异步分片计算与任务认领、回退：技术实践与优化策略

1. 异步分片计算在腾讯文档的实践

腾讯文档作为一款广受欢迎的在线文档编辑软件，每天需要处理海量的数据。为了提高处理效率，腾讯文档采用了异步分片计算技术。

异步分片计算是一种分布式计算技术，将一个大任务分解成多个小任务，然后在不同的机器上并行执行这些小任务。当所有小任务执行完成后，再将结果汇总起来。

这种技术可以大大提高计算效率，特别是在处理海量数据时。在腾讯文档中，异步分片计算技术被用于处理各种数据，包括文档内容、用户操作日志、协同编辑信息等。

通过采用异步分片计算技术，腾讯文档可以显著提高数据处理效率，从而为用户提供更流畅、更稳定的服务。

2. Flowable 任务如何认领，回退？

Flowable 是一个轻量级的开源工作流引擎，它可以帮助您轻松创建和管理工作流。在 Flowable 中，任务是工作流的基本单位，每个任务都对应着一个特定的操作。

任务认领是指将一个任务分配给某个用户或组。任务回退是指将一个任务退回到上一个步骤。

在 Flowable 中，任务认领和回退可以通过两种方式实现：

• 使用 Java API： 您可以使用 Flowable 提供的 Java API 来认领和回退任务。
• 使用 REST API： 您可以使用 Flowable 提供的 REST API 来认领和回退任务。

3. Spark AQE SkewedJoin 在字节跳动的实践和优化

Spark AQE SkewedJoin 是字节跳动团队在 Spark SQL 中实现的一个优化器。它可以有效地处理数据倾斜问题，从而提高查询性能。

数据倾斜是指在一个数据集中的某些值出现得非常频繁，而另一些值出现得很少。这会导致在执行 Join 操作时，某些节点需要处理大量的数据，而另一些节点却几乎没有数据需要处理。

Spark AQE SkewedJoin 优化器可以自动检测数据倾斜问题，并采取相应的措施来解决这个问题。它可以将数据倾斜的值均匀地分配到不同的节点，从而提高 Join 操作的性能。

在字节跳动，Spark AQE SkewedJoin 优化器被广泛用于各种数据处理任务。它可以显著提高查询性能，从而为用户提供更快的服务。

4. Flowable 任务如何认领，回退？

在 Flowable 中，任务认领和回退可以通过两种方式实现：

• 使用 Java API： 您可以使用 Flowable 提供的 Java API 来认领和回退任务。
• 使用 REST API： 您可以使用 Flowable 提供的 REST API 来认领和回退任务。

使用 Java API 认领任务：

Task task = taskService.createTaskQuery().taskId("123").singleResult();
taskService.claim(task.getId(), "user1");

使用 Java API 回退任务：

Task task = taskService.createTaskQuery().taskId("123").singleResult();
taskService.delegateTask(task.getId(), "user2");

使用 REST API 认领任务：

curl -X POST "http://localhost:8080/flowable-rest/tasks/123/claim" -d '{"userId": "user1"}'

使用 REST API 回退任务：

curl -X POST "http://localhost:8080/flowable-rest/tasks/123/delegate" -d '{"userId": "user2"}'

5. 总结

本文介绍了异步分片计算在腾讯文档的实践，深入剖析了 Flowable 任务如何认领、回退，并分享了 Spark AQE SkewedJoin 在字节跳动的实践和优化策略。通过这篇文章，您对这些技术的原理、实现和应用场景有了更深入的了解。