Блокировка очереди Redis

Question

У меня есть сервер flask, который размещен на Google Dialogflow. Когда мой веб-интерфейс отправляет сообщение в Dialogflow, Dialogflow отправляет сообщение на мой сервер, чтобы сообщить, что сообщение было создано, и ожидает ответа в течение 5 секунд. Если мой сервер не может выполнить этот запрос в течение 5 секунд, он терпит неудачу. Поэтому я создаю очередь задач, чтобы можно было отправить ответ в течение 5 секунд. Ответ, который я отправляю, является триггером события, так что Dialogflow снова отправит сообщение на мой сервер, чтобы проверить состояние подпроцесса. Я заметил, что моя очередь заполнялась, но зависала. Redis всегда работал в пределах Docker, но изначально мои методы Worker не работали. Теперь все работает в пределах Docker.

. Я вижу, что мои задачи переносятся в мою очередь, если я sh помещаю в контейнер Redis команду redis-cli:

127.0.0.1:6379> lrange rq:queue:default 0 -1
1) "7dcc26d1-****-****-****-d32544f18dca"
2) "dc217f00-****-****-****-9a5b455f945b"
3) "d2f93178-****-****-****-b5289d4aacda"

Я также вижу, что у меня определены работники:

127.0.0.1:6379> smembers rq:workers
1) "rq:worker:4bb240********138f4e0a9e27309955"

Обратите внимание, я закомментировал некоторые элементы идентификаторов, так как не был уверен, были ли они каким-либо образом чувствительными.

Методы, которые я использую для проверки этого, очень просты и, безусловно, являются допустимым кодом:

def helloWorld( sleepTime: int) -> str:
    time.sleep( sleepTime)

    return f'hello world! I slept for {sleepTime=} seconds!'

def queueTest() -> dict:
    with Connection( redis.from_url( os.getenv( "REDIS_URL"))):
        q = Queue()
        sleepTime = random.randrange( 6,10)
        job = q.enqueue( helloWorld, sleepTime)

    return job.id

Очередь добавляется в другой модуль, поскольку рабочие методы не могут быть определены в том же пространстве имен.

 @intents.intent( 'sleepTest')
 def sleepTest( agent):
     _id = queueTest()
     logger.info( f'sleep test, { _id=}')
     agent.processId = _id
     logger.info( f'sleep test, { agent.processId=}')
     agent.eventResponse = True

     return

Главное, что делает вышеописанный метод, - это вызвать метод в очередь, добавить идентификатор процесса к данным ответа, которые я передам Dialogflow, а также сообщить Dialogflow, что он должен инициировать последующее событие (логический флаг) один раз снова отправьте сообщение на мой сервер, чтобы проверить состояние моего события.

Я могу видеть из своей записи flask, что Dialogflow действительно отправляет последующие события, как я и ожидал, но никогда не видит задачу comp. leted. Каждый раз, когда он возвращается, видит, что задание не выполнено, ему предлагается повторить проверку с тем же последующим событием. Он делает это так, как я ожидал до разумного предела Dialogflow в 3 раза, прежде чем он сдался. Это ведет себя так, что событие действительно не завершается.

Что мне нужно решить, так это то, что задачи не выполняются.

Для полноты мой docker -compose.yml

version: "3"
services:
  userDB:
    image: mongo:3.4.23-xenial 
    ports:
      - 27017:27017
    volumes:
      - ./user-db:/data/db
    networks:
      - chatbot
  client:
    build: ./client
    ports:
      - 8080:80
  web:
    build: ./server/flask
    image: web
    container_name: web
    restart: always
    volumes:
      - ./server:/usr/src/app
    ports:
      - 5000:5000
    command: python manage.py run -h 0.0.0.0
    environment:
      - APP_NAME=Chatbot
    env_file:
      - ./server/.env
    depends_on:
      - redis
    networks:
      - chatbot

  worker:
    command: python manage.py run_worker
    image: web
    volumes:
      - ./server:/usr/src/app
    env_file:
      - ./server/.env
    depends_on:
      - redis
      - web
    networks:
      - chatbot

  redis:
    image: redis:5.0.7-alpine
    networks:
      - chatbot
    ports:
      - 6379:6379

  dashboard:
    build: ./dashboard
    image: dashboard
    container_name: dashboard
    ports:
      - 9181:9181
    command: rq-dashboard -H redis
    depends_on:
      - redis

networks:
  chatbot:
    driver: bridge

РЕДАКТИРОВАТЬ: Я добавил очень небольшое количество примера кода, чтобы можно было повторить проблему. Пожалуйста, найдите его на следующем репозитории github. Требуется Docker / Python 3,8 https://github.com/PAMSupport/TaskQueue.git