Oban项目中作业卡在可用状态的故障排查与解决
问题现象
在使用Oban 2.19.2版本时,发现所有队列中的作业都卡在"available"状态无法执行,只有重启节点才能暂时解决问题。系统环境为PostgreSQL 14.8数据库和Elixir 1.17.3运行时。
根本原因分析
经过深入排查,这个问题主要与PostgreSQL通知系统的功能异常有关。Oban依赖PostgreSQL的LISTEN/NOTIFY机制来实现作业状态的变更通知。当通知系统失效时,虽然作业能被正确创建并标记为可用状态,但工作节点无法及时获知这些新作业的存在。
技术细节
-
通知机制失效:通过
Oban.Notifier.status()检查发现系统处于"solitary"状态,表明通知系统未能正常工作。进一步测试发现暂停队列的操作也无法生效,这确认了通知机制确实存在问题。 -
Postgrex版本问题:项目使用的postgrex 0.19.3版本存在已知的连接断开和重连问题,这可能导致通知通道意外中断。
-
多节点配置:系统采用了Web节点和工作节点的分离部署架构,Web节点负责创建作业而工作节点负责执行。这种架构下,通知系统的稳定性尤为重要。
解决方案
-
升级依赖:将postgrex升级到0.20.0或更高版本,修复了底层数据库连接问题。
-
资源配置优化:适当增加数据库服务器的CPU和内存资源,确保有足够的处理能力维持稳定的通知通道。
-
节点角色隔离:确保Web节点配置了
peer: {Oban.Peers.Isolated, [leader?: false]},避免其参与领导选举。
最佳实践建议
-
定期检查
Oban.Notifier.status()的输出,确保通知系统处于健康状态。 -
在生产环境中考虑使用
Oban.Notifiers.PG替代默认的Postgres通知器,提高可靠性。 -
对于分离部署的架构,确保非工作节点正确配置了插件和peer设置。
-
监控关键指标如作业状态转换频率,及时发现潜在问题。
总结
这个问题展示了分布式作业系统中通知机制的重要性。通过升级关键依赖、优化资源配置和正确隔离节点角色,可以有效解决作业卡顿问题。这也提醒我们在设计基于Oban的系统时,需要特别关注通知子系统的健康状况和稳定性。
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