面试题：分布式系统任务调度算法在面对动态环境变化时的自适应策略

Question

在分布式系统中，节点可能会动态加入或离开，网络状况也可能随时变化。请设计一套任务调度算法的自适应策略，使其能够在这种动态环境变化下，保持高效稳定的任务调度，详细说明策略中的关键机制、数据结构以及算法调整过程。

Answer 1

关键机制

1. 心跳检测：每个节点定期向其他节点发送心跳消息，以表明自己的存活状态。接收节点若在一定时间内未收到某个节点的心跳，则判定该节点可能出现故障或离开。
2. 负载监控：节点实时监控自身的资源使用情况（如CPU利用率、内存使用量等），根据负载情况决定是否接收新任务。
3. 任务迁移：当某个节点负载过高，或者即将离开时，它需要将部分任务迁移到其他负载较低的节点上。

数据结构

1. 节点信息表：存储每个节点的基本信息，如节点ID、IP地址、当前负载状态等。可以使用哈希表（Hash Table）实现，以节点ID作为键，方便快速查找。

node_info_table = {
    "node1": {"ip": "192.168.1.1", "load": 0.3},
    "node2": {"ip": "192.168.1.2", "load": 0.5}
}

2. 任务队列：每个节点维护一个本地任务队列，用于存储待执行的任务。任务可以按照优先级等规则进行排序，采用优先队列（Priority Queue）数据结构，例如Python中的heapq模块实现的堆结构。

import heapq

task_queue = []
heapq.heappush(task_queue, (1, "task1"))  # 任务优先级为1
heapq.heappush(task_queue, (2, "task2"))  # 任务优先级为2

3. 任务元数据：记录任务的相关信息，如任务ID、所属节点、依赖关系等。可以使用字典（Dictionary）来表示。

task_metadata = {
    "task1": {"node": "node1", "dependencies": []},
    "task2": {"node": "node2", "dependencies": ["task1"]}
}

算法调整过程

1. 节点加入：
   • 新节点向集群中的某个已知节点发送加入请求。
   • 接收请求的节点将新节点信息更新到节点信息表中，并向其他节点广播新节点加入消息。
   • 新节点从其他节点获取部分任务，根据自身负载能力逐渐调整任务量。
2. 节点离开：
   • 节点在离开前，先停止接收新任务，并将自身任务队列中的任务迁移到其他节点。可以根据负载情况选择目标节点，优先选择负载较低的节点。
   • 节点向其他节点发送离开消息，其他节点更新节点信息表，将该节点标记为已离开。
3. 负载均衡：
   • 每个节点定期检查自身负载，若负载过高（超过设定阈值），则从自身任务队列中挑选部分任务，迁移到负载较低的节点。
   • 负载较低的节点在接收到迁移任务请求时，根据自身负载情况决定是否接收任务。若接收，则更新任务元数据，将任务加入本地任务队列。
4. 网络变化：
   • 当网络出现故障或不稳定时，心跳检测可能会出现误判。可以设置一个较长的心跳超时时间，避免短时间网络波动导致的误判。
   • 若网络故障导致部分节点失联，其他节点可以暂时将这些失联节点标记为疑似故障。当网络恢复后，失联节点重新发送心跳消息，其他节点根据情况更新节点信息表，恢复正常任务调度。