Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Синхронный запуск цепочки заданий Laravel

У меня есть такая цепочка заданий Laravel

Job1::withChain([
  new Job2(),
  new Job3(),
  new Job4()
])->dispatch();

Иногда я хочу, чтобы задание выполнялось синхронно.

Но когда я меняю ->dispatch() на ->dispatchNow(), я получаю

Вызов неопределенного метода Illuminate\Foundation\Bus\PendingChain::dispatchNow()

Есть ли другой способ синхронного запуска цепочки заданий?


Ответы:


1

Вы можете использовать метод allOnConnection и запускать их на соединении sync:

Job1::withChain([
  new Job2(),
  new Job3(),
  new Job4()
])->dispatch()->allOnConnection('sync');

Просто убедитесь, что driver для соединения sync в вашем файле config/queue.php действительно равно 'sync'.

Другой вариант, который не идеален, когда вы хотите легко «переключаться» между синхронным и асинхронным запуском заданий, — просто отправлять их один за другим, например:

Job1::dispatchNow();
Job2::dispatchNow();
Job3::dispatchNow();
Job4::dispatchNow();
12.12.2019
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..