Rust谷歌云长操作(LRO)管理库google-cloud-lro的使用,支持异步任务跟踪与状态管理
Rust谷歌云长操作(LRO)管理库google-cloud-lro的使用,支持异步任务跟踪与状态管理
安装
在项目目录中运行以下Cargo命令:
cargo add google-cloud-lro
或者在Cargo.toml中添加以下行:
google-cloud-lro = "0.3.3"
使用示例
以下是一个完整的示例demo,展示如何使用google-cloud-lro库来管理谷歌云的长期运行操作(LRO):
use google_cloud_lro::{
client::LongRunningOperationClient,
operation::{Operation, OperationState},
};
use google_cloud_googleapis::Status;
use tokio::time::{sleep, Duration};
#[tokio::main]
async fn main() {
// 创建LRO客户端
let client = LongRunningOperationClient::default();
// 模拟一个长期运行的操作
let operation_id = "test-operation-123".to_string();
let mut operation = Operation {
name: operation_id.clone(),
done: false,
result: None,
error: None,
metadata: None,
};
// 将操作提交到服务器
client.create_operation(&operation).await.unwrap();
// 模拟操作进行中
println!("Operation {} is running...", operation_id);
sleep(Duration::from_secs(2)).await;
// 更新操作状态为完成
operation.done = true;
operation.result = Some(OperationState::Response(Status {
code: 0, // OK
message: "Operation completed successfully".to_string(),
details: vec![],
}));
// 更新服务器上的操作状态
client.update_operation(&operation).await.unwrap();
// 检查操作状态
let updated_operation = client.get_operation(&operation_id).await.unwrap();
println!("Operation status: {:?}", updated_operation);
// 删除完成的操作
client.delete_operation(&operation_id).await.unwrap();
println!("Operation {} deleted", operation_id);
}
功能说明
- 创建操作:使用
create_operation
方法创建新的长期运行操作 - 更新操作:使用
update_operation
方法更新操作状态 - 获取操作状态:使用
get_operation
方法检查操作当前状态 - 删除操作:使用
delete_operation
方法删除已完成的操作
操作状态
Operation
结构体包含以下重要字段:
name
: 操作唯一标识符done
: 表示操作是否完成result
: 操作结果(成功或失败)error
: 如果操作失败,包含错误信息metadata
: 操作元数据
注意事项
- 此库需要配合其他谷歌云服务库使用
- 长期运行操作通常用于异步API调用,如创建云资源等
- 操作状态需要定期轮询或使用回调机制检查
更多详细文档请参考官方文档。
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Rust谷歌云长操作(LRO)管理库google-cloud-lro使用指南
概述
google-cloud-lro
是一个Rust库,用于管理Google Cloud的长运行操作(Long-Running Operations, LRO)。它提供了异步任务跟踪和状态管理的功能,简化了与Google Cloud服务的交互,特别是那些需要长时间运行的操作。
主要特性
- 支持异步/等待模式
- 自动轮询操作状态
- 提供操作结果获取
- 支持错误处理
- 可配置的轮询间隔和超时
安装
在Cargo.toml中添加依赖:
[dependencies]
google-cloud-lro = "0.1"
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] }
完整示例代码
以下是内容中提供的完整示例,展示了如何使用google-cloud-lro
管理长运行操作:
use google_cloud_lro::{Client, Operation};
use std::time::Duration;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 初始化客户端
let client = Client::builder()
.poll_interval(Duration::from_secs(5)) // 设置轮询间隔为5秒
.build()
.await?;
// 启动长运行操作
let operation = client
.start_operation("projects/my-project/locations/us-central1/operations")
.await?;
println!("Operation started: {}", operation.name());
// 等待操作完成
let result = operation.wait().await?;
match result {
Some(response) => println!("Operation succeeded: {:?}", response),
None => println!("Operation completed but no response data"),
}
Ok(())
}
扩展完整示例
基于内容中的示例,下面是一个更完整的示例,包含高级功能和错误处理:
use google_cloud_lro::{Client, Operation};
use std::time::Duration;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
// 初始化带有自定义配置的客户端
let client = Client::builder()
.poll_interval(Duration::from_secs(10)) // 每10秒轮询一次
.timeout(Duration::from_secs(300)) // 5分钟后超时
.build()
.await?;
// 启动长运行操作
let operation = client
.start_operation("projects/my-project/locations/us-central1/operations")
.await?;
println!("Operation started: {}", operation.name());
// 获取操作元数据
let metadata = operation.metadata().await?;
println!("Initial operation metadata: {:?}", metadata);
// 处理操作结果
match operation.wait().await {
Ok(result) => match result {
Some(response) => {
println!("Operation completed successfully: {:?}", response);
// 处理响应数据...
}
None => println!("Operation completed but no response data"),
},
Err(e) if e.is_timeout() => {
eprintln!("Operation timed out after 5 minutes");
// 尝试取消操作
if let Err(cancel_err) = operation.cancel().await {
eprintln!("Failed to cancel operation: {}", cancel_err);
}
}
Err(e) if e.is_cancelled() => {
eprintln!("Operation was cancelled by user or system");
}
Err(e) => {
eprintln!("Operation failed: {}", e);
// 错误处理逻辑...
}
}
Ok(())
}
注意事项
- 确保已正确设置Google Cloud认证环境变量
- 长运行操作可能会产生费用,注意监控资源使用情况
- 根据操作类型不同,完成时间可能有很大差异
- 适当设置轮询间隔以避免过多API调用
- 考虑实现重试逻辑处理临时性失败
- 在生产环境中添加适当的日志记录