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
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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