Oban.Pro 测试模式中队列启动问题的分析与解决
2025-06-22 18:38:35作者:房伟宁
问题背景
在Oban Pro 1.3.3及以上版本中,当使用:manual测试模式启动Oban实例时,某些测试用例会抛出"Process not alive"错误。这个问题在1.3.2及以下版本中并不存在,表明这是一个版本升级引入的回归问题。
问题现象
测试代码通常会这样配置Oban实例:
oban_name = :"test-oban-#{System.unique_integer([:positive])}"
oban_opts = [
name: oban_name,
repo: @repo,
stage_interval: 10,
queues: [
upload_download: [limit: 5, paused: false],
test: [limit: 5, paused: false],
delete: [limit: 5, paused: false],
archive: [limit: 5, paused: false]
],
testing: :manual
]
start_supervised_oban!(oban_opts)
在1.3.3+版本中,这段代码会抛出如下错误:
** (exit) exited in: GenServer.call({:via, Registry, {Oban.Registry, {:"test-oban-3908", {:producer, "upload_download"}}}}, :check, 5000)
** (EXIT) no process: the process is not alive or there's no process currently associated with the given name, possibly because its application isn't started
问题根源
这个问题的根本原因在于Oban Pro 1.3.3版本对测试模式行为的修改。在:manual测试模式下,Oban会覆盖配置中的queues选项,将其设置为空列表([])。这意味着:
- 无论配置中指定了什么队列,在
:manual模式下都不会真正启动这些队列 - 测试代码尝试验证队列是否存在时,由于队列实际上并未启动,导致"Process not alive"错误
解决方案
针对这个问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
-
升级到修复版本:Oban Pro已经发布了修复此问题的补丁版本
-
调整测试配置:明确设置
queues: [],因为:manual模式下队列不会启动
oban_opts = [
# 其他配置...
queues: [],
testing: :manual
]
- 简化命名:
start_supervised_oban已经通过make_ref为每个实例生成唯一名称,无需手动指定
深入理解Oban测试模式
Oban提供了几种测试模式来帮助开发者编写可靠的测试:
-
:manual模式:
- 不会自动启动任何队列
- 防止后台数据库查询导致的Sandbox错误
- 防止队列意外执行作业
- 适合需要精确控制测试流程的场景
-
:inline模式:
- 立即执行作业而不是排队
- 同样不会启动实际队列
- 适合需要验证作业执行结果的场景
开发者可以通过Oban.config(name)查看实际的配置,确认queues列表确实为空。
最佳实践
- 在测试中明确测试意图,选择适当的测试模式
- 使用Oban提供的测试辅助函数,如
assert_enqueued和drain_queue - 避免在测试中手动指定队列配置,除非确实需要测试队列行为
- 充分利用Oban自动生成的唯一实例名,避免命名冲突
通过理解Oban测试模式的工作原理和正确配置,开发者可以编写出更可靠、更易维护的测试代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
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
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134