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Python 是否有一个动态调度系统来更好地实施基于订阅的支付系统？

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Python 是否有一个动态调度系统来更好地实施基于订阅的支付系统？,python,django,scheduling,subscription,celerybeat,Python,Django,Scheduling,Subscription,Celerybeat,我在Django用python从头开始制作订阅支付系统。我使用芹菜节拍来完成一项计划任务，并使用RabbitMQ作为队列代理。django_Cellery_beat使用了DatabaseScheduler，这导致了问题。 将简单任务分派给代理需要很长时间。我用它来让用户过期。对于一些过期任务，大约需要60秒到150秒。但通常需要100到500毫秒 另一个问题是，当我重新安排某个任务时，当它被写入数据库时，会因为一些奇怪的原因阻塞调度程序，因此错过了多个任务。 我一直在研究ApacheAirflo

我在Django用python从头开始制作订阅支付系统。我使用芹菜节拍来完成一项计划任务，并使用RabbitMQ作为队列代理。django_Cellery_beat使用了DatabaseScheduler，这导致了问题。

  • 将简单任务分派给代理需要很长时间。我用它来让用户过期。对于一些过期任务，大约需要60秒到150秒。但通常需要100到500毫秒

  • 另一个问题是，当我重新安排某个任务时，当它被写入数据库时，会因为一些奇怪的原因阻塞调度程序，因此错过了多个任务。

    • 我一直在研究ApacheAirflow，因为它是作为行业标准的调度解决方案销售的

    但我不认为，这对我的小项目是适用和可行的

    如果您使用过订阅支付系统，您能告诉我如何继续使用该系统吗？

    我有一个很长的解决方案，我为一个类似的项目实施了这个解决方案

  • 首先，我将计划保存为数据库中的模型
  • 接下来，我有一个cron作业，它获取当天需要运行的条目
  • 然后根据调度模型中设置的时间设置ETA，将这些作业作为普通芹菜作业进行调度
    • 在我的例子中，芹菜就是这样从Redis发出信息的。如果没有直接的答案，试试看