Oban Pro 高并发场景下的唯一性检查优化实践
2025-06-22 10:24:09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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
9
1
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217