普通版本: 比如一个队列里面,生产者A push了一个数据进去,消费者B pop 了这个数据,那个这个队列依旧为空.所以是一对一的. 至于是先进先出还是先进后出等,可以依照函数lpush(从队列左边,也就是队首push一个数据) rpush(从队列右边也就是队尾push一个数据) lpop(同理) rpop等来控制.

Redis队列功能介绍 List 常用命令: Blpop删除,并获得该列表中的第一元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpop删除,并获得该列表中的最后一个元素,或阻塞,直到有一个可用 Brpoplpush Lindex获取一个元素,通过其索引列表 Linsert在列表中的另一个元素之前或之后插入一个元素 Llen获得队列(List)的长度 Lpop从队列的左边出队一个元素 Lpush从队列的左边入队一个或多个元素 Lpushx当队列存在时,从队到左边入队一个元素 Lrange从列表中获取指定返回的

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

一.场景 之前做的电商平台,用户在收到货之后,大部分都不会主动的点击确认收货,导致给商家结款的时候,商家各种投诉,于是就根据需求,要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货.所谓的订单自动确认收货,就是在在特定的时间,执行一条update语句,改变订单的状态. 二.思路 最笨重的做法,通过linux后台定时任务,查询符合条件的订单,然后update.最理想情况下,如果每分钟都有需要update的订单,这种方式也还行.奈何平台太小,以及卖家发货时间大部分也是密集的,不会分散在24小时的每分钟.那么,

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

第一步:创建模拟数据表. CREATE TABLE `test_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '模拟用户id', `username` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', `content` varchar(200) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '内容', PR