ejabberd_iq_sup

本文介绍ejabberd中IQ处理器的配置方法及工作原理。根据业务需求选择no_queue、one_queue、queues或parallel模式,通过不同模式启动处理进程以应对不同类型的任务。文章深入解析了gen_iq_handler模块如何根据配置参数启动不同的处理流程。

ejabberd_iq_sup作为supervisor启动,子程序启动的模块为gen_iq_handler

gen_iq_handler:

根据配置参数iqdisc,可选项为no_queue, one_queue, {quques, N}和parallel

add_iq_handler(Component, Host, NS, Module, Function,
           Type) ->
    case Type of
    no_queue ->
        Component:register_iq_handler(Host, NS, Module,
        Function, no_queue);
    one_queue ->
        {ok, Pid} = supervisor:start_child(ejabberd_iq_sup,
            [Host, Module, Function]),
        Component:register_iq_handler(Host, NS, Module,
        Function, {one_queue, Pid});
    N when is_integer(N) ->
        Pids = lists:map(fun (_) ->
                {ok, Pid} =
                supervisor:start_child(ejabberd_iq_sup,
                    [Host, Module,
                    Function]),
                Pid
            end,
            lists:seq(1, N)),
        Component:register_iq_handler(Host, NS, Module,
        Function, {queues, Pids});
    parallel ->
        Component:register_iq_handler(Host, NS, Module,
        Function, parallel)
    end.
View Code

add_iq_handler根据选项可分为四种启动方式,这是根据IQ的业务性质决定的

因为IQ业务的处理时间不同,有的耗时,有的不耗时,所以有的直接执行,有的另起进程

具体操作为handle函数

handle(Host, Module, Function, Opts, From, To, IQ) ->
    case Opts of
    no_queue ->
        process_iq(Host, Module, Function, From, To, IQ);
    {one_queue, Pid} ->
        Pid ! {process_iq, From, To, IQ};
    {queues, Pids} ->
        Pid = lists:nth(erlang:phash(now(), length(Pids)), Pids),
        Pid ! {process_iq, From, To, IQ};
    parallel ->
        spawn(?MODULE, process_iq,
        [Host, Module, Function, From, To, IQ]);
    _ -> todo
    end.
View Code

gen_iq_handler的域分为 ejabberd_sm | ejabberd_local

-type component() :: ejabberd_sm | ejabberd_local.

意思为只向ejabberd_sm 、ejabberd_local注册

这样则主业务逻辑和模块分开,主业务逻辑只需调用gen_iq_handler提供的接口,所有的操作细节则有gen_iq_handler处理。

所以gen_iq_handler屏蔽了各个模块的差异

转载于:https://www.cnblogs.com/lawen/p/5057556.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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