Como Executar Processos em Concorrência no Laravel: Importando Grandes Arquivos CSV

No desenvolvimento de aplicações web, é comum enfrentar tarefas demoradas, como a importação de grandes arquivos CSV para um banco de dados. Executar essas tarefas de forma sequencial pode resultar em tempos de resposta longos e uma experiência ruim para o usuário. Felizmente, o Laravel oferece a facade Concurrency (atualmente em beta) para executar processos em concorrência, permitindo que várias tarefas sejam realizadas simultaneamente, otimizando a performance. Neste artigo, vamos explorar como usar essa funcionalidade com um exemplo prático: importar grandes arquivos CSV.

O que é a Concurrency no Laravel?

A facade Concurrency do Laravel fornece uma API simples para executar closures (funções anônimas) em processos PHP separados, de forma concorrente. Isso é especialmente útil quando você tem tarefas independentes e lentas, como consultas a bancos de dados ou processamento de arquivos. A funcionalidade está em fase beta, mas já é poderosa o suficiente para casos reais.

Para começar, se você atualizou do Laravel 10.x para o 11.x, pode ser necessário adicionar o ConcurrencyServiceProvider ao arquivo config/app.php:

'providers' => ServiceProvider::defaultProviders()->merge([
    Illuminate\\Concurrency\\ConcurrencyServiceProvider::class,
    App\\Providers\\AppServiceProvider::class,
    *// Outros providers...*
])->toArray(),

Como Funciona a Concurrency?

O Laravel serializa as closures fornecidas e as despacha para um comando Artisan oculto, que as executa em processos PHP separados. Os resultados são então serializados de volta ao processo principal. Há três drivers disponíveis:

• process: O driver padrão, baseado em processos PHP.
• fork: Mais rápido, mas só funciona em contexto CLI (requer o pacote spatie/fork).
• sync: Executa as tarefas sequencialmente, útil para testes.

Para usar o driver fork, instale o pacote necessário:

composer require spatie/fork

Exemplo Prático: Importando um Grande Arquivo CSV

Imagine que você precisa importar um arquivo CSV com milhares de linhas contendo dados de usuários. Vamos dividir o arquivo em partes e processá-las em concorrência.

Aqui está um exemplo de código:

use Illuminate\\Support\\Facades\\Concurrency;
use Illuminate\\Support\\Facades\\DB;

public function importLargeCsv()
{
    $filePath = storage_path('app/large_file.csv');
    $rows = array_map('str_getcsv', file($filePath));
    $chunks = array_chunk($rows, 1000); *// Divide em blocos de 1000 linhas*

    $tasks = array_map(function ($chunk) {
        return function () use ($chunk) {
            foreach ($chunk as $row) {
                DB::table('users')->insert([
                    'name' => $row[0],
                    'email' => $row[1],
                    'created_at' => now(),
                    'updated_at' => now(),
                ]);
            }
        };
    }, $chunks);

    *// Executa as tarefas em concorrência*
    Concurrency::run($tasks);

    return response()->json(['message' => 'Importação concluída com sucesso!']);
}

Nesse exemplo:

1. Lemos o arquivo CSV e o dividimos em blocos de 1000 linhas usando array_chunk.
2. Criamos uma closure para cada bloco, que insere os dados no banco.
3. Usamos Concurrency::run() para processar os blocos simultaneamente.

Se preferir o driver fork para melhor performance em CLI:

Concurrency::driver('fork')->run($tasks);

Atrasando Tarefas com o Método defer

Se a importação não precisa retornar um resultado imediato ao usuário, você pode usar o método defer. Ele executa as tarefas em concorrência após o envio da resposta HTTP, ideal para processos em segundo plano:

Concurrency::defer($tasks);
return response()->json(['message' => 'Importação iniciada em segundo plano!']);

Conclusão

A facade Concurrency do Laravel é uma ferramenta poderosa para lidar com tarefas pesadas, como a importação de grandes arquivos CSV. Ao dividir o trabalho em processos concorrentes, você pode reduzir significativamente o tempo de execução e melhorar a experiência do usuário. Experimente os drivers disponíveis e ajuste conforme o contexto da sua aplicação (web ou CLI). Com essa abordagem, suas importações nunca mais serão um gargalo!