我的Rails应用启动了一个只发送文本消息的Sidekiqworker。我确信它不需要整个Railsenv就可以工作(它只需要客户的电话和文本作为参数发送)。但目前工作人员加载它并因此从我的微型DigitalOcean液滴中获取大量内存(就像单独的Rails应用程序一样)。有什么方法可以告诉工作人员它应该需要的唯一文件的路径吗？ 最佳答案 您可以将您的sidekiqworker完全解耦为独立的(一个或两个文件)并将其作为单独的进程在您的digitalocean实例上运行。然后在您的Rails应用程序中，当您准备好完成工作时，您只需将
目前正在使用sidekiq运行我的后台作业。一次同时运行10个作业。这些工作不是小工作。完成这项工作需要6-8个小时。与此同时，我需要运行一些较小的作业(需要2-3分钟)。目前我无法运行这些作业，直到上述10个作业中的任何一个完成。所以我需要等待6-8个小时才能完成这个小工作。但是这些作业应该在添加到队列后立即运行。是否有任何选项可以阻止任何一个进程来运行这种小型作业。我尝试了队列选项，但它在我的场景中也不起作用。这是我的sidekiq配置:concurrency:10:queues:-[web,7]-[default,3]谁能给我这个问题的解决方案？ 最佳
我有一个Sidekiqworker，它执行一些后台处理，然后最终将成功消息发布到第3方API。我发布的这条消息本质上是一条“谢谢”消息，可以包含HTML。在邮件中，我想以格式正确的方式链接回我的网站。这对我来说自然听起来像是一种观点。我喜欢简单地使用View模板，将其呈现为HTML，最后将其发布到API。我这辈子都不知道如何从我的Sidekiqworker中渲染View。我考虑过设置一个虚拟Controller/View组合并从工作人员内部实例化它，但这似乎是错误的。任何输入将不胜感激。 最佳答案 在您的worker中，您可以直接使
就我而言，我有数千个goroutine同时作为work()工作。.我也有一个sync()协程。当sync开始，我需要任何其他goroutine在同步作业完成后暂停一段时间。这是我的代码:varchannels[]chanintvarchannels_mutexsync.Mutexfuncwork(){channel:=make(chanint,1)channels_mutex.Lock()channels=append(channels,channel)channels_mutex.Unlock()for{for{sync_stat:=现在的问题是，因为读取时总是阻塞，每次都转到syn
就我而言，我有数千个goroutine同时作为work()工作。.我也有一个sync()协程。当sync开始，我需要任何其他goroutine在同步作业完成后暂停一段时间。这是我的代码:varchannels[]chanintvarchannels_mutexsync.Mutexfuncwork(){channel:=make(chanint,1)channels_mutex.Lock()channels=append(channels,channel)channels_mutex.Unlock()for{for{sync_stat:=现在的问题是，因为读取时总是阻塞，每次都转到syn
在大型JSON对象上使用worker.postMessage时，HTML5Webworker非常慢。我试图弄清楚如何将JSON对象传输到网络worker-使用Chrome中的“可传输对象”类型，以提高速度。这就是我所指的，看起来它应该会加快速度:http://updates.html5rocks.com/2011/12/Transferable-Objects-Lightning-Fast我很难找到一个很好的例子(而且我不相信我想使用ArrayBuffer)。任何帮助将不胜感激。我在想象这样的事情:worker=newWorker('workers.js');varlarge_json
在大型JSON对象上使用worker.postMessage时，HTML5Webworker非常慢。我试图弄清楚如何将JSON对象传输到网络worker-使用Chrome中的“可传输对象”类型，以提高速度。这就是我所指的，看起来它应该会加快速度:http://updates.html5rocks.com/2011/12/Transferable-Objects-Lightning-Fast我很难找到一个很好的例子(而且我不相信我想使用ArrayBuffer)。任何帮助将不胜感激。我在想象这样的事情:worker=newWorker('workers.js');varlarge_json
app.json文件配置{"workers":"worker"}worker文件创建用worker实现计算···//pages目录下index.jsPage({onLoad(){//worker目录必须是绝对路径前面不能有’/’this.worker=wx.createWorker(‘worker/index.js’,{useExperimentalWorker:true,})},//点击事件handleClick(){this.worker.postMessage({message:{a:1,b:2}})this.worker.onMessage((res)=>{console.log(re
app.json文件配置{"workers":"worker"}worker文件创建用worker实现计算···//pages目录下index.jsPage({onLoad(){//worker目录必须是绝对路径前面不能有’/’this.worker=wx.createWorker(‘worker/index.js’,{useExperimentalWorker:true,})},//点击事件handleClick(){this.worker.postMessage({message:{a:1,b:2}})this.worker.onMessage((res)=>{console.log(re
背景：最近用mmdet的时候发现一个问题，在pipeline里进行一些随机操作（例如随机裁剪）的时候，设定一个随机种子randomseed，理论上每次随机操作的结果都不同，但是实际上发现会有2张图的操作结果是一样的。本来以为是batch_size的问题，就去修改了sampers_per_gpu。结果发现实际上是workers_per_gpu的问题。因此就来好好研究下这俩个参数的作用和意义。实际上科班的应该对进程比较熟悉，但是也考虑到有很多像我一样非科班的小白，可能对进程workers不是很理解，故此记录下，也欢迎大佬交流指正这俩个参数具体出现在configs文件里 sampers_per_gp
