go-zero 应对海量定时/延迟任务的技巧

如何应对海量定时/延迟任务是一个常见的技术挑战，下面将介绍如何使用go-zero来解决这个问题。主要包括以下几个方面：使用redis实现定时/延迟任务，使用go-zero的timer来统计任务执行时间，使用chan优化任务并发量。

使用redis实现定时/延迟任务

一般需要用到定时/延迟任务的场景不会只有一个，而是会有很多。如果我们在应用程序自己写定时/延迟任务，显然是不现实的。因此，我们需要将定时/延迟任务的管理和调度交给专业的工具去完成，这个工具就是redis。redis有强大的定时/延迟功能，我们可以使用它来实现任务的调度。

具体来说，我们使用redis的有序集合(sorted set)来实现，将任务的执行时间作为score存储，将任务的相关信息作为value存储。然后我们使用redis的zrangebyscore命令来获取当前需要执行的任务，并将任务发送到channels中等待处理。

示例代码如下：

func main() {
    r := redis.NewRedis(&redis.Config{
        Host: "127.0.0.1:6379",
    })
    taskChan := make(chan *Task, 1000)

    go func() {
        for {
            ts := strconv.FormatInt(time.Now().UnixNano(), 10)
            tasks, err := r.ZRangeByScore("tasks", 0, ts).Result()
            if err != nil {
                log.Error(err)
                continue
            }
            for _, t := range tasks {
                task := &Task{}
                err = json.Unmarshal([]byte(t), task)
                if err != nil {
                    log.Error(err)
                    continue
                }
                taskChan <- task
            }
            time.Sleep(time.Second)
        }
    }()

    go func() {
        for task := range taskChan {
            //处理任务
        }
    }()
}

使用go-zero的timer来统计任务执行时间

对于需要定时执行的任务，我们需要知道它们的执行时间和执行结果。因此，我们可以使用go-zero的timer来记录任务的执行时间。

具体来说，我们可以在任务执行前调用timer.Now()方法记录当前时间，任务执行后再调用timer.Since()方法计算任务执行时间。

示例代码如下：

func main() {
    timer := metric.NewTimer("task")
    for {
        timer.Start()
        //执行任务
        timer.Stop()
        time.Sleep(time.Second)
    }
}

使用chan优化任务并发量

当任务并发量很高时，我们需要优化任务的处理方式，以减轻系统负担。我们可以使用chan来实现异步处理，将任务发送到channel中，在另一个goroutine中处理任务。这样可以有效提高任务的处理效率。

示例代码如下：

func main() {
    taskChan := make(chan *Task, 1000)

    go func() {
        for task := range taskChan {
            go func(t *Task) {
                //处理任务
            }(task)
        }
    }()

    for {
        taskChan <- task
    }
}

综上，使用redis实现定时/延迟任务，使用go-zero的timer来统计任务执行时间，使用chan优化任务并发量是应对海量定时/延迟任务的技巧。