Упорядоченная обработка фоновых задач.
- Rationale
- Description
- Sidekiq
- Очередь
- Install
- Api
- Ring app
- Настройка
- Запуск
- Остановка
- Debug
- Development
- Исключения
- Rails integration
- Splitter
- Scheduler
- Рекомендации по настройке
- Изменение количества шардов воркера
При использовании Sidekiq мы столкнулись с проблемами при обработке сообщений от сторонней системы.
Скажем, сообщение представляет собой данные заказа в определенный момент времени. При изменении атрибутов или статуса отправляется новое сообщение сторонней системой. Заказы обновляются часто и в очереди рядом находятся сообщения, касающиеся одного и того же заказа.
Sidekiq не гарантирует строгого порядка сообщений, т.к. очередь обрабатывается в несколько потоков. Например, пришло 2 сообщения: M1 и M2. Sidekiq обработчики начинают обрабатывать их параллельно, при этом M2 может обработаться раньше M1.
Параллельная обработка данных одного заказа приводит к:
- dead locks
- затиранию новых данных старыми
Lowkiq призван устранить эти проблемы, исключая параллельность обработки сообщений в рамках одной сущности.
Очереди надежны. Lowkiq сохраняет данные об обрабатываемой задаче и при запуске переносит незавершенные задачи обратно в очередь.
Задачи в очереди отсортированы по заданному времени исполнения, т.е. это не FIFO очереди.
Каждая задача имеет идентификатор. Очереди гарантируют, что не может быть ситуации, когда несколько потоков обрабатывают задачи с одинаковыми идентификаторами.
Каждая очередь разбивается на постоянный набор шардов. На основе идентификатора задачи выбирается шард, в который попадет задача. Таким образом задачи с одним идентификатором всегда попадают в один и тот же шард. Задачи шарда всегда обрабатываются одним и тем же потоком. Это гарантирует порядок обработки задач с одинаковым идентификатором и исключает возможность блокировок.
Кроме идентификатора задача имеет полезную нагрузку или данные задачи (payload). Для задач с одинаковым идентификаторм происходит слияние полезных нагрузок. Таким образом одновременно в обработку попадают все накопленные полезные нагрузки задачи. Это полезно, если нужно обработать только последнее сообщение и отбросить все предыдущие.
Каждой очереди соответствует воркер, содержащий логику обработки задачи.
Для обработки всех задач всех очередей используется фиксированное количество тредов. Добавление или удаление очередей или их шардов не приводит к изменению числа тредов.
Если для ваших задач подходит Sidekiq - используйте его.
Если вы используете плагины вроде sidekiq-grouping, sidekiq-unique-jobs, sidekiq-merger или реализуете собственный механизм блокировок, то стоит рассмотреть Lowkiq.
Например, sidekiq-grouping предварительно накапливает пачку задач, ставит ее в очередь и начинает накапливать следующую. При таком подходе случается ситуация, когда в очереди находятся 2 пачки с данными одного заказа. Эти пачки начинают обрабатываться одновременно разными тредами, что приводит к изначальной проблеме.
Lowkiq изначально проектировался так, чтобы не использовать любые блокировки.
Кроме того, в Lowkiq очереди изначально надежны. Только Sidekiq Pro или плагины добавляют такую функциональность.
Этот бенчмарк показывает накладные расходы на взаимодействие с redis. Для 5 threads, 100'000 blank jobs получились результаты:
- lowkiq: 214 sec или 2,14 мс на задачу
- sidekiq: 29 sec или 0,29 мс на задачу
Эта разница связана с принципиально различным устройством очередей. Sidekiq использует один список для всех воркеров и извлекает задачу целиком за O(1). Lowkiq использует несколько типов данных, включая сортированные множества для хранения идентификаторов задач. Таким образом только получение идентификатора задачи занимает O(log(N)).
Каждая задача в очереди имеет аттрибуты:
id
- идентификатор задачи (строка)payloads
- сортированное множество payload'ов (объекты) по их score (вещественное число)perform_in
- запланированное время начала иполнения задачи (unix timestamp, вещественное число)retry_count
- количество совершённых повторов задачи (вещественное число)
id
может быть, например, идентификатором реплицируемой сущности
payloads
- множество,
получаемое в результате группировки полезной нагрузки задачи по id
и отсортированное по ее score
.
payload
может быть ruby объектом, т.к. сериализуется с помощью Marshal.dump
.
score
может быть датой (unix timestamp) создания payload
или ее монотонно увеличивающимся номером версии.
По умолчанию - текущий unix timestamp.
По умолчанию perform_in
- текущий unix timestamp.
retry_count
для новой необработанной задачи равен -1
, для упавшей один раз - 0
,
т.е. считаются не совершённые, а запланированные повторы.
Выполнение задачи может закончиться неудачей.
В этом случае ее retry_count
инкрементируется и по заданной формуле вычисляется новый perform_in
,
и она ставится обратно в очередь.
В случае, когда retry_count
становится >=
max_retry_count
элемент payloads с наименьшим(старейшим) score перемещается в морг,
а оставшиеся элементы помещаются обратно в очередь, при этом
retry_count
и perform_in
сбрасываются в -1
и now()
соответственно.
- задача выполнилась и упала
retry_count++
perform_in = now + retry_in(try_count)
if retry_count >= max_retry_count
задача перемещается в морг
тип | retry_count |
perform_in |
---|---|---|
новая не выполнялась | -1 | задан или now() |
новая упала | 0 | now() + retry_in(0) |
повтор упал | 1 | now() + retry_in(1) |
Если max_retry_count = 1
, то попытки прекращаются.
Когда применяется:
- если в очереди была задача и добавляется еще одна с тем же id
- если при обработке возникла ошибка, а в очередь успели добавили задачу с тем же id
- если задачу из морга поставили в очередь, а в очереди уже есть задача с тем же id
Алгоритм:
- payloads объединяются, при этом выбирается минимальный score, т.е. для одинаковых payload выигрывает самая старая
- если объединяется новая и задача из очереди,
то
perform_in
иretry_count
берутся из задачи из очереди - если объединяется упавшая задача и задача из очереди,
то
perform_in
иretry_count
берутся из упавшей - если объединяется задача из морга и задача из очереди,
то
perform_in = now()
,retry_count = -1
Пример:
# v1 - первая версия, v2 - вторая
# #{"v1": 1} - сортированное множество одного элемента, payload - "v1", score - 1
# задача в очереди
{ id: "1", payloads: #{"v1": 1, "v2": 2}, retry_count: 0, perform_in: 1536323288 }
# добавляемая задача
{ id: "1", payloads: #{"v2": 3, "v3": 4}, retry_count: -1, perform_in: 1536323290 }
# результат
{ id: "1", payloads: #{"v1": 1, "v2": 3, "v3": 4}, retry_count: 0, perform_in: 1536323288 }
Морг - часть очереди. Задачи в морге не обрабатываются. Задача в морге имеет следующие атрибуты:
- id - идентификатор задачи
- payloads
Задачи в морге можно отсортировать по дате изменения или id.
Задачу из морга можно переместить в очередь. При этом для нее retry_count = 0
, perform_in = now()
.
# Gemfile
gem 'lowkiq'
Redis версии >= 3.2.
module ATestWorker
extend Lowkiq::Worker
self.shards_count = 24
self.batch_size = 10
self.max_retry_count = 5
def self.retry_in(count)
10 * (count + 1) # (i.e. 10, 20, 30, 40, 50)
end
def self.perform(payloads_by_id)
# payloads_by_id - хеш
payloads_by_id.each do |id, payloads|
# id - идентификатор задачи
# payloads отсортированы по score, от старых к новым (от минимальных к максимальным)
payloads.each do |payload|
do_some_work(id, payload)
end
end
end
end
Значения по умолчанию:
self.shards_count = 5
self.batch_size = 1
self.max_retry_count = 25
self.queue_name = self.name
# i.e. 15, 16, 31, 96, 271, ... seconds + a random amount of time
def retry_in(retry_count)
(retry_count ** 4) + 15 + (rand(30) * (retry_count + 1))
end
ATestWorker.perform_async [
{ id: 0 },
{ id: 1, payload: { attr: 'v1' } },
{ id: 2, payload: { attr: 'v1' }, score: Time.now.to_f, perform_in: Time.now.to_f },
]
# payload по умолчанию равен ""
# score и perform_in по умолчанию равны Time.now.to_f
Вы можете переопределить perform_async
и вычислять id
, score
и perform_in
в воркере:
module ATestWorker
extend Lowkiq::Worker
def self.perform_async(jobs)
jobs.each do |job|
job.merge! id: job[:payload][:id]
end
super
end
def self.perform(payloads_by_id)
#...
end
end
ATestWorker.perform_async 1000.times.map { |id| { payload: {id: id} } }
Lowkiq::Web
- ring app.
/
- dashboard/api/v1/stats
- длина очереди, длина морга, лаг для каждого воркера и суммарно
Опции и значения по умолчанию:
Lowkiq.poll_interval = 1
- задержка в секундах между опросами очереди на предмет новых задач. Используется только если на предыдущей итерации очередь оказалась пуста или случилась ошибка.Lowkiq.threads_per_node = 5
- кол-во тредов для каждой ноды.Lowkiq.redis = ->() { Redis.new url: ENV.fetch('REDIS_URL') }
- настройка redis.Lowkiq.client_pool_size = 5
- размер пула редиса для постановки задач в очередь.Lowkiq.pool_timeout = 5
- таймаут клиентского и серверного пула редисаLowkiq.server_middlewares = []
- список middleware, оборачивающих воркер.Lowkiq.on_server_init = ->() {}
- выполнения кода при инициализации сервера.Lowkiq.build_scheduler = ->() { Lowkiq.build_lag_scheduler }
- планировщик.Lowkiq.build_splitter = ->() { Lowkiq.build_default_splitter }
- сплиттер.Lowkiq.last_words = ->(ex) {}
- обработчик исключений, потомковStandardError
, вызвавших остановку процесса.
$logger = Logger.new(STDOUT)
Lowkiq.server_middlewares << -> (worker, batch, &block) do
$logger.info "Started job for #{worker} #{batch}"
block.call
$logger.info "Finished job for #{worker} #{batch}"
end
Lowkiq.server_middlewares << -> (worker, batch, &block) do
begin
block.call
rescue => e
$logger.error "#{e.message} #{worker} #{batch}"
raise e
end
end
lowkiq -r ./path_to_app
path_to_app.rb
должен загрузить приложение. Пример.
Ленивая загрузка модулей воркеров недопустима.
Используйте для предварительной загрузки модулей
require
или require_dependency
для Ruby on Rails.
Послать процессу TERM или INT (Ctrl-C). Процесс будет ждать завершения всех задач.
Обратите внимание, если очередь пуста, процесс спит poll_interval
секунд.
Таким образом завершится не позднее чем через poll_interval
секунд.
Получить trace всех тредов приложения:
kill -TTIN <pid>
cat /tmp/lowkiq_ttin.txt
docker-compose run --rm --service-port app bash
bundle
rspec
cd examples/dummy ; bundle exec ../../exe/lowkiq -r ./lib/app.rb
StandardError
выброшенные воркером обрабатываются с помощью middleware.
Такие исключения не приводят к остановке процесса.
Все прочие исключения приводят к остановке процесса. При этом Lowkiq дожидается выполнения задач другими тредами.
StandardError
выброшенные вне воркера передаются в Lowkiq.last_words
.
Например это происходит при потере соединения к Redis или при ошибке в коде Lowkiq.
# config/routes.rb
Rails.application.routes.draw do
# ...
mount Lowkiq::Web => '/lowkiq'
# ...
end
# config/initializers/lowkiq.rb
# загружаем все lowkiq воркеры
Dir["#{Rails.root}/app/lowkiq_workers/**/*.rb"].each { |file| require_dependency file }
# конфигурация:
# Lowkiq.redis = -> { Redis.new url: ENV.fetch('LOWKIQ_REDIS_URL') }
# Lowkiq.threads_per_node = ENV.fetch('LOWKIQ_THREADS_PER_NODE').to_i
# Lowkiq.client_pool_size = ENV.fetch('LOWKIQ_CLIENT_POOL_SIZE').to_i
# ...
Lowkiq.server_middlewares << -> (worker, batch, &block) do
logger = Rails.logger
tag = "#{worker}-#{Thread.current.object_id}"
logger.tagged(tag) do
time_start = Time.now
logger.info "#{time_start} Started job, batch: #{batch}"
begin
block.call
rescue => e
logger.error e.message
raise e
ensure
time_end = Time.now
logger.info "#{time_end} Finished job, duration: #{time_end - time_start} sec"
end
end
end
# Sentry integration
Lowkiq.server_middlewares << -> (worker, batch, &block) do
opts = {
extra: {
lowkiq: {
worker: worker.name,
batch: batch,
}
}
}
Raven.capture opts do
block.call
end
end
# NewRelic integration
if defined? NewRelic
class NewRelicLowkiqMiddleware
include NewRelic::Agent::Instrumentation::ControllerInstrumentation
def call(worker, batch, &block)
opts = {
category: 'OtherTransaction/LowkiqJob',
class_name: worker.name,
name: :perform,
}
perform_action_with_newrelic_trace opts do
block.call
end
end
end
Lowkiq.server_middlewares << NewRelicLowkiqMiddleware.new
end
# Rails reloader, в том числе отвечает за высвобождение ActiveRecord коннектов
Lowkiq.server_middlewares << -> (worker, batch, &block) do
Rails.application.reloader.wrap do
block.call
end
end
Lowkiq.on_server_init = ->() do
[[ActiveRecord::Base, ActiveRecord::Base.configurations[Rails.env]]].each do |(klass, init_config)|
klass.connection_pool.disconnect!
config = init_config.merge 'pool' => Lowkiq.threads_per_node
klass.establish_connection(config)
end
end
Запуск: bundle exec lowkiq -r ./config/environment.rb
У каждого воркера есть несколько шардов:
# worker: shard ids
worker A: 0, 1, 2
worker B: 0, 1, 2, 3
worker C: 0
worker D: 0, 1
Lowkiq использует фиксированное кол-во тредов для обработки задач, следовательно нужно распределить шарды между тредами. Этим занимается Splitter.
Чтобы определить набор шардов, которые будет обрабатывать тред, поместим их в один список:
A0, A1, A2, B0, B1, B2, B3, C0, D0, D1
Рассмотрим Default splitter, который равномерно распределяет шарды по тредам единственной ноды.
Если threads_per_node
установлено в 3, то распределение будет таким:
# thread id: shards
t0: A0, B0, B3, D1
t1: A1, B1, C0
t2: A2, B2, D0
Помимо Default есть ByNode splitter. Он позволяет распределить нагрузку по нескольким процессам (нодам).
Lowkiq.build_splitter = -> () do
Lowkiq.build_by_node_splitter(
ENV.fetch('LOWKIQ_NUMBER_OF_NODES').to_i,
ENV.fetch('LOWKIQ_NODE_NUMBER').to_i
)
end
Таким образом, вместо одного процесса нужно запустить несколько и указать переменные окружения:
# process 0
LOWKIQ_NUMBER_OF_NODES=2 LOWKIQ_NODE_NUMBER=0 bundle exec lowkiq -r ./lib/app.rb
# process 1
LOWKIQ_NUMBER_OF_NODES=2 LOWKIQ_NODE_NUMBER=1 bundle exec lowkiq -r ./lib/app.rb
Отмечу, что общее количество тредов будет равно произведению ENV.fetch('LOWKIQ_NUMBER_OF_NODES')
и Lowkiq.threads_per_node
.
Вы можете написать свой сплиттер, если ваше приложение требует особого распределения шардов между тредами или нодами.
Каждый тред обрабатывает набор шардов. За выбор шарда для обработки отвечает планировщик. Каждый поток имеет свой собственный экземпляр планировщика.
Lowkiq имеет 2 планировщика на выбор.
Первый, Seq
- последовательно перебирает шарды.
Второй, Lag
- выбирает шард с самой старой задачей, т.е. стремится минимизировать лаг.
Используется по умолчанию.
Планировщик задается через настройки:
Lowkiq.build_scheduler = ->() { Lowkiq.build_seq_scheduler }
# или
Lowkiq.build_scheduler = ->() { Lowkiq.build_lag_scheduler }
Сумма shards_count
всех воркеров не должна быть меньше Lowkiq.threads_per_node
иначе треды будут простаивать.
Сумма shards_count
всех воркеров может быть равна Lowkiq.threads_per_node
.
В этом случае тред обрабатывает единственный шард. Это имеет смысл только при равномерной нагрузке на очереди.
Сумма shards_count
всех воркеров может быть больше Lowkiq.threads_per_node
.
В этом случае shards_count
можно рассматривать в качестве приоритета.
Чем он выше, тем чаще задачи этой очереди будут обрабатываться.
Нет смысла устанавливать shards_count
одного воркера больше чем Lowkiq.threads_per_node
,
т.к. каждый тред будет обрабатывать более одного шарда этой очереди, что увеличит накладные расходы.
Исходя из retry_in
и max_retry_count
,
можно вычислить примерное время, которая задача проведет в очереди.
Под задачей тут понимается payload задачи.
После достижения max_retry_count
в морг переносится только payload с минимальным score.
Для retry_in
, заданного по умолчанию получается следующая таблица:
def retry_in(retry_count)
(retry_count ** 4) + 15 + (rand(30) * (retry_count + 1))
end
max_retry_count |
кол-во дней жизни задачи |
---|---|
14 | 1 |
16 | 2 |
18 | 3 |
19 | 5 |
20 | 6 |
21 | 8 |
22 | 10 |
23 | 13 |
24 | 16 |
25 | 20 |
(0...25).map{ |c| retry_in c }.sum / 60 / 60 / 24
Старайтесь сразу расчитать количество шардов и не именять их количество в будущем.
Если вы можете отключить добавление новых заданий, то дождитесь опустошения очередей и выкатите новую версию кода с измененным количеством шардов.
Если такой возможности нет, воспользуйтесь следующим сценарием.
Например, есть воркер:
module ATestWorker
extend Lowkiq::Worker
self.shards_count = 5
def self.perform(payloads_by_id)
some_code
end
end
Теперь нужно указать новое кол-во шардов и задать новое имя очереди:
module ATestWorker
extend Lowkiq::Worker
self.shards_count = 10
self.queue_name = "#{self.name}_V2"
def self.perform(payloads_by_id)
some_code
end
end
И добавить воркер, перекладывающий задачи из старой очереди в новую:
module ATestMigrationWorker
extend Lowkiq::Worker
self.shards_count = 5
self.queue_name = "ATestWorker"
def self.perform(payloads_by_id)
jobs = payloads_by_id.each_with_object([]) do |(id, payloads), acc|
payloads.each do |payload|
acc << { id: id, payload: payload }
end
end
ATestWorker.perform_async jobs
end
end