Job throughput with concurrency limits
@bgentry がすでに取り組んでいます。
2026年2月13日 から。
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
Hi, we recently moved to River Pro version and decided to add global limits for one of our queues. The queue is processed by 4 client instances that each have 10 max workers and the only change in the configuration is the added global limit of 40.
The jobs themselves are pretty fast at an average of ~5 seconds. Before adding the global limits we used to see a throughput of ~33k jobs per hour and afterwards it dropped to ~17k per hour. A couple of immediate tests with a larger worker pool didn't make any difference.
We would expect a slowdown to a certain degree from the added coordination overhead combined with fast jobs but this seems a bit extreme.
Do you have any info on what the expected throughput slowdowns are when using concurrency limits? Happy to give more info if it helps, thanks!
River versions:
github.com/riverqueue/river v0.30.2
github.com/riverqueue/river/riverdriver/riverpgxv5 v0.30.2
riverqueue.com/riverpro v0.21.0
riverqueue.com/riverpro/driver/riverpropgxv5 v0.21.0
- 主要言語
- Go
- スター
- 5.7k
- フォーク
- 179
- 平均マージ
- 2日 19時間
- マージ済み PR（30日）
- 12
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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