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使用 yr.wait 限制并发/待处理任务的数量
如果发送作业的速率大于处理作业的速率，会导致作业积压在作业队列中，甚至出现 OOM。yr.wait()允许反压并且可以限制待处理作业的总数，从而使作业队列不会无限扩展进而避免 OOM。
注意，该方法主要用于限制同一时间内允许执行作业的数量。该方法也可以用于限制作业并发的数量，但这会损失分发作业的性能，所以不建议这样用。openYuanrong 会根据资源的数量和作业需要的资源大小，自动分发和调整并发作业的数量。
使用示例
importyrimporttime# 初始化 Rayyr.init()@yr.invokedefheavy_computation_task(i):# 模拟耗时操作，例如图像处理或模型推理time.sleep(1)returnf"Result from task{i}"# --- 配置参数 ---TOTAL_TASKS=100MAX_CONCURRENT_TASKS=20# 最大并行/在途任务数，防止 OOMTIMEOUT=10WAIT_NUM=1# 存储正在执行的任务句柄 (Object Refs)pending_refs=[]results=[]print(f"开始提交任务，限制最大在途任务数为:{MAX_CONCURRENT_TASKS}")foriinrange(TOTAL_TASKS):# 【核心逻辑】如果当前正在运行的任务达到了上限iflen(pending_refs)>=MAX_CONCURRENT_TASKS:# 使用 yr.wait 阻塞，直到至少有一个任务完成# timeout=None 表示无限等待直到有结果返回ready_refs,pending_refs=yr.wait(pending_refs,wait_num=WAIT_NUM,timeout=TIMEOUT)# 处理已经完成的结果forrefinready_refs:result=yr.get(ref)results.append(result)# print(f"完成并清理内存: {result}")# 提交新任务task_ref=heavy_computation_task.invoke(i)pending_refs.append(task_ref)ifi%10==0:print(f"已提交任务{i}，当前队列负载:{len(pending_refs)}")# --- 收尾工作 ---# 提交完所有任务后，等待最后剩下的任务完成print("所有任务已提交，正在等待最后剩余的任务...")final_results=yr.get(pending_refs)results.extend(final_results)print(f"全部完成！成功处理了{len(results)}个任务。")yr.finalize()