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This is a preview from the server running through my markdig pipeline
上任职务 在这里 我们讨论了我们如何利用“易NMT”来翻译我们 .md 不同语言的文件 。 我们还讨论了我们如何向用户展示这个功能, 在标记编辑器中添加一个下调 。 我们将讨论如何使用背景服务来完成翻译任务。
见本系列的第一部分 在这里.
[技选委
首先我们需要做的是 设置一个船舱集装箱 运行我们的翻译服务。 我们用 EasyNMT Docker Hub 上可用的 docker 图像 。
easynmt:
image: easynmt/api:2.0.2-cpu
volumes:
- /mnt/easynmt:/cache/
deploy:
resources:
limits:
cpus: "4.0"
networks:
- app_network
在这里,我们正在设置一个服务 名为 easynmt 使用 easynmt/api:2.0.2-cpu 图像。 我们还在堆积一个数量 储存翻译缓存。 我们也在设定资源限制, 以确保服务不会耗尽主机上的所有资源( EasyNMT 有点像资源猪) 。
其中一个问题是,容易NMT系统要么需要一点点启动和(或)随机下降。 因此,在我们 背景服务 我们需要处理这件事。
当启动服务时, 我们需要检查 EasyNMT 服务是否运行 。 如果不是我们冻结未来的处理 直到它。 我们还需要处理服务中断的情况(因为它可以随机地处理)。
private async Task<bool> StartupHealthCheck(CancellationToken cancellationToken)
{
var count = 1;
var isUp = false;
while (true)
{
if (await Ping(cancellationToken))
{
logger.LogInformation("Translation service is available");
isUp = true;
break;
}
await Task.Delay(10000, cancellationToken);
count++;
if (count > 3)
{
logger.LogError("Translation service is not available trying again (count: {Count})", count);
_translations.Writer.Complete();
await cancellationTokenSource.CancelAsync();
isUp = false;
break;
}
}
return isUp;
}
private async Task PeriodicHealthCheck(CancellationToken cancellationToken)
{
// Run the health check periodically (e.g., every 60 seconds)
const int delayMilliseconds = 60000;
while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
try
{
if (!await Ping(cancellationToken))
{
logger.LogError("Translation service is not available");
await cancellationTokenSource.CancelAsync();
_translations.Writer.Complete();
TranslationServiceUp = false;
}
else
{
logger.LogInformation("Translation service is healthy");
TranslationServiceUp = true;
}
}
catch (Exception ex)
{
TranslationServiceUp = false;
logger.LogError(ex, "Error during service health check");
await cancellationTokenSource.CancelAsync();
_translations.Writer.Complete();
}
// Wait before checking again
await Task.Delay(delayMilliseconds, cancellationToken);
}
}
public async Task<bool> Ping(CancellationToken cancellationToken)
{
if (!await markdownTranslatorService.IsServiceUp(cancellationToken))
{
logger.LogError("Translation service is not available");
return false;
}
return true;
}
这主要是造成全国轻便医疗系统缺乏健康检查终点的原因。 我们每60秒就提供一次服务 看看是否已经启动 如果不是我们取消服务 并冻结未来的处理 直到它。
private string[] IPs = translateServiceConfig.IPs;
public async ValueTask<bool> IsServiceUp(CancellationToken cancellationToken)
{
var workingIPs = new List<string>();
try
{
foreach (var ip in IPs)
{
logger.LogInformation("Checking service status at {IP}", ip);
var response = await client.GetAsync($"{ip}/model_name", cancellationToken);
if (response.IsSuccessStatusCode)
{
workingIPs.Add(ip);
}
}
IPs = workingIPs.ToArray();
if (!IPs.Any()) return false;
return true;
}
catch (Exception e)
{
logger.LogError(e, "Error checking service status");
return false;
}
}
在 IsServiceUp 我们使用所有可用的“方便NMT”服务 来查看它们是否已经建立起来。 如果他们中有我们再回来的, true 否则我们再回去 false.. 我们还更新服务IP公司名单,只包括上面的IP公司。 在家,我有一些简单NMT服务,用不同的机器运行,因此这对我有用(而且翻译速度要快一点)。
现在在API中,我们先检查一下服务是否已经启动,然后才发出翻译请求:
[HttpPost("start-translation")]
[ValidateAntiForgeryToken]
public async Task<Results<Ok<string>, BadRequest<string>>> StartTranslation([FromBody] MarkdownTranslationModel model)
{
if(!backgroundTranslateService.TranslationServiceUp)
{
return TypedResults.BadRequest("Translation service is down");
}
// Create a unique identifier for this translation task
var taskId = Guid.NewGuid().ToString("N");
var userId = Request.GetUserId(Response);
// Trigger translation and store the associated task
var translationTask = await backgroundTranslateService.Translate(model);
var translateTask = new TranslateTask(taskId, model.Language, translationTask);
translateCacheService.AddTask(userId, translateTask);
// Return the task ID to the client
return TypedResults.Ok(taskId);
}
我们现在改用 Channels 我们的翻译队列; 这只是一个更好的版本 BufferBlock 我们以前曾使用过( 更好的性能, 减少内存等) 。
private readonly
Channel<(PageTranslationModel, TaskCompletionSource<TaskCompletion>)>
_translations = Channel.CreateUnbounded<(PageTranslationModel, TaskCompletionSource<TaskCompletion>)>();
public async Task<Task<TaskCompletion>> Translate(MarkdownTranslationModel message)
{
// Create a TaskCompletionSource that will eventually hold the result of the translation
var translateMessage = new PageTranslationModel
{
Language = message.Language,
OriginalFileName = "",
OriginalMarkdown = message.OriginalMarkdown,
Persist = false
};
return await Translate(translateMessage);
}
private async Task<Task<TaskCompletion>> Translate(PageTranslationModel message)
{
// Create a TaskCompletionSource that will eventually hold the result of the translation
var tcs = new TaskCompletionSource<TaskCompletion>();
// Send the translation request along with the TaskCompletionSource to be processed
await _translations.Writer.WriteAsync((message, tcs));
return tcs.Task;
}
你可以看到,这使用 TaskCompletionSource 以保持翻译结果。 然后我们把翻译请求和翻译请求一起寄去 TaskCompletionSource 有待处理的 await _translations.Writer.WriteAsync((message, tcs)); 然后返回 TaskCompletion 允许缓存的 API 任务。
我们体内的主要“圈圈” IHostedService 负责处理收到的任何翻译请求。 图表有点吓人,但没那么糟
在
为了简化翻译程序,我们创造了一个循环,它只试图处理尽可能多的翻译,而此时我们却在运行“方便NMT”服务。 这是为了防止服务不堪重负。
为每一个这些, 然后我们为每一个,我们 编织一个新的翻译任务
TranslateTask(cancellationToken, translateModel, item, tcs);
然后我们使用 Task.WhenAny 等待任何任务完成。 然后,我们将完成的任务从清单中删除,处理完成的任务的结果。 如果有例外,我们记录并继续处理。
然后我们重新开始循环,直到服务取消为止。
private async Task TranslateFilesAsync(CancellationToken cancellationToken)
{
try
{
var processingTasks = new List<Task>();
while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
while (processingTasks.Count < markdownTranslatorService.IPCount &&
!cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
var item = await _translations.Reader.ReadAsync(cancellationToken);
var translateModel = item.Item1;
var tcs = item.Item2;
// Start the task and add it to the list
var task = TranslateTask(cancellationToken, translateModel, item, tcs);
processingTasks.Add(task);
}
// Wait for any of the tasks to complete
var completedTask = await Task.WhenAny(processingTasks);
// Remove the completed task
processingTasks.Remove(completedTask);
// Optionally handle the result of the completedTask here
try
{
await completedTask; // Catch exceptions if needed
}
catch (Exception ex)
{
logger.LogError(ex, "Error translating markdown");
}
}
}
catch (OperationCanceledException)
{
logger.LogError("Translation service was cancelled");
}
catch (Exception e)
{
logger.LogError(e, "Error translating markdown");
}
}
此处理过程的“ eat ” 处理在 TranslateTask 它负责翻译标记并在需要时坚持(我用它来翻译文件,今后还用来将翻译的文章保存回DB)。
我首先检查原始条目是否已经更改; 或者使用原始文件内容的散列文件 / 只是根据翻译内容检查博客条目的最新日期 。 如果它没有改变,我跳过翻译。 如果它已经改变,我翻译了标记,如果需要的话,我坚持。
然后,我呼吁使用主要的翻译方法 MarkdownTranslatorService 进行翻译。
看我怎么做到的 在这里.
这将返回翻译后的标记, 如果需要, 我将坚持此标记 。
然后,我设置了 tcs 后,结果被翻译为标记并设置为完整。
private async Task TranslateTask(CancellationToken cancellationToken, PageTranslationModel translateModel,
(PageTranslationModel, TaskCompletionSource<TaskCompletion>) item,
TaskCompletionSource<TaskCompletion> tcs)
{
var scope = scopeFactory.CreateScope();
var slug = Path.GetFileNameWithoutExtension(translateModel.OriginalFileName);
if (translateModel.Persist)
{
if (await EntryChanged(scope, slug, translateModel))
{
logger.LogInformation("Entry {Slug} has changed, translating", slug);
}
else
{
logger.LogInformation("Entry {Slug} has not changed, skipping translation", slug);
tcs.SetResult(new TaskCompletion(null, translateModel.Language, true, DateTime.Now));
return;
}
}
logger.LogInformation("Translating {File} to {Language}", translateModel.OriginalFileName,
translateModel.Language);
try
{
var translatedMarkdown =
await markdownTranslatorService.TranslateMarkdown(translateModel.OriginalMarkdown,
translateModel.Language, cancellationToken);
if (item.Item1.Persist)
{
await PersistTranslation(scope, slug, translateModel, translatedMarkdown);
}
tcs.SetResult(new TaskCompletion(translatedMarkdown, translateModel.Language, true, DateTime.Now));
}
catch (Exception e)
{
logger.LogError(e, "Error translating {File} to {Language}", translateModel.OriginalFileName,
translateModel.Language);
tcs.SetException(e);
}
}
就是这样,这就是我如何在博客中处理背景翻译。 我用这个已经一个月左右了 而且效果很好 虽然在现实中它看起来令人望而生畏,但守则却非常直截了当。 我希望这对你们自己的项目有所帮助。