wonder
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- style-keys.md: add v-clicks to 3x2 grid for staggered animation - eino-graph.md: two-column layout (code left, Items right) - eino-deep-dive.md: two-column layout for both slides, code+Items side-by-side - async-deep-dive.md: two-column layout for both slides, SVG integrated - harness.md: two-column layout for slide 1 (code left, Items right) - request-journey.md: two-column layout for journey steps - data-model.md: add v-clicks to grid items, increase diagram height - architecture/pipeline/prompt-agent: increase SVG max-height for better visibility
2.0 KiB
2.0 KiB
异步任务 — 队列与调度
FIFO 串行执行，信号驱动调度
type TaskQueue struct {
mu sync.Mutex
jobs []*TaskJob
ready chan struct{} // 新任务到达信号
stop chan struct{} // 优雅关闭信号
}
func (q *TaskQueue) Enqueue(job *TaskJob) {
q.mu.Lock()
q.jobs = append(q.jobs, job)
q.mu.Unlock()
q.ready <- struct{}{} // 唤醒 run() 协程
}
提交任务入队并发送信号。`run()` 协程阻塞等待信号，收到后调用 `processNext()` 取队首任务执行。FIFO 保证任务按提交顺序串行处理。
`TaskJob` 封装了 `context.Context` 和执行函数。闭包捕获任务参数，context 控制超时和取消，确保每个任务独立且可中断。
进度推送与 WebSocket
Context 注入 + 多通道推送
func WithProgressReporter(ctx context.Context, r ProgressReporter) context.Context {
return context.WithValue(ctx, progressCtxKey, r)
}
// 管线节点中使用
reporter := GetProgressReporter(ctx)
reporter.Report(Progress{Stage: "prompt", Percent: 25})
5%（任务创建）→ 25%（提示词优化完成）→ 60%（素材生成完成）→ 80%（质检通过）→ 100%（格式适配 + 上传）。每个阶段由对应节点触发回调。
**WebSocket**：`ws://host/api/v1/tasks/:taskId/ws`，实时推送进度和结果。**HTTP 轮询**：`GET /api/v1/tasks/:taskId`，兼容降级方案。