面试题：Node.js异步任务队列管理的优化与扩展

Question

现有一个复杂的Node.js项目，其中包含大量不同类型的异步任务（如I/O操作、CPU密集型计算等），需要进行高效的队列管理。要求设计一个通用的异步任务队列管理系统，具备任务优先级设置、动态调整并发数、任务重试机制、任务调度算法可配置等功能。请详细描述系统的设计思路，包括数据结构、核心算法和关键代码片段。并且分析在大规模任务量下，如何保证系统的稳定性和性能。

Answer 1

设计思路

1. 数据结构
   • 任务队列：使用数组来存储待执行的任务。每个任务对象包含任务函数、优先级、重试次数等属性。
   • 优先级队列：可以使用最小堆（针对优先级）来管理任务，以确保高优先级任务优先执行。
   • 执行中的任务集合：使用Set来记录当前正在执行的任务，用于控制并发数。
2. 核心算法
   • 任务调度算法：根据优先级队列，每次从队列中取出优先级最高的任务执行。
   • 并发控制：通过比较执行中的任务集合的大小与设定的并发数，决定是否从任务队列中取出新任务执行。
   • 任务重试机制：当任务执行失败时，检查重试次数，若未超过设定次数则重新加入任务队列。
3. 关键代码片段

class TaskQueue {
    constructor(maxConcurrency) {
        this.taskQueue = [];
        this.runningTasks = new Set();
        this.maxConcurrency = maxConcurrency;
    }

    addTask(task, priority = 0, retries = 3) {
        this.taskQueue.push({ task, priority, retries });
        this.schedule();
    }

    schedule() {
        while (this.runningTasks.size < this.maxConcurrency && this.taskQueue.length > 0) {
            const nextTask = this.taskQueue.sort((a, b) => a.priority - b.priority)[0];
            this.taskQueue = this.taskQueue.filter(task => task!== nextTask);
            this.runTask(nextTask);
        }
    }

    runTask({ task, retries }) {
        const run = () => {
            this.runningTasks.add(run);
            task()
              .then(() => {
                    this.runningTasks.delete(run);
                    this.schedule();
                })
              .catch(err => {
                    if (retries > 0) {
                        this.addTask(task, 0, retries - 1);
                    }
                    this.runningTasks.delete(run);
                    this.schedule();
                });
        };
        run();
    }
}

大规模任务量下系统稳定性和性能分析

1. 稳定性
   • 资源监控与限制：监控系统资源（如内存、CPU），当资源使用率过高时，适当降低并发数，防止系统崩溃。
   • 错误处理：除了任务重试机制，对未捕获的异常进行全局捕获和处理，避免单个任务的错误导致整个系统瘫痪。
2. 性能
   • 优化调度算法：使用更高效的优先级队列算法（如斐波那契堆），减少任务调度的时间复杂度。
   • 缓存与复用：对于重复执行的任务或数据，使用缓存来提高执行效率。
   • 分布式处理：将任务分发到多个节点进行处理，利用集群的计算能力提高整体性能。