Dagu项目多页DAG排序功能优化解析
2025-07-06 06:03:57作者:宣利权Counsellor
背景介绍
在任务编排系统Dagu中,用户经常需要管理大量的有向无环图(DAG)。当DAG数量较多时,系统会自动进行分页显示。在1.14.6版本中,用户反馈了一个重要的功能性问题:排序操作仅对当前页面有效,无法实现全局排序。
问题分析
该问题主要表现在以下方面:
- 当用户尝试按状态或时间等字段排序时,排序范围仅限于当前页面显示的DAG
- 对于拥有大量DAG(如案例中的98个,分3页显示)的用户,无法通过排序快速定位目标DAG
- 用户体验受到严重影响,需要手动翻页查找
技术解决方案
开发团队采取了分阶段解决方案:
第一阶段:增加每页显示数量
- 引入
perPage配置参数,允许用户自定义单页显示条目数 - 通过增加单页容量,减少分页数量,间接解决排序范围问题
- 该方案作为快速解决方案在1.14.7版本中发布
第二阶段:实现真正的全局排序(规划中)
- 后端需要改造排序逻辑,支持跨页面的全局排序
- 前端需要配合实现异步加载和排序功能
- 考虑性能优化,特别是对于大规模DAG集合的情况
实现细节
对于技术实现,关键点包括:
- 后端API需要支持带分页参数的排序查询
- 前端需要维护全局排序状态
- 分页组件需要与排序功能协同工作
- 需要考虑内存和性能影响,特别是当DAG数量很大时
用户价值
该优化为用户带来了显著改进:
- 大幅提升了大批量DAG的管理效率
- 使排序功能真正符合用户预期
- 为后续更复杂的筛选和排序功能奠定了基础
最佳实践建议
对于Dagu用户:
- 升级到1.14.7或更高版本
- 根据硬件配置合理设置
perPage参数 - 对于超大规模DAG集合,建议结合搜索功能使用
未来展望
该问题的解决为Dagu的UI交互改进开辟了道路,预期后续会有更多增强功能:
- 多列组合排序
- 自定义视图和过滤
- 更智能的DAG分组和分类
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
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
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (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
1.27 K
701
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
10
1
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++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19