Shoryuken v7.0.0.alpha1 发布:Ruby 异步任务处理框架的重大更新
Shoryuken 是一个基于 Amazon SQS 的高效 Ruby 异步任务处理框架,它允许开发者将耗时任务放入队列中异步执行,从而提高应用程序的响应速度和吞吐量。近日,Shoryuken 发布了 v7.0.0.alpha1 版本,这是一个重要的预发布版本,包含多项功能增强和重大变更。
核心功能增强
线程优先级优化
新版本将线程优先级设置为 -1,这是一个重要的性能优化。在操作系统中,线程优先级决定了线程获取CPU时间的顺序。设置为 -1 意味着这些线程将以较低的优先级运行,从而避免与主应用程序线程竞争CPU资源,确保关键业务逻辑能够优先执行。
InlineExecutor 支持消息属性
InlineExecutor 是 Shoryuken 提供的一个开发工具,允许在测试或开发环境中同步执行任务而不需要真正的队列。v7.0.0.alpha1 版本为 InlineExecutor 添加了对消息属性的支持,使得开发者可以更准确地模拟生产环境中的消息处理行为,包括自定义属性和元数据。
可信发布机制
引入了一个重要的安全特性——可信发布(trusted publishing)。这一机制可以确保只有经过验证的发布者才能向队列发送消息,防止未经授权的消息注入。这对于构建高安全性要求的分布式系统尤为重要。
Rails 7.2 兼容性
为了保持与最新版 Rails 框架的兼容性,新版本添加了 enqueue_after_transaction_commit?
方法支持。这一改进使得 Shoryuken 能够更好地与 Rails 7.2 的事务回调机制协同工作,确保任务只在数据库事务成功提交后才会被加入队列。
技术栈更新
Ruby 3.4 支持
开发团队已将 Ruby 3.4 纳入持续集成测试环境,确保框架在新版 Ruby 上的兼容性。这为使用最新 Ruby 版本的开发者提供了保障。
测试基础设施升级
测试基础设施进行了重大改进:
- 将 aws-sdk-sqs 更新至最新版本
- 用 LocalStack 替代了 moto 作为测试模拟服务
LocalStack 提供了更接近真实 AWS 环境的本地模拟,使得集成测试更加可靠。这一变化显著提高了测试的准确性和可靠性。
重大变更
最低版本要求提升
v7.0.0.alpha1 引入了几项重要的最低版本要求变更:
- 不再支持 Ruby 2.7 以下版本
- 不再支持 Rails 6.1 以下版本
- 要求 aws-sdk-sqs 版本不低于 1.66
这些变更反映了现代 Ruby 生态系统的发展趋势,允许开发团队专注于维护和支持更现代的代码库,同时利用新版语言和框架的特性。
总结
Shoryuken v7.0.0.alpha1 是一个面向未来的重要更新,它不仅带来了性能优化和新特性,还对技术栈进行了现代化改造。对于正在使用或考虑使用 Shoryuken 的开发者来说,这个版本值得关注。特别是那些需要高安全性、高性能异步任务处理的企业级应用,新引入的可信发布机制和线程优先级优化将带来显著的价值。
需要注意的是,这是一个预发布版本,不建议直接在生产环境使用。开发者可以开始在新项目或测试环境中评估这些变更,为未来的正式版本升级做好准备。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









