最近，我有机会与Meta的一位E6级Staff工程师参加了一场模拟系统设计面试。讨论的主题是设计一个任务调度器 — 这是一项相对简单的设计任务，旨在帮助他在多年没有参加技术面试后重新适应技术面试的节奏。

尽管如此，他扎实的底子和敏锐的思维依然显而易见，几乎触及了问题的关键方面。

任务调度器设计 — 系统设计图

系统设计的第一步是要首先完全明白需求是什么。我们首先谈到了调度器需要支持的各种任务，比如哪些类型的任务。关键问题有：

• 任务类型：系统将处理周期性任务（例如，定期作业）还是一次性任务（例如，一次性执行）？
• 资源限制：执行任务所需的资源有哪些？这包括运行时长、网络带宽、CPU使用量等。
• 优化重点：系统中哪一部分需要优化？我们应关注减少延迟和提升吞吐量，还是确保资源在任务间的公平分配？

这次的讨论为我们设计一个既能适应简单又能适应复杂任务需求的系统打下了基础。

可扩展性是任何现代系统设计中至关重要的一个方面，特别是对于类似任务调度器这样的系统，它需要应对可能庞大且变化莫测的工作负载。

使用消息队列进行并行任务处理：
我们讨论的第一个想法是使用消息队列（例如 Kafka、RabbitMQ 或 AWS SQS），将任务生成与任务执行解耦。通过将任务入队列，调度器可以将任务分发到多个工作节点，从而实现并行处理并避免瓶颈。

处理复杂任务：
当任务复杂度不一时，另一个挑战就是。如果某个任务占用过多资源或执行时间过长，导致就可能阻塞其他任务的运行。

为解决这个问题，我们探索了以下几种方案：

• 使用优先队列来优先处理较小、较快的任务。
• 按任务类型或资源需求分类任务，以确保复杂任务与简单任务隔离。
• 实现动态调整工作进程数量，在检测到大批量重任务时可以增加更多工作进程。

没有一个系统是完美的，因此设计系统的容错能力对于确保系统的可靠性至关重要。我们谈到了几种有效应对任务失败的方法：

故障检测及用户通知：
当任务失败后，系统应记录故障并尽快通知用户。这可以通过使用监控工具（如Prometheus）和报警系统（如PagerDuty、Slack通知）来实现。

任务重试方法：
遇到临时问题（比如网络故障或暂时无法访问资源），调度器可以根据需要多次重试任务。为了防止系统过载，重试应采用指数回退策略。

处理持续失败：
如果某个任务在多次尝试后仍然失败，系统需要找到方法来升级或隔离这个任务。可能的解决方案包括：

• 提供详细的失败日志来帮助用户诊断问题。
• 允许用户重新安排任务或取消失败的任务。

任务调度器的设计答案