面试题：Python任务调度器的分布式扩展

整体设计思路

技术框架选择：可以选择Celery作为分布式任务调度框架。Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式任务队列，它支持多种消息代理（如RabbitMQ、Redis等），能够方便地实现任务的异步处理和分布式调度。
节点间通信：利用消息代理（如RabbitMQ）作为中介，各个节点（Worker）通过与消息代理进行交互来接收和发送任务消息。任务生产者将任务发送到消息代理的队列中，而Worker从队列中获取任务并执行。
任务分配：Celery采用了基于队列的任务分配机制。任务生产者将任务发送到指定的队列，Worker节点可以配置监听一个或多个队列。Celery会根据Worker的负载情况，自动将队列中的任务分配给合适的Worker执行。
状态同步：Celery提供了结果后端（Result Backend）来存储任务的执行结果和状态。常用的结果后端有Redis、Django ORM等。任务执行完成后，Worker会将任务结果发送到结果后端，任务生产者或其他节点可以从结果后端获取任务状态和结果。

关键部分Python代码示例

安装必要的库：

pip install celery[redis]

配置Celery：

from celery import Celery

# 创建Celery实例
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')

# 配置任务
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

代码解释：

from celery import Celery：导入Celery模块。
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')：创建一个名为tasks的Celery实例，指定消息代理（broker）和结果后端（backend）为本地Redis服务器。
@app.task：装饰器，将add函数标记为一个Celery任务。

启动Worker：在终端中运行以下命令启动Worker：

celery -A tasks worker --loglevel=info

调用任务：

# 导入任务
from tasks import add

# 异步调用任务
result = add.delay(4, 4)

# 获取任务结果
print(result.get())

代码解释：

from tasks import add：从tasks模块中导入add任务。
result = add.delay(4, 4)：异步调用add任务，delay方法会立即返回一个AsyncResult对象，任务会在后台由Worker执行。
print(result.get())：获取任务的执行结果。如果任务还未完成，get方法会阻塞等待任务完成。

通过以上设计思路和代码示例，可以将单机版本的Python任务调度器扩展为分布式任务调度器，实现多台机器上的协同工作。

星途面试题库

面试题：Python任务调度器的分布式扩展

知识考点

面试题答案

整体设计思路

关键部分Python代码示例