基于Agent的分布式任务调度系统：解决高并发场景下的任务积压问题

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在高并发场景下，传统的任务调度系统往往采用集中式架构，这种架构存在明显的局限性：

单点故障风险 ：调度器一旦宕机，整个系统将不可用
任务积压问题 ：随着任务量增长，单一调度节点成为性能瓶颈
缺乏弹性扩展 ：无法根据负载动态调整资源
恢复能力弱 ：任务失败后往往需要人工干预

常见的分布式任务调度方案各有优劣：

Celery：基于消息队列，适合简单场景但缺乏智能调度能力
Kafka：高吞吐但消息处理逻辑需要自行实现
Agent 架构 ：
去中心化设计避免单点故障
支持动态扩缩容
内置故障检测和恢复机制

任务接收 ：监听任务队列，获取待处理任务
任务分配 ：根据负载情况决定是否本地执行或转发
执行监控 ：跟踪任务状态，处理超时和失败

采用改进的 Consistent Hashing 算法：

每个 Agent 定期上报负载指标（CPU、内存、队列长度）
新增任务根据当前负载情况路由到最空闲节点
热点任务自动复制到多个节点

实现基于心跳的故障检测机制：

Agent 每 5 秒发送心跳包
连续 3 次未收到心跳视为节点故障
自动将故障节点的任务重新分配

import threading
import time
from collections import deque

class TaskAgent:
    def __init__(self, agent_id):
        self.agent_id = agent_id
        self.task_queue = deque()
        self.heartbeat_interval = 5
        self.last_heartbeat = time.time()

    def start(self):
        # 启动任务处理线程
        threading.Thread(target=self._process_tasks, daemon=True).start()
        # 启动心跳线程
        threading.Thread(target=self._send_heartbeat, daemon=True).start()

    def _process_tasks(self):
        while True:
            if self.task_queue:
                task = self.task_queue.popleft()
                try:
                    self._execute_task(task)
                except Exception as e:
                    self._handle_failure(task, e)
            time.sleep(0.1)

    def _execute_task(self, task):
        # 实际任务执行逻辑
        print(f"Agent {self.agent_id} executing task {task['id']}")

    def _handle_failure(self, task, error):
        # 失败处理逻辑
        print(f"Task {task['id']} failed: {str(error)}")

    def _send_heartbeat(self):
        while True:
            # 发送心跳到协调服务
            print(f"Agent {self.agent_id} sending heartbeat")
            self.last_heartbeat = time.time()
            time.sleep(self.heartbeat_interval)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    agent = TaskAgent("agent-1")
    agent.start()
    agent.task_queue.append({"id": "task-1"})
    time.sleep(10)