Pheanstalk 技术文档
2024-12-23 20:19:22作者:宣利权Counsellor
1. 安装指南
Pheanstalk 是一个用于 beanstalkd workqueue 的纯 PHP8.1+ 客户端。以下是安装步骤:
使用 Composer 安装
首先,确保已经安装了 Composer。然后在项目根目录下运行以下命令:
composer require pda/pheanstalk
这将自动下载并安装 Pheanstalk 以及其依赖。
2. 项目的使用说明
Pheanstalk 提供了简单的方式来与 beanstalkd 交互,包括任务的发布(produce)和获取(consume)。
生产者(Producer)示例
use Pheanstalk\Pheanstalk;
use Pheanstalk\Values\TubeName;
$pheanstalk = Pheanstalk::create('127.0.0.1');
$tube = new TubeName('testtube');
// 队列一个任务
$pheanstalk->useTube($tube);
$pheanstalk->put("job payload goes here\n");
$pheanstalk->useTube($tube);
$pheanstalk->put(
data: json_encode(['test' => 'data'], JSON_THROW_ON_ERROR),
priority: Pheanstalk::DEFAULT_PRIORITY,
delay: 30,
timeToRelease: 60
);
消费者(Consumer)示例
use Pheanstalk\Pheanstalk;
use Pheanstalk\Values\TubeName;
$pheanstalk = Pheanstalk::create('127.0.0.1');
$tube = new TubeName('testtube');
// 仅从 'testtube' 中获取任务
$pheanstalk->watch($tube);
// 挂起直到有任务产生
$job = $pheanstalk->reserve();
try {
$jobPayload = $job->getData();
// 执行任务
echo "Starting job with payload: {$jobPayload}\n";
sleep(2);
// 如果任务执行时间较长,定期通知 beanstalk 我们仍在执行中
$pheanstalk->touch($job);
sleep(2);
// 任务完成后删除
$pheanstalk->delete($job);
} catch (\Exception $e) {
// 处理异常
// 让其他工作者重试
$pheanstalk->release($job);
}
3. 项目API使用文档
Pheanstalk 提供了丰富的 API 用于与 beanstalkd 交互。以下是一些常用方法:
Pheanstalk::create($host, $port = null, $timeout = null): 创建一个新的 Pheanstalk 实例。$pheanstalk->useTube($tube): 设置当前操作的 tube。$pheanstalk->put($data, $priority = null, $delay = null, $timeToRelease = null): 将任务放入 tube。$pheanstalk->reserve($timeout = null): 预留一个任务,可选超时时间。$pheanstalk->delete($job): 删除一个任务。$pheanstalk->release($job, $priority = null, $delay = null): 释放一个任务,可选新的优先级和延迟。
更多 API 方法请参考官方文档。
4. 项目安装方式
Pheanstalk 的安装方式如下:
通过 Composer
使用 Composer 是最简单的方式,只需在项目根目录下执行:
composer require pda/pheanstalk
手动安装
如果你希望手动安装,可以从 Packagist 下载最新版本的 Pheanstalk,然后将其包含到你的项目中。
确保你的 PHP 环境满足以下要求:
- PHP 版本 8.1 或更高。
- mbstring 扩展(可选,但推荐)。
以上就是 Pheanstalk 的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust067- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
如何快速提升编程技能:80+实用应用创意项目完全指南80个实战项目:如何用App Ideas快速提升编程技能终极指南:如何用Android Asset Studio快速生成Android应用图标资源如何快速上手Ollama:本地运行Kimi、GLM、DeepSeek等主流大模型的完整指南终极指南:如何快速生成专业级Android应用图标如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南如何通过80+个应用创意项目快速提升编程技能:终极学习指南如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南与实战教程80个实战项目创意:从零到一提升编程技能的完整指南终极应用创意宝典:100+实战项目助你快速提升编程技能
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
687
4.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
540
664
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
379
66
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
406
322
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++
953
918
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
336
385
🎉 (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
1.58 K
923
暂无简介
Dart
935
234
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
135
216
昇腾LLM分布式训练框架
Python
145
172