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任务调度器(Scheduler)实现逻辑

任务调度器是计算机系统中用于管理和执行定时任务的核心组件，下面我将详细介绍其实现逻辑。

基本架构

典型的任务调度器包含以下几个核心部分：

1. 任务队列：存储待执行的任务，通常按执行时间排序
2. 调度逻辑：决定何时以及如何执行任务
3. 执行器：实际执行任务的组件
4. 时间管理：跟踪系统时间并触发任务执行

实现方式

1. 基于优先队列的实现

import heapq
import time
import threadingclass Scheduler:def __init__(self):self.task_queue = []self.lock = threading.Lock()def add_task(self, task, delay):"""添加任务到队列"""with self.lock:heapq.heappush(self.task_queue, (time.time() + delay, task))def run(self):"""主调度循环"""while True:with self.lock:if not self.task_queue:time.sleep(0.1)continuenext_time, task = self.task_queue[0]now = time.time()if now >= next_time:heapq.heappop(self.task_queue)# 执行任务threading.Thread(target=task).start()else:time.sleep(min(0.1, next_time - now))

2. 基于时间轮的实现

时间轮(Timing Wheel)是高性能调度器常用数据结构：

class TimingWheel:def __init__(self, slots, resolution):self.slots = [[] for _ in range(slots)]self.resolution = resolution  # 每个槽代表的时间(秒)self.current_slot = 0self.tick_thread = threading.Thread(target=self._tick)def _tick(self):while True:time.sleep(self.resolution)self.current_slot = (self.current_slot + 1) % len(self.slots)for task in self.slots[self.current_slot]:threading.Thread(target=task).start()self.slots[self.current_slot] = []def add_task(self, task, delay):slots = int(delay / self.resolution)target_slot = (self.current_slot + slots) % len(self.slots)self.slots[target_slot].append(task)def start(self):self.tick_thread.start()

高级特性

现代调度器通常还包含以下特性：

1. 任务依赖管理：确保任务按正确顺序执行
2. 故障恢复：任务失败后重试机制
3. 负载均衡：在多节点间分配任务
4. 优先级系统：重要任务优先执行
5. 持久化：防止系统崩溃时任务丢失
6. 资源限制：控制任务使用的CPU/内存等资源

分布式调度器

分布式环境下的调度器还需要考虑：

1. 领导者选举：确定哪个节点负责调度
2. 任务分片：将大任务分解为小任务并行处理
3. 一致性保证：确保任务不会重复执行
4. 节点健康监测：避免将任务分配给故障节点

实际应用示例

1. 操作系统任务调度：Linux的CFS调度器
2. 数据库查询调度：MySQL的查询优化器
3. 分布式计算：Hadoop YARN资源调度
4. Web应用：Celery异步任务队列

任务调度器的设计需要根据具体应用场景权衡实时性、吞吐量和资源利用率等指标。