1.简介：
SignalR是一个.NET的开源框架，SignalR可使用Web Socket, Server Sent Events 和 Long Polling作为底层传输方式实现服务端和客户端的实时数据交互。
Hangfire是一个.NET的开源后台任务框架 提供统一的编程模型，以可靠的方式处理后台任务
2.目的：
通过SignalR+Hangfire，我们可以实现一些需要较长时间处理的任务，并在完成及时的通知前端处理结果。
3.以下是我使用SignalR+Hangfire的开发需求：
在net6 webapi的情况下，前端是vue+ts，我现在有个需要就是，我写了一个接口，是对接stable diffusion webui 文生图的接口，前端第一个人请求，返回图没有问题，
但是，此时在生成图的过程中，第二个人请求，我希望加入到一个队列或者别的方式 ，把这个请求放着，我处理完第一个请求之后继续处理第二个，并且告诉用户，前面有多少个任务需要等待？
我的开发环境，后端是.net7 前端vue3.0，下面是对应安装和使用教程：
由于我使用的mysql，对应包为Hangfire.MySqlStorage，大家根据自己的数据库选择安装对应的包
<PackageReference Include="Hangfire" Version="1.8.2" />
<PackageReference Include="Hangfire.MySqlStorage" Version="2.0.3" />
Hangfire的数据是存在数据库中的，所以在添加配置时候要使用对应的数据库连接字符串。同时，在UseHangfireServer时，我使用了自定义的队列名称，并将同时执行的任务数设置为1，以实现任务队列中的任务唯一，且任务依次执行。
在program.cs中添加以下配置
代码内容：
var connectionString = configuration.GetValue<string>("ConnStr");//数据库连接配置
// Add Hangfire services.
services.AddHangfire(config =>
{
config.UseStorage(new MySqlStorage(connectionString, new MySqlStorageOptions
{
TablesPrefix = "hangfire_", // 指定表前缀
PrepareSchemaIfNecessary = true // 允许安装 MySQL 表格（如果不存在的话）
// 其他存储选项
}));
});
代码内容：
// Use Hangfire server and dashboard.
app.UseHangfireServer(new BackgroundJobServerOptions
{
Queues = new[] { "default", "img-queue" },
WorkerCount = 1
});
app.UseHangfireDashboard();// 使用 Hangfire 控制面板
配置完成，在使用时，数据库会生成Hangfire的工作表，如下：
对应Hangfire 控制面板为 /hangfire
http://localhost:5122/hangfire
//添加后台任务
BackgroundJob.Enqueue(() => BackServiceCreateImg(request));
/// <summary>
/// 后台任务生成图片（DisableConcurrentExecution 设置超时时间 Queue设置任务类型）
/// </summary>
/// <param name="request"></param>
/// <returns></returns>
[DisableConcurrentExecution(timeoutInSeconds: 180)]
[Queue("img-queue")]
public async Task BackServiceCreateImg(GraphGenerationRequest request)
{
//...代码逻辑省略
}
var queueLength = JobStorage.Current.GetMonitoringApi()
.EnqueuedCount("img-queue");//指定的队列类型的队列等待任务数
由于我使用的.net7，微软自带SignalR，我们使用时只需要添加引用
using Microsoft.AspNetCore.SignalR;
在program.cs中添加以下配置
代码内容：
// SignalR
services.AddSignalR();
代码内容：
// SignalR hub
app.MapHub<GraphGenerationHub>("/graphhub");
using Hangfire;
using Microsoft.AspNetCore.Cors;
using Microsoft.AspNetCore.SignalR;
namespace ChatGptWebApi.Hubs
{
[EnableCors("MyPolicy")]
public class GraphGenerationHub : Hub
{
public GraphGenerationHub()
{
}
public long GetWaitingCount()
{
return JobStorage.Current.GetMonitoringApi()
.EnqueuedCount("img-queue");
}
}
}
通过依赖注入，在要使用的类中注入
private readonly IHubContext<GraphGenerationHub> _hubContext;
向全体发送
_hubContext.Clients.All.SendAsync("updateWaitingCount", "消息内容.....");
向指定客户端发送
_hubContext.Clients.Client(request.ConnectionId).SendAsync("updateImgUrl", $"生成图片失败：{ex.Message}");
前端我用的是VUE+TS
通过命令使用 pnpm 安装 @microsoft/signalr：
pnpm install @microsoft/signalr
import * as signalR from "@microsoft/signalr";
创建一个useSignalR.ts来专门处理SignalR消息，然后在需要用到的页面中引用即可。
代码内容：
import { onUnmounted, ref } from 'vue';
import { useMessage } from 'naive-ui'
import { HubConnectionBuilder, HubConnection } from '@microsoft/signalr';
export function useSignalR(
hubUrl: string,
hubName: string
) {
const connection = ref<HubConnection | null>(null);
const waitingCount = ref(0);
const imgUrl = ref([]);
const ms = useMessage();
const start = async () => {
if (connection.value && connection.value.state === 'Connected') return;
connection.value = getConnection(hubUrl);
if (connection.value) {
// 连接 SignalR
connection.value.start()
.then(() => {
console.log('SignalR Connected.');
// 调用 GraphGenerationHub 的 GetWaitingCount 方法获取队列等待数
connection.value?.invoke('GetWaitingCount')
.then(count => {
console.log('Waiting Count:', count);
waitingCount.value = count;
});
// 注册 signalR 接收方法
connection.value?.on('updateWaitingCount', count => {
console.log('Waiting Count:', count);
waitingCount.value = count;
});
connection.value?.on('updateImgUrl', newImgUrl => {
console.log('Waiting imgUrl:', newImgUrl);
if(typeof newImgUrl === 'string'){
ms.error(newImgUrl);
}else{
ms.success('图片生成成功。');
imgUrl.value = newImgUrl;
}
});
})
.catch(error => {
console.log('SignalR Connection Error:', error);
});
}
};
const stop = () => {
connection.value!.stop();
connection.value = null;
};
const getConnection = (
hubUrl: string
): HubConnection => {
return new HubConnectionBuilder()
.withUrl(hubUrl)
.withAutomaticReconnect().build();
};
start();
onUnmounted(() => {
if (connection.value?.state === 'Connected') connection.value!.stop();
});
return {
connection,
waitingCount,
imgUrl,
start,
stop
};
}
在需要使用signalR的页面引用useSignalR
import {useSignalR} from '@/views/chat/hooks/useSignalR';
setup() {
//signalR
const { waitingCount,connection,imgUrl } = useSignalR(apiBaseUrl+'/graphhub');
}
Hangfire实现后台调用StableDiffusion web接口，然后通过SignalR将结果返回给前端。这样，对StableDiffusion web的性能要求很低。不会因为生成图片慢，导致http请求超时的情况。大大改善了前后端交互。
入上述页面中使用介绍的一样，当添加了
const { waitingCount,connection,imgUrl } = useSignalR(apiBaseUrl+'/graphhub');
打开对应页面时，就创建了SignalR的连接了。
前端的提交按钮对应的方法，使用的是axios发送http请求生成图片。
代码如下：
const submit = async () => {
const params = {
Prompt: description.value,
connectionId:connection.value?.connectionId //SignalR的客户端连接ID
};
try {
//signalR
const response = await axios.post(apiUrl+'/GenerateGraph', params);
if(response.data.status ==='Fail'){
ms.error(response.data.message ?? 'error')
return
}
usedCount.value=response.data.data;
ms.success(response.data.message);
} catch (error) {
ms.error('报错拉！：'+error);
}
console.log("提交的参数：", params); // 在控制台输出提交的参数
};
后端接口和实现方法完成定时任务的发起和signalR的消息推送
后端接口如下：
/// <summary>
/// signalR+hangfire生成图片
/// </summary>
/// <param name="request"></param>
/// <returns></returns>
[HttpPost]
public async Task<ApiResult<int?>> GenerateGraph(GraphGenerationRequest request)
{
var res=await _iGptImage.GenerateGraph(request);
return res;
}
方法实现：
/// <summary>
/// 生成图片，返回队列信息和剩余次数
/// </summary>
/// <param name="request"></param>
/// <returns></returns>
/// <exception cref="NotImplementedException"></exception>
public async Task<ApiResult<int?>> GenerateGraph(Form.GraphGenerationRequest request)
{
//添加后台任务
BackgroundJob.Enqueue(() => BackServiceCreateImg(request));
string message = await SendWaitingCount("img-queue");
return new ApiResult<int?>(HttpResultTypeEnum.Success, count - 1, message);
}
/// <summary>
/// 推送队列的等待信息
/// </summary>
/// <param name="enqueue">任务类型</param>
/// <returns></returns>
private async Task<string> SendWaitingCount(string enqueue)
{
var queueLength = JobStorage.Current.GetMonitoringApi()
.EnqueuedCount(enqueue);
string message = $"任务已提交，您前面还有 {queueLength} 个任务正在等待。";
await _hubContext.Clients.All.SendAsync("updateWaitingCount", queueLength);
return message;
}
案例地址（AI聊天+图片生成）：https://ai.terramours.site/
