设计思路
- 任务分布式调度
- 任务拆分：将大任务拆分成多个小任务单元。例如，一个数据处理任务，可按数据块进行拆分。
- 任务队列：利用Redis的List数据结构作为任务队列。不同类型任务可使用不同的List，如
task_type1_queue，task_type2_queue等。每个工作节点从对应的队列中获取任务。
- 发布 - 订阅模式：使用Redis的发布 - 订阅（Pub/Sub）功能。当有新任务进入系统，发布一条消息到特定频道，工作节点订阅该频道，收到消息后从任务队列中拉取任务。
- 负载均衡
- 权重分配：根据工作节点的性能（如CPU核数、内存大小等）分配不同的权重。性能高的节点权重高，分配到更多任务。例如，在Redis的Hash数据结构中记录每个节点的权重，如
node_weights:{node1: 5, node2: 3}。
- 动态调整：定期（如每隔10秒）检查各节点的任务处理进度和负载情况。若某个节点任务堆积，可将新任务分配给其他负载较轻的节点。
- 一致性哈希：采用一致性哈希算法将任务映射到不同的工作节点。这样在节点增加或减少时，只有少量任务需要重新分配，减少系统抖动。例如，使用CRC16算法计算任务的哈希值，根据哈希值分配到对应的节点。
- 容错处理
- 任务重试：当工作节点处理任务失败时，将任务重新放回任务队列，并记录失败次数。例如，使用Hash数据结构
failed_task:{task_id: retry_count}记录失败任务及其重试次数，达到一定重试次数（如3次）后，将任务标记为需要人工处理。
- 节点监控：定期（如每隔5秒）向工作节点发送心跳包，检查节点是否存活。若某个节点长时间（如超过10秒）未响应，则认为该节点故障。
- 故障转移：当检测到节点故障时，将该节点上未完成的任务重新分配到其他正常节点。例如，从故障节点对应的任务队列中取出未完成任务，重新放入总的任务队列，由其他节点重新获取。
关键技术点
- Redis数据结构运用
- List：作为任务队列，提供先进先出（FIFO）的任务存取方式。如
RPUSH task_queue task1添加任务，LPOP task_queue获取任务。
- Hash：用于存储节点权重、失败任务信息等。例如，
HSET node_weights node1 5设置节点权重，HSET failed_task task_id 1记录失败任务重试次数。
- Pub/Sub：实现任务发布与节点订阅功能。如
PUBLISH new_task_channel "new task"发布新任务消息，SUBSCRIBE new_task_channel订阅新任务频道。
- 一致性哈希算法实现
- 实现一致性哈希算法，将任务和工作节点映射到一个哈希环上。可使用开源库（如Python的
ring库）来简化实现。
- 在代码中根据任务的唯一标识（如任务ID）计算哈希值，根据哈希值在环上找到对应的工作节点。
- 心跳检测与故障处理
- 编写心跳检测代码，使用Socket或HTTP等协议向工作节点发送心跳请求。例如，在Python中使用
socket库发送心跳包：
import socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
sock.connect((node_ip, node_port))
sock.sendall(b'heartbeat')
response = sock.recv(1024)
if response!= b'ok':
# 节点异常处理
pass
except socket.timeout:
# 节点超时处理
pass
finally:
sock.close()
- 实现故障转移逻辑，从故障节点获取未完成任务并重新分配，确保任务不丢失。例如，使用Redis的事务（
MULTI和EXEC）操作保证数据一致性。
