发明名称：一种基于分布式计算的任务队列动态调度方法及系统

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发明人：[请填写发明人姓名]

一、技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种在分布式计算环境中的任务队列调度方法及系统。

二、背景技术

在现有的分布式计算系统中，任务通常被提交到一个中央队列，由调度器分配给各个计算节点执行。随着任务类型和计算节点负载的多样化，静态或简单优先级队列调度策略暴露出明显缺陷：其一，高优先级长任务可能阻塞大量低优先级短任务，导致整体系统吞吐量下降；其二，未能充分考虑计算节点的异构性（如CPU、内存、I/O能力差异），导致负载不均，部分节点过载而其他节点闲置；其三，缺乏对突发流量的弹性响应能力，队列堆积时容易引发系统雪崩。现有技术如基于权重的轮询或最小连接数算法，虽在一定程度上考虑了节点负载，但未能将任务特性（如预估执行时间、资源需求）与节点实时状态进行动态、精细化匹配，系统资源利用效率与任务处理时效仍有较大提升空间。

三、发明内容

（一） 要解决的技术问题

本发明旨在解决现有分布式任务调度中因任务特性与节点状态不匹配导致的资源利用不均衡、系统吞吐量受限及响应延迟过高的问题。

（二） 技术方案

为实现上述目的，本发明提供一种基于分布式计算的任务队列动态调度方法，包括以下步骤：

S1：任务提交与特征解析。当新任务提交时，系统解析该任务的元数据，提取包括预估执行时长、所需CPU核数、内存大小、存储IO需求的量化特征向量。

S2：节点状态实时采集与评估。周期性地采集集群中每个计算节点的实时状态数据，包括当前CPU利用率、可用内存、磁盘IO等待队列长度、网络带宽使用率及正在执行任务的预计剩余完成时间，并计算各节点的综合负载评分。

S3：动态匹配与队列映射。根据任务特征向量和节点综合负载评分，采用改进的匹配算法（如考虑资源互补性与时间预测的二分图最优匹配变体）为任务计算一个初始的目标节点队列。系统维护一个全局的“紧急通道”轻量级队列，用于容纳对延迟极度敏感的微型任务。

S4：反馈式队列调整与任务迁移。任务进入目标节点队列后，系统持续监控其等待时间。若等待时间超过该任务类型的历史平均等待时间阈值，则触发二次调度评估，考虑将其迁移至此时综合负载评分更优的其他节点队列，或将其拆分为子任务分发。

S5：结果汇聚与状态同步。任务执行完毕后，节点将结果返回至中心服务，并更新自身状态数据，完成一次调度闭环。

相应地，本发明还提供一种实现上述方法的系统，包括：

任务提交与解析模块：用于接收任务并解析其特征。

节点状态监控模块：用于采集和评估各计算节点的实时资源状态与负载。

动态调度决策引擎：为核心组件，内置匹配算法模型，执行步骤S3与S4的决策逻辑。

分布式队列管理模块：用于管理各节点上的物理队列及全局“紧急通道”队列，执行任务投放、迁移指令。

调度执行与反馈模块：负责在节点上执行任务拉取、启动、监控，并将执行反馈返回至决策引擎。

（三） 有益效果

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1. 通过任务特征与节点状态的精细化匹配，提高了资源利用率，减少了节点空闲或过载现象。

2. 引入基于等待时间的反馈式二次调度与任务迁移机制，增强了系统应对负载波动的弹性，降低了任务整体平均等待时间和尾延迟。

3. 设置“紧急通道”队列，保障了对延迟敏感的关键任务的即时处理能力，提升了系统的服务分级水平。

4. 系统模块化设计，使得调度策略可灵活替换与升级，具有良好的可扩展性。

四、附图说明

[此处应附有流程图和系统架构图，图中显示任务提交、节点状态采集、动态匹配决策、队列调整及任务执行反馈等关键步骤与模块的交互关系。]

图1为本发明方法的整体流程图。

图2为本发明系统的架构示意图。

五、具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

在一个实施例中，集群包含三种类型的计算节点：计算密集型节点（CPU强）、内存密集型节点（内存大）、IO密集型节点（存储快）。当一个需要大量内存且预估执行时间中等的分析任务提交时，动态调度决策引擎会优先将其匹配到当前综合负载评分较低的内存密集型节点队列。若该节点队列因突发任务堆积导致该任务等待时间过长，引擎会将其迁移至另一台负载转轻且内存资源充足的同类型节点队列。一个仅需验证状态的微型心跳检测任务会被直接置入“紧急通道”队列，并由下一个空闲的任何类型节点优先获取并瞬时完成。

该系统可通过在Java或Go语言环境中，集成Apache ZooKeeper进行状态同步，使用Redis管理队列状态，并开发独立的调度决策服务来实现。

六、权利要求书

1. 一种基于分布式计算的任务队列动态调度方法，其特征在于，包括：步骤S1，解析提交任务的量化特征向量；步骤S2，周期性采集并评估各计算节点的实时综合负载评分；步骤S3，根据任务特征与节点负载评分，采用匹配算法为任务计算初始目标节点队列，并利用全局紧急通道队列容纳延迟敏感型微型任务；步骤S4，监控任务等待时间，若超阈值则触发二次调度评估，进行任务迁移或拆分；步骤S5，任务执行完毕后汇聚结果并同步节点状态。

2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，综合负载评分通过加权计算CPU利用率、可用内存、磁盘IO等待队列长度、网络带宽使用率及正在执行任务的预计剩余完成时间得到。

3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述二次调度评估考虑将任务迁移至此时综合负载评分更优的其他节点队列，或将任务拆分为可并行执行的子任务进行分发。

4. 一种实现如权利要求1至3任一项所述方法的任务队列动态调度系统，其特征在于，包括：任务提交与解析模块、节点状态监控模块、动态调度决策引擎、分布式队列管理模块以及调度执行与反馈模块。

（以下可继续撰写从属权利要求4-10项，此处略）

七、说明书摘要

本发明公开了一种基于分布式计算的任务队列动态调度方法及系统。该方法通过解析任务的量化特征，实时评估节点综合负载，将任务动态匹配至最适节点队列，并引入基于等待时间反馈的二次调度机制与紧急通道队列。本发明有效解决了分布式环境下因任务与资源静态匹配导致的负载不均、吞吐量下降和延迟过高的问题，提高了系统资源利用效率和任务处理时效性。

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