Loco-RS 任务调度器新增启动时执行任务功能解析
2025-05-29 04:39:18作者:郜逊炳
背景介绍
Loco-RS 是一个 Rust 语言的 Web 框架,其内置的任务调度系统(Scheduler)为开发者提供了定时执行任务的便捷功能。在实际开发中,开发者经常遇到这样的需求:某些定时任务不仅需要在固定周期运行,还需要在应用启动时立即执行一次。
问题分析
传统的任务调度配置通常只支持设置执行周期,比如"每24小时执行一次"。但很多业务场景下,我们希望:
- 应用启动后立即执行一次任务
- 然后按照设定的周期继续执行
例如:
- 数据缓存预热
- 系统初始化检查
- 启动时数据同步
解决方案
Loco-RS 通过 YAML 配置文件新增了 run_on_start 配置项,完美解决了这个问题。开发者可以明确指定哪些任务需要在调度器启动时立即执行。
配置示例
scheduler:
output: stdout
jobs:
write_content:
shell: true
run: "echo loco >> ./scheduler.txt"
schedule: run every 1 second
output: silent
tags: ['base', 'infra']
run_task:
run: "foo"
schedule: "at 10:00 am"
list_users:
run: "user_report"
shell: true
schedule: "* 2 * * * *"
tags: ['base', 'users']
run_on_start:
- write_content
- list_users
技术实现原理
- 配置解析:调度器启动时会解析 YAML 配置
- 任务初始化:识别
run_on_start下列出的任务名称 - 立即执行:在调度器初始化完成后,立即执行这些任务
- 周期调度:然后按照各自的 schedule 配置进行周期性调度
优势对比
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 手动执行 | 简单直接 | 需要额外操作,容易遗漏 |
| before_start 钩子 | 自动执行 | 会影响 worker/server 启动 |
| run_on_start | 配置清晰,精准控制 | 需要框架支持 |
最佳实践建议
- 关键任务标记:将系统初始化等关键任务标记为 run_on_start
- 性能考虑:启动时执行的任务不宜过多或耗时过长
- 错误处理:确保启动任务有完善的错误处理机制
- 日志记录:详细记录启动任务的执行情况
总结
Loco-RS 的这项功能增强使得任务调度更加灵活和实用,特别适合需要初始化执行的场景。通过简单的 YAML 配置,开发者可以轻松实现"立即执行+周期执行"的任务模式,大大提升了开发效率和系统可靠性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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