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所以我正在尝试通过 Heroku Worker 实例上的 Sidekiq 后台作业处理来处理 CSV 文件。虽然我可以完成这个过程,但我觉得它肯定可以比我现在做的更快/更有效地完成。这个问题包含两个部分 - 首先是数据库池设置是否正确,其次如何优化流程。
worker_processes 3
timeout 15
preload_app true
before_fork do |server, worker|
Signal.trap 'TERM' do
puts 'Unicorn master intercepting TERM and sending myself QUIT instead'
Process.kill 'QUIT', Process.pid
end
if defined?(ActiveRecord::Base)
ActiveRecord::Base.connection.disconnect!
end
end
after_fork do |server, worker|
Signal.trap 'TERM' do
puts 'Unicorn worker intercepting TERM and doing nothing. Wait for master to send QUIT'
end
if defined?(ActiveRecord::Base)
config = ActiveRecord::Base.configurations[Rails.env] ||
Rails.application.config.database_configuration[Rails.env]
config['reaping_frequency'] = ENV['DB_REAP_FREQ'] || 10 # seconds
config['pool'] = ENV['DB_POOL'] || 2
ActiveRecord::Base.establish_connection(config)
end
end
---
:concurrency: 5
staging:
:concurrency: 5
production:
:concurrency: 35
:queues:
- [default, 1]
- [imports, 10]
- [validators, 10]
- [send, 5]
- [clean_up_tasks, 30]
- [contact_generator, 20]
ENV["REDISTOGO_URL"] ||= "redis://localhost:6379"
Sidekiq.configure_server do |config|
config.redis = { url: ENV["REDISTOGO_URL"] }
database_url = ENV['DATABASE_URL']
if database_url
ENV['DATABASE_URL'] = "#{database_url}?pool=50"
ActiveRecord::Base.establish_connection
end
end
Sidekiq.configure_client do |config|
config.redis = { url: ENV["REDISTOGO_URL"] }
end
数据库连接池是这样计算的:
我有 3 个 Web 进程(unicorn worker_processes),我通过 after_fork Hook (config/unicorn.rb)为每个进程分配 2 个 ActiveRecord 连接,总共(最多)6 个分配给 Web 的 60 个可用 Postgres 连接测功机。在 Sidekiq 初始化程序中,我通过附加到 ENV['DATABASE_URL'] 的 ?pool=50 参数分配 50 个 Postgres 连接,如文档中(某处)所述。我将我的 Sidekiq 并发值保持在 35 (sidekiq.yml),以确保我保持在 50 个 Redis 连接和 60 个 Postgres 连接限制之下。这仍然需要更细粒度的调整,但我宁愿在进一步处理之前对数据处理本身进行排序。
现在,假设以上是正确的(如果不正确,我一点也不会感到惊讶)我正在处理以下情况:
用户上传 CSV 文件以通过其浏览器进行处理。此文件的长度可以介于 50 行和 1000 万行之间。该文件通过 CarrierWave gem 上传到 S3。
然后用户通过 UI 配置一些导入设置,最后将 FileImporter 作业添加到 Sidekiq 队列以开始基于行创建各种模型。
Import worker 看起来像这样:
class FileImporter
include Sidekiq::Worker
sidekiq_options :queue => :imports
def perform(import_id)
import = Import.find_by_id import_id
CSV.foreach(open(import.csv_data), headers: true) do |row|
# import.csv_data is the S3 URL of the file
# here I do some validation against a prebuilt redis table
# to validate the row without making any activerecord calls
# (business logic validations rather than straight DB ones anyway)
unless invalid_record # invalid_record being the product of the previous validations
# queue another job to actually create the AR models for this row
ImportValidator.perform_async(import_id, row)
# increment some redis counters
end
end
end
这很慢 - 我试图限制在 FileImporter worker 中对 ActiveRecord 的调用,所以我假设这是因为我正在从 S3 流式传输文件。它处理行的速度不够快,无法建立队列,所以我从不使用我的所有工作线程(通常 35 个可用线程中有 15-20 个处于事件状态。我试过将这项工作拆分并提供 100 行一次进入中间工作人员,然后以更并行的方式创建 ImportValidator 工作,但情况并没有好多少。
所以我的问题是,完成此类任务的最佳/最有效方法是什么?
最佳答案
有可能您的 CPU 使用率为 100%,有 20 个线程。你需要另一个测功机。
关于ruby-on-rails - 优化 Sidekiq、Redis、Heroku 和 Rails,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24403843/
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