Sidekiq Web界面中/busy页面报错问题分析与解决
问题背景
在使用Sidekiq 7.3.4版本时,开发人员发现Web界面中的/busy页面无法正常加载,而其他页面如队列、重试等都能正常工作。错误信息显示为"no block given (yield)",这是一个Ruby中的LocalJumpError异常。
错误分析
通过错误堆栈可以清晰地看到问题发生在Sidekiq的API模块中,具体是在lib/sidekiq/api.rb文件的932行。这个错误通常发生在尝试调用yield但当前方法没有接收到块参数时。
深入分析堆栈信息,我们可以发现错误实际上是由descriptive_statistics gem(版本2.5.1)引发的。这个gem试图对Sidekiq进程数据进行统计计算时出现了问题。
根本原因
问题并非由Sidekiq本身引起,而是由于项目中引入了descriptive_statistics这个第三方统计库。这个库在与Sidekiq的进程统计API交互时,没有正确处理枚举器的情况,导致了块参数缺失的错误。
具体来说,当/busy页面尝试计算以下统计信息时触发了错误:
- 进程数量(processes.size)
- 总并发数(processes.total_concurrency)
- 总RSS内存使用量(processes.total_rss)
解决方案
解决这个问题非常简单:
- 从Gemfile中移除descriptive_statistics gem
- 运行bundle install更新依赖
- 重启Sidekiq服务
移除这个非必要的统计库后,/busy页面就能正常加载和显示所有信息了。
经验总结
这个案例给我们几个重要的启示:
-
依赖管理要谨慎:不是所有看起来有用的gem都能与其他库完美配合,特别是当它们尝试对复杂对象进行统计分析时。
-
错误分析要全面:表面上看是Sidekiq报错,但实际根源在另一个gem。查看完整堆栈跟踪对于定位问题至关重要。
-
最小化依赖:只保留真正必要的依赖可以减少这类兼容性问题。在这个案例中,Sidekiq自身的统计功能已经足够,不需要额外的统计库。
-
版本兼容性:即使像descriptive_statistics这样成熟的库,也可能与特定版本的Ruby或其他gem存在兼容性问题。
通过这个问题的解决,我们不仅修复了/busy页面的显示问题,也优化了项目的依赖结构,使其更加稳定可靠。
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