16.1 太震撼了！批量任务调度和心跳优化竟然还能这样做？
在分布式任务调度系统中，性能优化是确保系统能够处理大规模任务的关键。今天我们将深入探讨批量任务调度和心跳优化技术，这些技术能够显著提升系统的吞吐量和响应速度。
批量任务调度机制
批量任务调度是提升系统性能的重要手段，通过将多个小任务合并为批量任务，可以显著减少调度开销。
packagebatchimport("context""fmt""sync""time")// BatchScheduler 批量调度器typeBatchSchedulerstruct{batchSizeintbatchTimeout time.Duration taskQueuechan*Task batchQueuechan[]*Task workerCountintworkers[]*BatchWorker mu sync.RWMutex stopChchanstruct{}}// Task 任务typeTaskstruct{IDstringPayloadinterface{}PriorityintCallbackfunc(resultinterface{},errerror)}// BatchWorker 批量工作器typeBatchWorkerstruct{idintbatchScheduler*BatchScheduler stopChchanstruct{}}// NewBatchScheduler 创建批量调度器funcNewBatchScheduler(batchSizeint,batchTimeout time.Duration,workerCountint)*BatchScheduler{bs:=&BatchScheduler{batchSize:batchSize,batchTimeout:batchTimeout,taskQueue:make(chan*Task,10000),batchQueue:make(chan[]*Task,100),workerCount:workerCount,stopCh:make(chanstruct{}),}// 创建工作器fori:=0;i<workerCount;i++{worker:=&BatchWorker{id:i,batchScheduler:bs,stopCh:make(chanstruct{}),}bs.workers=append(bs.workers,worker)goworker.run()}// 启动批处理协程gobs.batchProcessor()returnbs}// SubmitTask 提交任务func(bs*BatchScheduler)SubmitTask(task*Task)error{select{casebs.taskQueue<-task:returnnilcase<-bs.stopCh:returnfmt.Errorf("scheduler is stopped")}}// batchProcessor 批处理处理器func(bs*BatchScheduler)batchProcessor(){ticker:=time.NewTicker(bs.batchTimeout)deferticker.Stop()batch:=make([]*Task,0,bs.batchSize)for{select{casetask:=<-bs.taskQueue:batch=append(batch,task)// 如果批次已满，立即处理iflen(batch)>=bs.batchSize{bs.processBatch(batch)batch=make([]*Task,0,bs.batchSize)ticker.Reset(bs.batchTimeout)}case<-ticker.C:// 超时处理当前批次iflen(batch)>0{bs.processBatch(batch)batch=make([]*Task,0,bs.batchSize)}ticker.Reset(bs.batchTimeout)case<-bs.stopCh:// 处理剩余任务iflen(batch)>0{bs.processBatch(batch)}return}}}// processBatch 处理批次func(bs*BatchScheduler)processBatch(tasks[]*Task){select{casebs.batchQueue<-tasks:case<-bs.stopCh:// 调度器已停止，直接执行任务bs.executeBatch(tasks)}}// executeBatch 执行批次任务func(bs*BatchScheduler)executeBatch(tasks[]*Task){// 这里是批量执行任务的逻辑// 实际应用中可能需要根据任务类型进行分组处理fmt.Printf("Executing batch of %d tasks\n",len(tasks))// 模拟批量处理results:=make([]interface{},len(tasks))errors:=make([]error,len(tasks))varwg sync.WaitGroupfori,task:=rangetasks{wg.Add(1)gofunc(indexint,t*Task){deferwg.Done()// 模拟任务执行result,err:=bs.executeTask(t)results[index]=result errors[index]=err}(i,task)}wg.Wait()// 调用回调函数fori,task:=rangetasks{iftask
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