Bull Board 项目中的队列排序持久化实现
2025-06-29 21:54:04作者:袁立春Spencer
在任务队列管理工具 Bull Board 中,用户经常需要对队列进行排序以便更好地管理工作流程。然而,当前版本存在一个用户体验问题:每当页面刷新后,用户自定义的队列排序就会丢失,恢复到默认状态。本文将探讨如何通过技术手段解决这一问题。
问题背景
Bull Board 作为一款基于 Web 的队列管理界面,允许用户通过拖拽等方式对队列进行自定义排序。这种排序功能对于管理大量队列的用户特别有价值,可以按照优先级、处理状态等维度组织队列视图。
但当前实现存在一个明显缺陷:排序状态仅保存在内存中,当用户刷新页面或重新访问时,所有自定义排序都会丢失,必须重新调整。这种设计降低了用户体验,特别是对于需要频繁查看队列的管理员来说。
技术解决方案
要实现排序状态的持久化,可以采用以下技术方案:
- 本地存储机制:利用浏览器的 localStorage API 保存排序状态
- 集成现有设置系统:Bull Board 已有设置存储机制,可将排序状态作为设置的一部分保存
实现细节
-
数据结构设计:
- 将排序顺序保存为队列ID的有序数组
- 可扩展为包含排序字段和方向的完整排序配置
-
存储时机:
- 在用户完成排序操作后立即保存
- 考虑防抖机制避免频繁写入
-
恢复逻辑:
- 应用初始化时从存储中读取排序配置
- 将读取的配置应用到队列渲染逻辑
-
兼容性处理:
- 处理首次使用时无存储数据的情况
- 处理队列增减后的排序状态迁移
实现建议
对于希望贡献代码的开发者,可以按照以下步骤实现:
- 扩展设置存储结构,增加排序配置字段
- 修改队列排序组件,添加状态保存逻辑
- 在应用初始化流程中加入状态恢复逻辑
- 添加相关测试用例验证功能
总结
队列排序状态的持久化是提升 Bull Board 用户体验的重要改进。通过合理利用浏览器存储机制,可以避免用户重复劳动,使管理界面更加高效。这一改进虽然技术上不复杂,但对实际使用体验的提升非常显著。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322