Redis 同一 Sidekiq worker 中多种方法的应用

在本文中，我们将介绍在 Redis 中使用同一 Sidekiq worker 处理多种方法的实际应用场景和示例。Sidekiq 是一个用于处理后台任务的 Ruby 库，而 Redis 则是一款高性能的键值存储数据库，二者结合能够提供出色的后台任务处理能力。

阅读更多：Redis 教程

背景

在实际的开发过程中，经常会遇到需要在后台执行多种任务的情况。这些任务可能包括发送电子邮件、推送通知、处理数据导入导出等。每种任务都有不同的逻辑和处理方式，使用同一个 Sidekiq worker 处理多种任务可以避免创建过多的 worker 类，并提高代码的可维护性和可扩展性。

Redis 列表作为任务队列

在 Redis 中，可以使用列表数据结构作为任务队列。我们可以在同一个列表中存储多种任务，并使用不同的方法处理这些任务。以下是一个示例：

require 'sidekiq'
require 'redis'

Sidekiq.configure_client do |config|
  config.redis = { url: 'redis://localhost:6379/0' }
end

class JobWorker
  include Sidekiq::Worker

  def perform(task)
    case task['type']
    when 'email'
      send_email(task['params'])
    when 'notification'
      send_notification(task['params'])
    when 'data_import'
      import_data(task['params'])
    end
  end

  def send_email(params)
    # 处理发送邮件的逻辑
  end

  def send_notification(params)
    # 处理发送通知的逻辑
  end

  def import_data(params)
    # 处理数据导入的逻辑
  end
end

# 将任务添加到 Redis 列表中
redis = Redis.new
redis.rpush('jobs', { type: 'email', params: { to: 'example@example.com', content: 'Hello' } }.to_json)
redis.rpush('jobs', { type: 'notification', params: { user_id: 1, message: 'New message' } }.to_json)
redis.rpush('jobs', { type: 'data_import', params: { file_path: '/path/to/data.csv' } }.to_json)

# 启动 Sidekiq
Sidekiq::CLI.instance.run

在上面的示例中，我们通过一个 JobWorker 类来处理不同类型的任务。perform 方法接收一个 task 参数，根据任务的类型选择执行不同的方法。使用 Redis 列表作为任务队列，可以在任意时间添加任务并按照顺序进行处理。

Redis 哈希保存任务详情

为了更好地管理任务，我们可以使用 Redis 的哈希数据结构保存任务的详细信息。以下是一个示例：

require 'sidekiq'
require 'redis'

Sidekiq.configure_client do |config|
  config.redis = { url: 'redis://localhost:6379/0' }
end

class JobWorker
  include Sidekiq::Worker

  def perform(task_id)
    task = load_task(task_id)

    case task['type']
    when 'email'
      send_email(task['params'])
    when 'notification'
      send_notification(task['params'])
    when 'data_import'
      import_data(task['params'])
    end

    complete_task(task_id)
  end

  def send_email(params)
    # 处理发送邮件的逻辑
  end

  def send_notification(params)
    # 处理发送通知的逻辑
  end

  def import_data(params)
    # 处理数据导入的逻辑
  end

  def load_task(task_id)
    redis = Redis.new
    redis.hgetall("task:#{task_id}")
  end

  def complete_task(task_id)
    redis = Redis.new
    redis.hdel("task:#{task_id}")
  end
end

# 添加任务到 Redis 哈希中
redis = Redis.new
task_id = SecureRandom.uuid
redis.hmset("task:#{task_id}", 'type', 'email', 'params', { to: 'example@example.com', content: 'Hello' }.to_json)

# 启动 Sidekiq
Sidekiq::CLI.instance.run

在上述示例中，我们通过 Redis 的哈希数据结构存储了任务的详细信息，并使用任务 ID 进行关联。在 perform 方法中，通过 load_task 方法加载任务并根据任务类型选择进行相应的处理。处理完成后，我们可以使用 complete_task 方法在 Redis 中删除任务。