Gearman：构建分布式任务队列解决高并发问题

本文档深入探讨了Gearman在分布式队列系统中的应用及其优势，由Taehun Cho，来自IMcompany的CTO撰写，链接为<http://iamcompany.net/>。首先，我们来了解什么是队列系统：在多出卖者（tellers）场景下，多个客户需要形成多个队列以确保公平服务。例如，当处理大量用户请求，如发送电子邮件、推送通知、数据导入或处理大型文件时，避免用户等待成为关键问题，这就需要任务异步执行。 在单线程环境下运行任务可能会影响主线程，导致UI响应变慢。因此，选择一个后台执行且分布式的工作方式至关重要。在这个背景下，Job Queue Systems（任务队列系统）如Celery、RabbitMQ、ZendServer Job Queue、ZeroMQ等应运而生，它们能有效地分发工作负载，确保任务并行处理。 然而，本文特别关注的是Gearman，一个轻量级的开源框架，它在大规模互联网公司中有着广泛的应用，如Yahoo!每天处理超过120台服务器、1200万个工作任务，Digg有45+服务器，每天处理40万次任务。在LiveJournal案例中，由于每日照片上传量大，这促使他们构建了一个基于Gearman的队列系统，以应对图片处理带来的高负荷。 LiveJournal是Gearman的一个典型应用实例，它通过分布式工作模式成功地提高了系统的性能和可用性。其他公司，如Yahoo!、Digg、以及SixApart、DealNews和X等也利用Gearman来优化他们的工作流程，减少用户等待时间，提升用户体验。 Gearman作为一种强大的工具，它提供了分布式任务处理的能力，使得系统能够有效扩展，适应高并发和大数据量的应用场景。通过本文档，读者可以了解到如何在实际项目中有效地使用Gearman，并理解其在解决并发问题和提高系统性能方面的价值。