面试题：Python任务调度在分布式系统中的优化与应用

框架选择

Celery：一个强大的分布式任务队列，支持多种消息代理（如RabbitMQ、Redis等），非常适合分布式任务调度场景。
Dask：侧重于并行计算和任务调度，在处理大型数据集和复杂任务依赖关系方面表现出色，且支持分布式计算。

技术要点

任务依赖管理：
- 在Celery中，可以使用chain、group、chord等结构来定义任务依赖关系。例如，chain可以将多个任务按顺序连接，前一个任务的输出作为后一个任务的输入。
- 在Dask中，通过构建任务图（task graph）来描述任务之间的依赖关系，dask.delayed装饰器可以将普通函数转换为任务，并自动构建依赖关系。
负载均衡：
- Celery使用消息代理来分发任务，不同的消息代理有各自的负载均衡策略。例如，RabbitMQ通过公平调度（fair dispatch）来确保每个worker均匀接收任务。Celery也支持自定义路由，可根据任务类型等因素将任务发送到特定的worker。
- Dask通过其分布式调度器（Dask Scheduler）进行负载均衡。调度器会跟踪集群中各个工作节点（worker）的资源使用情况，并根据任务的优先级和资源需求分配任务。
容错处理：
- Celery支持重试机制，当任务失败时，可以自动重试一定次数，并可设置重试间隔时间等参数。同时，Celery还提供了任务结果存储功能，方便跟踪任务执行状态和结果，对于失败的任务可进行排查。
- Dask具有容错性，当某个worker节点出现故障时，调度器会重新调度受影响的任务到其他可用节点上执行。Dask还支持数据持久化，通过将中间结果存储在磁盘上，防止因节点故障导致数据丢失。

解决任务依赖、负载均衡和容错问题的具体方法

任务依赖：
- Celery：

from celery import Celery, chain

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def task_a():
    return 'result of task A'

@app.task
def task_b(result_a):
    print(f"Received result from task A: {result_a}")
    return 'result of task B'

workflow = chain(task_a.s(), task_b.s())
workflow.delay()

- **Dask**：

import dask
from dask.distributed import Client, LocalCluster

cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

@dask.delayed
def task_a():
    return 'result of task A'

@dask.delayed
def task_b(result_a):
    print(f"Received result from task A: {result_a}")
    return 'result of task B'

result = task_b(task_a()).compute()

负载均衡：
- Celery：配置不同的消息代理，如使用RabbitMQ作为消息代理，默认的公平调度机制会实现一定程度的负载均衡。也可以通过设置CELERY_ROUTES来进行自定义路由，示例如下：

CELERY_ROUTES = {
    'tasks.task_a': {'queue': 'task_a_queue'},
    'tasks.task_b': {'queue': 'task_b_queue'}
}

- **Dask**：启动Dask集群时，调度器会自动根据节点资源情况进行任务分配，实现负载均衡。例如：

from dask.distributed import Client, LocalCluster

cluster = LocalCluster(n_workers = 4)
client = Client(cluster)

容错处理：
- Celery：在任务定义时，可以设置重试参数，例如：

@app.task(bind = True, default_retry_delay = 300, max_retries = 5)
def task_a(self):
    try:
        # some code that may raise an exception
        raise ValueError('simulated error')
    except ValueError as exc:
        self.retry(exc = exc)

- **Dask**：Dask的分布式调度器会自动处理节点故障，重新调度任务。同时，可以使用`dask.persist`将中间结果持久化，例如：

import dask
from dask.distributed import Client, LocalCluster

cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

@dask.delayed
def task_a():
    return 'result of task A'

@dask.delayed
def task_b(result_a):
    return 'result of task B'

a_result = task_a()
persisted_a = dask.persist(a_result)
b_result = task_b(persisted_a)
final_result = client.compute(b_result).result()

核心代码结构

Celery：

from celery import Celery

app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task
def task_1():
    # task 1 logic
    pass

@app.task
def task_2():
    # task 2 logic
    pass

# Define task dependencies
workflow = chain(task_1.s(), task_2.s())
workflow.delay()

Dask：

import dask
from dask.distributed import Client, LocalCluster

cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

@dask.delayed
def task_1():
    # task 1 logic
    pass

@dask.delayed
def task_2():
    # task 2 logic
    pass

# Build task graph
result = task_2(task_1())
client.compute(result).result()

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技术要点

解决任务依赖、负载均衡和容错问题的具体方法

核心代码结构