Opsqueue：为重负载而生的轻量级批处理队列，已开源！
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最近，Channable 团队发布了一个新的开源项目 —— Opsqueue。这是为了解决“重批处理”需求所设计的一套轻量级队列系统，现在终于公开了！
说白了，Opsqueue 是为那些动辄几百万操作、强调吞吐量、注重处理顺序、又不想部署一整套 Kafka 或 Celery 的团队准备的。
为什么需要另造一个轮子？
有几个明确的需求：
- 轻量简洁：用 Rust 写的小巧代码库，依赖少，部署容易。
- 批处理优先：强调吞吐量，而非实时性，适合“今天生成，明天处理”的模式。
- 弹性可扩展：支持水平扩展，能够处理十亿级别的操作量。
- 技术栈扎实：SQLite + 对象存储（S3、GCS 等）+ Rust，稳定、可靠、性能高。
- 部署简单：单个二进制，嵌入式数据库，最小配置即可上手。
Channable 团队之前试过各种方案，从 Redis 列表到 PostgreSQL 表格队列，还有数据库元数据 + 对象存储混合方案……但总归不是特别理想：不是易错就是扩展性差。于是我们决定，“干脆造一个真正通用的队列系统”！
设计核心：“生成 - 执行” 模式
在很多服务中都看到类似的流程：
- A 服务生成数百万个操作（例如一堆图像处理任务、API 调用、LLM 推理等）；
- 把这些操作扔进“输入队列”；
- B 服务（或多台服务）并行执行这些任务；
- 然后把结果写回“输出队列”；
- A 服务再根据结果做下一步处理（例如拼装成结果、触发后续逻辑等）。
我们把这个流程称为 “generate-execute” 模式，它是 Producer-Consumer 的一个进阶变种 —— 类似于 MapReduce，但没有 reduce，也可以看作是并行 Map 操作的分布式实现。
我们希望的是：生产者（Producer）只管提交任务，消费者（Consumer）按需并行处理，并且结果可以有序地回传给生产者。这个闭环非常重要。
为什么不选现有的队列系统？
先看简单对比：
| 特性 | Kafka | RabbitMQ | Redis List | Opsqueue |
|---|---|---|---|---|
| 有序性保障 | 分区级顺序 | 仅支持 FIFO 队列 | 无强一致顺序保障 | 完整任务有序性 |
| 部署复杂度 | 高 | 中等偏上 | 低 | 极低（单文件即可运行） |
| 消费端灵活度 | 高（需自实现） | 中 | 低 | 高，支持动态调度策略 |
| 数据持久性 | 高 | 高 | 中 | 高（结合对象存储） |
| 支持大批量 | 适合但偏实时 | 支持但繁琐 | 不适合 | 极其适合批处理 |
| 使用门槛 | 较高 | 中等 | 极低 | 低（Rust 单二进制部署） |
-
Kafka 是高吞吐利器，但维护 ZooKeeper、Broker、Schema Registry 不易；
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RabbitMQ 虽然灵活但 AMQP 配置繁琐；
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Redis List 容易入门但扩展性差，且不具备任务元信息能力。
而 Opsqueue 以 Rust 编写、只依赖 SQLite 和对象存储，初始部署成本几乎为零，却在批处理吞吐、数据一致性、任务调度灵活性上做到了高度平衡。
虽然像 RabbitMQ、Kafka、SQS 等已经非常成熟，但对我们来说，它们存在如下几个痛点：
- 无法保证有序性：我们需要任务提交和返回能对齐。
- 提交要么全成要么全失败：不能部分成功，这样处理逻辑才干净。
- 要抗网络问题，还要保持一致性：我们偏向一致性而不是可用性。
- 队列不能饿死某些用户：要确保使用公平。
- 操作必须是任意格式：支持任何语言，任何数据类型。
- 优先级要由消费者决定：因为执行方才最清楚什么该先做（比如 GPU 使用率、API 限流等）。
市面上的系统几乎没有同时满足这些点的。
技术选型：Rust + SQLite + 对象存储
Opsqueue的目标是 部署简单，维护轻松，开发友好。所以Opsqueue选择：
- Rust 实现，编译成单个可执行文件；
- SQLite 存储操作元数据（轻量 + 嵌入式）；
- S3/GCS 等对象存储保存真正的任务数据；
- 支持 Litestream 实时备份数据库；
- 所有网络交互尽量保持在亚毫秒级。
这种设计让Opsqueue可以轻松运行数百个独立队列，测试也非常容易 —— 每个测试用例起一个 Opsqueue 实例毫秒级完成。
技术架构亮点
- 任务分片（chunking）设计：一次性提交几十万个操作分成多个 chunk，每个 chunk 几秒完成，提升并发度与容错能力；
- 元数据存 SQLite，任务体存对象存储（如 S3/GCS）：减轻数据库压力，提高 I/O 性能；
- 消费者优先调度机制：任务优先级可由消费者决策，例如根据 GPU 利用率、用户 ID、API 调用限额等；
- Litestream 支持：通过持续同步 SQLite 数据库至远端对象存储实现高可用备份；
- 可视化性能分析：内置 OpenTelemetry，便于链路追踪和延迟分析。
消费者优先策略：我们最大的杀手锏
传统队列系统通常由 生产者来决定任务优先级，而 Opsqueue 反其道而行之：让消费者决定优先顺序。
为啥？因为消费者最清楚实际资源情况 —— 哪台机器空闲？哪个用户快被限流了？哪个数据中心比较空？
Opsqueue支持生产者附带元数据（比如用户 ID、优先级数字），但最终决策权归消费者所有。这种机制非常灵活，可以支持更复杂的调度策略，比如：
- 某类任务只能在指定区域执行；
- 保障用户公平；
- 优先执行短任务提高吞吐；
- GPU 资源有限时自动排队；
- 跨业务统一调度等。
性能与扩展性：小而美，也能顶得住大风浪
为了支持十亿级别操作，Opsqueue采取了一些设计策略：
- 任务按“chunk”提交：每个 chunk 处理时间控制在几秒内，降低协调成本；
- 数据存对象存储，SQLite 仅存元数据：存储压力低，查询快；
- chunk 大小可调节：更好地平衡并发度与通信开销；
- 支持分片（sharding）：当规模再上去时，轻松横向扩展；
- 内置 OpenTelemetry tracing：性能指标一目了然。
来看一张调试图，展示两个消费者同时连接队列时的 tracing 数据，注意 —— 队列通信开销仅仅是亚毫秒级！
Rust：不是炫技，而是效率保障
Opsqueue不仅用 Rust 实现主程序，还通过 FFI 接口暴露给 Python 用作客户端。逻辑全在 Rust 中统一实现，避免多语言重复造轮子，也大大降低了 bug 风险。
目前Opsqueue已支持 Python 的客户端开发，入门示例点这里。未来要加 Java、Go、Node.js？可能一个下午就能搞定！
在生产环境的表现如何？
Opsqueue 已经在Channable 团队生产环境里跑了快半年。一条生产队列：
- 完成了 10 万次提交；
- 处理速率稳定在每小时 100 万操作；
- 通信延迟始终维持在毫秒级以内；
- 整体表现令人满意！
当然，Channable 团队不会强制重写已有的其他系统（毕竟重写是个大坑），但凡是要维护、扩展、或踩了老系统性能瓶颈的项目，Opsqueue 是可以考虑的替代方案！
写在最后
我相信：你可能也遇到过类似的需求。希望 Opsqueue 这个项目能帮上忙，或者激发你构建更好的队列系统！
GitHub 仓库
祝你的任务队列永不卡顿，批处理永不爆炸！
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