swoole task 踩坑及优化

如果有仔细看过 swoole task 的文档的话，应该都会注意到这句话

task 操作的次数必须小于onTask处理速度，如果投递容量超过处理能力，task会塞满缓存区，导致worker进程发生阻塞。worker进程将无法接收新的请求
task 如果阻塞会引发 woker 进程阻塞，造成服务无法工作，引发问题。

我曾经使用 task 发送服务的链路日志，接收日志的服务出现bug，造成发送日志的 task 阻塞，然后服务 gg 的情况，之后我就对 task 做了一波优化。

思路就是使用 swoole channel （https://wiki.swoole.com/wiki/page/647.html）和 swoole user process （https://wiki.swoole.com/wiki/page/390.html）实现一套 task 。

使用 channel 接收数据，然后在 user process 消费数据，假如 channel 满了仅仅会造成 push 数据失败，并不会引发阻塞，因为是链路日志，是允许丢失的，所以这个方案完全没问题。

在swoole user process 消费 channel 的策略的伪代码如下

$sleepTime = 5;
$maxSleepTime = 100;
while (true) {
    $task = $chan->pop();
    if ($task === false) {
        $sleepTime = $sleepTime + 5;
        if ($sleepTime > $maxSleepTime) {
            $sleepTime = $maxSleepTime;
        }
        usleep($sleepTime * 1000);
        continue;
    }
    $sleepTime = 0;
    // 处理数据
}

如果消费到channel的数据，就使用死循环处理数据，因为处理数据过程中是有其他操作的，所以并不会占用大量 cpu。

如果消费不到数据，就 sleep 5ms，sleep的时间依次累加，直到达到最大值 100ms，达到 cpu 使用率和处理数据实时性的一个平衡，具体平衡点可以根据自己的业务按需调整。

另外，还有使用channel还有一个小坑，往 channel 发送数据使用的 swoole 进程通信机制，swoole 的进程通信有个点需要注意一下，那就是超过8k的数据会在磁盘产生临时文件，而且这个临时文件 swoole 自己并不会清理，因为这个问题，测试环境的磁盘被这些临时文件打爆过。

怎么处理这个问题呢？我的思路就是使用gzip压缩一下数据，这样可以解决在我的应用场景中超过8k的数据，但是如果在其他场景下，即使处理过数据依然超过8k怎么办呢？写个脚本，定时删吧，好像也没很好的方法。