异步任务调度器：释放并行处理的力量

前端

2024-01-27 14:52:03

在瞬息万变的数字时代，处理海量任务变得越来越重要。异步任务调度器应运而生，成为释放并行处理潜力的关键工具。

想象一下一个能持续添加任务、根据条件将其分类，并在执行后自动更新的任务管理器。这就是异步任务调度器的作用。让我们构建一个称为 Scheduler 的调度器，逐步了解其工作原理。

添加任务：源源不断的任务流

任务调度器的核心功能是添加任务。我们的 Scheduler 将提供一个addTask 方法，允许您添加尽可能多的任务。这些任务将被分类到以下列表中：

doingList： 正在执行的任务列表。
waitingList： 缓存的尚未执行的任务列表。

执行任务：无缝的多线程处理

Scheduler 的职责之一是控制并发性。当有可用线程时，它会从 doingList 中获取任务并开始执行。当任务成功执行后，它将从 doingList 中移除并添加到 waitingList 中。

并发控制：保持平衡

为了防止系统不堪重负，Scheduler 允许您设置并发数量限制。这可以防止同时执行的任务数量过多，从而避免资源争用。

示例代码：体验 Scheduler 的力量

以下示例代码展示了如何使用 Scheduler 管理异步任务：

import asyncio

class Scheduler:
    def __init__(self, max_concurrency=10):
        self.doingList = []
        self.waitingList = []
        self.max_concurrency = max_concurrency

    def addTask(self, task):
        if len(self.doingList) < self.max_concurrency:
            self.doingList.append(task)
            asyncio.create_task(task)
        else:
            self.waitingList.append(task)

    async def run(self):
        while True:
            if len(self.doingList) == 0 and len(self.waitingList) == 0:
                break
            if len(self.doingList) < self.max_concurrency and len(self.waitingList) > 0:
                task = self.waitingList.pop(0)
                self.doingList.append(task)
                asyncio.create_task(task)
            await asyncio.sleep(0.1)

async def task(task_id):
    print(f"Executing task {task_id}")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Finished task {task_id}")

if __name__ == "__main__":
    scheduler = Scheduler(max_concurrency=3)
    for i in range(10):
        scheduler.addTask(task(i))
    asyncio.run(scheduler.run())