设计高并发任务调度系统

题目

设计高并发任务调度系统

信息

• 类型：问答
• 难度：⭐⭐⭐

考点

GIL机制理解, 线程/进程池优化, 任务队列设计, 死锁避免, 资源竞争处理

快速回答

实现高并发任务调度系统的核心要点：

• 使用concurrent.futures线程/进程池管理并发工作单元
• 根据任务类型（I/O密集 vs CPU密集）选择线程/进程模型
• 采用Queue实现生产者-消费者模式解耦任务分配
• 使用RLock和条件变量处理共享资源竞争
• 实现优雅关闭机制和任务优先级管理
• 添加超时控制和异常处理增强健壮性

系统设计原理

高并发调度系统需要解决：1) GIL对多线程的限制 2) 任务分配均衡性 3) 资源竞争 4) 错误恢复。核心采用生产者-消费者模式，主线程分发任务，工作单元并行处理。关键决策点：

• I/O密集型任务：使用线程池（ThreadPoolExecutor），利用GIL在I/O等待时释放的特性
• CPU密集型任务：使用进程池（ProcessPoolExecutor），绕过GIL限制
• 混合型任务：组合线程池+进程池，用进程处理计算，线程处理I/O

代码实现示例

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
from queue import PriorityQueue
import threading

class TaskScheduler:
    def __init__(self, max_workers=10, use_processes=False):
        self.executor = ProcessPoolExecutor(max_workers) if use_processes \
                      else ThreadPoolExecutor(max_workers)
        self.task_queue = PriorityQueue(maxsize=1000)
        self.lock = threading.RLock()
        self.condition = threading.Condition(self.lock)
        self.shutdown_flag = False

    def add_task(self, task, priority=5):
        with self.condition:
            if self.task_queue.full():
                raise RuntimeError("Task queue overflow")
            self.task_queue.put((priority, task))
            self.condition.notify()

    def _worker_loop(self):
        while not self.shutdown_flag:
            with self.condition:
                while self.task_queue.empty() and not self.shutdown_flag:
                    self.condition.wait(timeout=1.0)
                if self.shutdown_flag: break
                _, task = self.task_queue.get()

            try:
                # 执行实际任务（模拟复杂操作）
                result = task.process()
                # 处理结果（需线程安全）
                with self.lock:
                    self._handle_result(result)
            except Exception as e:
                self._log_error(e)

    def start(self):
        for _ in range(self.executor._max_workers):
            self.executor.submit(self._worker_loop)

    def graceful_shutdown(self):
        self.shutdown_flag = True
        with self.condition:
            self.condition.notify_all()
        self.executor.shutdown(wait=True)

    def _handle_result(self, result):
        # 实际项目中实现结果处理逻辑
        pass

    def _log_error(self, error):
        # 实现错误日志记录
        pass

最佳实践

• 池大小优化：I/O密集型任务设置较大线程池（50-100+），CPU密集型任务设置进程数≤CPU核心数
• 队列控制：使用有界队列防止内存溢出，结合条件变量实现背压
• 锁机制：
  • 对单个共享资源使用RLock（可重入锁）
  • 跨多个资源时按固定顺序加锁避免死锁
  • I/O操作期间释放锁
• 异常处理：在工作线程内捕获所有异常，防止整个池崩溃

常见错误及规避

扩展知识

• GIL规避策略：
  • 使用C扩展释放GIL（如NumPy）
  • 将计算密集型部分移交给子进程
  • 采用asyncio协程处理高并发I/O
• 高级模式：
  • 动态扩缩容：根据队列长度调整工作线程数量
  • 任务窃取（Work Stealing）：使用concurrent.futures的workstealing分支
  • 分布式扩展：结合Celery或Dask实现跨节点调度
• 性能监控：使用threading的enumerate()或psutil库跟踪资源使用

复杂场景处理

场景：混合型任务处理
解决方案：创建两级调度系统

cpu_bound_pool = ProcessPoolExecutor()
io_bound_pool = ThreadPoolExecutor()

def route_task(task):
    if task.type == "CPU_INTENSIVE":
        return cpu_bound_pool.submit(task.process)
    else:
        return io_bound_pool.submit(task.process)

场景：优先级任务插队
解决方案：使用PriorityQueue配合条件变量：

def add_urgent_task(task):
    with self.condition:
        self.task_queue.put((0, task))  # 最高优先级
        self.condition.notify_all()