面试题：如何基于Redis列表对象自定义一个分布式任务队列并处理任务优先级

Question

基于Redis列表对象，设计一个分布式任务队列，要求能够处理不同优先级的任务。描述实现架构，包括如何使用Redis数据结构存储任务，怎样实现任务的优先级排序以及不同优先级任务的调度算法，同时阐述可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

实现架构

1. Redis数据结构存储任务：
   • 使用Redis的有序集合（Sorted Set）来存储不同优先级的任务。有序集合中的每个成员（member）可以是任务的唯一标识（如任务ID），而分数（score）则用来表示任务的优先级。优先级越高，分数越大。
   • 例如，一个任务{"task_id": "123", "priority": 5, "data": "具体任务数据"}，在有序集合中，"123"是成员，5是分数。
2. 任务的优先级排序：
   • 利用有序集合的特性，Redis会自动根据分数对成员进行排序。当添加新任务时，按照其优先级（分数）插入到合适的位置。例如，优先级为10的任务会排在优先级为5的任务之前（分数越大越靠前）。
3. 不同优先级任务的调度算法：
   • 采用定时轮询的方式从有序集合中获取任务。客户端（消费者）定时从有序集合中按分数从高到低获取任务。可以设置不同的轮询间隔，对于高优先级任务可以设置较短的轮询间隔，以确保高优先级任务能及时被处理。
   • 例如，高优先级任务每1秒轮询一次，低优先级任务每5秒轮询一次。
   • 另一种方式是使用发布 - 订阅（Pub/Sub）机制。当有新的高优先级任务加入时，发布一个消息，消费者订阅这个消息，一旦收到消息就立即处理高优先级任务。

可能遇到的问题及解决方案

1. 任务重复处理：
   • 问题：在分布式环境下，多个消费者可能同时获取到同一个任务，导致重复处理。
   • 解决方案：使用Redis的事务（multi - exec）结合WATCH命令。在获取任务前，WATCH有序集合，获取任务时将获取操作和从有序集合中删除任务的操作放在一个事务中。如果其他客户端在这期间修改了有序集合，事务会失败，客户端需要重新获取任务。
2. 任务堆积：
   • 问题：如果高优先级任务持续不断产生，可能导致低优先级任务长时间得不到处理，形成任务堆积。
   • 解决方案：可以设置一个权重机制，在每次获取任务时，按照一定权重获取不同优先级的任务。例如，高优先级任务权重为80%，低优先级任务权重为20%，这样即使高优先级任务较多，低优先级任务也有机会被处理。
3. 网络延迟和故障：
   • 问题：网络延迟可能导致任务获取和处理不及时，网络故障可能使消费者与Redis断开连接，造成任务处理中断。
   • 解决方案：对于网络延迟，可以增加客户端的重试机制，当获取任务失败或处理任务超时，进行多次重试。对于网络故障，客户端可以使用Redis的哨兵（Sentinel）或集群（Cluster）模式，以提高Redis的可用性，确保在网络故障恢复后能尽快继续处理任务。