所以，基本上我想构建一个在heroku上使用RQ的长轮询应用程序。我看过这个问题Flask:passingaroundbackgroundworkerjob(rq,redis)但它没有帮助。这基本上就是我正在做的。@app.route('/do_something',methods=['POST'])defget_keywords():data_json=json.loads(request.data)text=urllib.unquote(data_json["sentence"])job=q.enqueue(keyword_extraction.extract,text)retur

尝试使用python-rq支持我们的Web应用程序的后端，但推送新作业需要很长时间-最多12秒。性能下降发生在执行enqueue_call函数调用时，特别是当连接到系统的工作进程数量增加(超过200)时。系统的工作原理如下:前端将作业推送到任务队列服务器。除了要执行的函数的实际参数之外，这还使用enqueue_call函数将参数传递给作业(例如超时和ttl)。多个进程(分布在多台机器上)正在运行，每个进程都在一个UNIX屏幕下。工作人员遵循文档中提供的模式，执行Worker.work()无限循环函数来监听队列。在处理过程中，一些任务会产生新的任务，通常在它们运行的​​同一队列中。关于基