Oban Pro 高并发场景下的唯一性检查优化实践
2025-06-22 06:16:07作者:卓炯娓
问题背景
在使用Oban Pro进行大规模任务调度时,我们遇到了数据库连接错误的问题。具体表现为在短时间内快速插入大量唯一性任务时,系统频繁出现连接超时错误。经过分析,发现问题的根源在于Oban Pro的唯一性检查机制在高并发场景下的性能瓶颈。
问题现象
在测试环境中,我们尝试为78个父模型创建约5.4万个任务,为117个父模型创建约7.38万个任务时,系统出现了以下典型症状:
- 数据库连接超时错误频繁发生
- 监控显示唯一性检查查询成为长查询
- 数据库表锁持续时间超过30秒
- 移除唯一性检查配置后问题消失
技术分析
唯一性检查机制
Oban Pro提供了强大的唯一性检查功能,可以通过配置确保相同特征的任务不会被重复插入。在我们的案例中,配置如下:
use Oban.Pro.Worker,
unique: [
fields: [:args, :worker],
keys: [:model_id, :model, :scrape_service],
states: [:available, :executing],
period: :infinity
],
max_attempts: 1
这种配置理论上应该能够防止重复任务的插入,但在高并发场景下却成为了性能瓶颈。
问题根源
经过深入排查,发现问题出在Oban Pro的版本迁移上。虽然我们执行了迁移脚本,但实际上系统仍在使用旧版的唯一性检查机制(1.4.0版本),而非最新的增强型唯一性检查(1.5.0版本)。
关键诊断点包括:
- 数据库表中缺少
uniq_key列 - 生产者表版本显示为1.4.0而非1.5.0
- 唯一性检查键值存储在meta字段而非专用列中
解决方案
正确执行迁移
确保执行正确的迁移脚本是解决问题的第一步。对于Oban Pro 1.5.0,应采用以下迁移方式:
defmodule MyApp.Repo.Migrations.AddObanPro do
use Ecto.Migration
def up, do: Oban.Pro.Migration.up(version: "1.5.0")
def down, do: Oban.Pro.Migration.down()
end
配置优化建议
-
状态配置:建议包含所有相关状态,而不仅仅是部分状态。完整配置应为:
states: [:available, :scheduled, :executing, :retryable] -
字段配置:除非任务会被调度到多个队列,否则不建议覆盖默认的
fields配置。 -
数据库分离:对于高并发场景,考虑使用专用数据库来处理Oban任务。
性能对比
新版增强型唯一性检查机制相比旧版有显著性能提升:
- 查询效率提高:专用列索引比meta字段查询更快
- 锁竞争减少:优化后的检查机制减少了表锁时间
- 并发能力增强:能够支持更高频率的任务插入
实施效果
在正确执行迁移并启用新版唯一性检查后:
- 数据库连接错误消失
- 长查询问题得到解决
- 系统能够稳定处理每分钟上万次的任务插入
- 表锁时间降至毫秒级别
经验总结
- 版本验证:升级后务必验证实际运行的版本和迁移状态
- 监控先行:高并发系统应建立完善的数据库监控
- 配置审慎:唯一性检查的配置需要根据实际场景仔细调整
- 渐进实施:大规模系统改造应采用渐进式策略
通过这次问题排查,我们不仅解决了当前的性能瓶颈,也为未来系统的扩展打下了坚实基础。Oban Pro的强大功能在正确配置下能够完美支持高并发任务调度场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19