面试基础--分布式任务调度系统设计方案
分布式任务调度系统设计方案
以下是一个基于实际项目经验设计的分布式任务调度系统方案，结合北京互联网大厂面试要求，涵盖架构图、调用关系图、设计图和数据流转时序图。
1. 系统概述
分布式任务调度系统主要用于处理高并发、大规模的任务分发和执行场景。常见应用场景包括：
- 异步任务处理（如邮件发送、消息通知）
- 定时任务调度（如统计报表生成）
- 分布式计算任务（如数据分析）
本方案设计一个高可用、可扩展的分布式任务调度系统，包含以下核心模块：
- 任务管理模块：负责任务提交、状态查询和结果返回。
- 任务分发模块：负责任务的负载均衡和分发。
- 工作者节点：负责实际执行任务。
- 监控告警模块：实时监控系统运行状态。
2. 系统架构图
以下是系统的整体架构图，展示了各个模块之间的关系：
客户端
任务管理模块
任务分发模块
工作者节点
任务队列如Redis/ Kafka
结果存储如数据库/缓存
监控告警
3. 调用关系图
以下是系统的主要调用流程，展示了任务从提交到执行的完整过程：
客户端 任务管理模块 任务分发模块 工作者节点 结果存储 提交任务 分发任务 分配任务 执行任务并返回结果 更新任务状态 返回任务结果 客户端 任务管理模块 任务分发模块 工作者节点 结果存储
4. 系统设计图
以下是系统的详细设计图，展示了各个核心组件的功能和实现方式：
工作者节点
任务分发模块
任务管理模块
任务执行
重试逻辑
负载均衡
任务队列
任务提交
任务状态查询
结果返回
任务管理模块
任务分发模块
工作者节点
结果存储
监控告警
任务状态查询
5. 数据流转时序图
以下是系统中数据的流转时序图，展示了任务从提交到结果返回的过程：
客户端 任务管理模块 任务分发模块 工作者节点 提交任务（Task ID, Parameters） 分发任务（Task ID, Parameters） 分配任务（Task ID, Parameters） 执行完成（Task ID, Result） 返回结果（Result） 客户端 任务管理模块 任务分发模块 工作者节点
6. 核心组件设计
6.1 任务管理模块
- 功能：接收客户端提交的任务，存储任务状态。
- 实现：
- 使用Redis存储任务元数据（如任务ID、状态、参数）。
- 提供RESTful API供客户端查询任务状态和结果。
6.2 任务分发模块
- 功能：将任务分发到合适的工作者节点，支持负载均衡。
- 实现：
- 使用Kafka作为消息队列，确保高吞吐量和低延迟。
- 支持多种负载均衡策略（如轮询、加权随机）。
6.3 工作者节点
- 功能：执行具体任务，并将结果返回给任务管理模块。
- 实现：
- 使用线程池处理任务，支持高并发。
- 实现幂等性设计，避免重复执行任务。
6.4 监控告警模块
- 功能：实时监控系统运行状态，提供告警和指标分析。
- 实现：
- 使用Prometheus采集系统指标（如CPU、内存、任务吞吐量）。
- 使用Grafana可视化监控数据。
7. 实现细节
7.1 异步消息队列
- 选择Kafka或Redis作为任务队列：
- Kafka适用于高吞吐量场景，支持分区和副本机制。
- Redis适用于低延迟场景，支持阻塞队列（BLPOP）。
7.2 幂等性设计
- 在任务执行过程中，确保同一任务不会被重复执行：
- 使用分布式锁（如Redis Lock）控制任务执行权限。
- 记录任务的唯一标识（如Task ID），避免重复处理。
7.3 负载均衡策略
- 支持多种负载均衡策略：
- 轮询：按顺序分配任务。
- 加权随机：根据节点性能动态调整权重。
- 最少连接数：将任务分配到当前负载最小的节点。
8. 总结
本方案设计了一个高可用、可扩展的分布式任务调度系统，涵盖了从任务提交到结果返回的完整流程。通过合理的模块划分和组件选择，确保了系统的稳定性和性能。以下是完整的代码示例：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TaskManager {
private Jedis jedisClient;
public TaskManager() {
this.jedisClient = new Jedis("localhost", 6379);
}
public Map<String, String> submitTask(String taskId, Map<String, String> parameters) {
// 将任务信息存储到Redis
Map<String, String> taskInfo = new HashMap<>();
taskInfo.put("status", "PENDING");
taskInfo.put("parameters", parameters.toString());
taskInfo.put("result", "null");
jedisClient.hset(taskId, taskInfo);
return Map.of("task_id", taskId);
}
public Map<String, String> queryTaskStatus(String taskId) {
// 查询任务状态
String status = jedisClient.hget(taskId, "status");
return Map.of("task_id", taskId, "status", status);
}
public static void main(String[] args) {
TaskManager manager = new TaskManager();
Map<String, String> params = new HashMap<>();
params.put("param1", "value1");
params.put("param2", "value2");
// 提交任务
System.out.println(manager.submitTask("task:1", params));
// 查询任务状态
System.out.println(manager.queryTaskStatus("task:1"));
}
}
通过以上设计，可以实现一个高效可靠的分布式任务调度系统。