基于Agent和Workflow的分布式任务调度系统设计与实践

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在分布式系统中，任务调度一直是个难题。随着业务规模扩大，我们遇到了几个典型问题：

状态一致性难以保证 ：任务执行过程中，节点故障或网络分区会导致状态不一致
故障恢复复杂 ：传统方案依赖数据库事务，难以处理长时间运行的任务
横向扩展困难 ：集中式调度器容易成为性能瓶颈
任务依赖管理混乱 ：手动编排任务链容易出错且难以维护

传统方案通常采用中心化调度器 + 工作节点的模式，存在单点故障风险。而我们提出的 Agent-Workflow 架构具有以下优势：

解耦调度与执行 ：Agent 负责具体任务执行，Workflow 管理任务依赖
事件驱动 ：通过消息队列实现松耦合通信
去中心化 ：每个 Agent 都可以独立工作

任务队列 ：使用 RabbitMQ/Kafka 实现任务分发
状态存储 ：Redis+MySQL 组合存储任务状态
心跳检测 ：Agent 定期上报健康状态
分布式锁 ：使用 Redlock 算法实现任务抢占

class TaskAgent:
    def __init__(self):
        self.heartbeat_interval = 30
        self.lock_timeout = 300

    def health_check(self):
        while True:
            try:
                report_heartbeat()
                time.sleep(self.heartbeat_interval)
            except Exception as e:
                log.error(f"Heartbeat failed: {e}")

    def acquire_task(self, task_id):
        lock = redis.lock(f"task:{task_id}", timeout=self.lock_timeout)
        if lock.acquire(blocking=False):
            return TaskContext(lock)
        return None

使用 YAML 定义工作流：

workflow:
  name: data_pipeline
  steps:
    - extract:
        retry: 3
        timeout: 300
    - transform:
        depends_on: extract
    - load:
        depends_on: transform

对应的状态机实现：

type WorkflowEngine struct {
    currentState string
    transitions map[string][]string}

func (w *WorkflowEngine) Transit(nextState string) error {if !contains(w.transitions[w.currentState], nextState) {return ErrInvalidTransition}
    w.currentState = nextState
    return nil
}

关键实现点：

使用 token 机制保证幂等
任务结果缓存避免重复计算
乐观锁控制并发更新

并发数	传统方案 TPS	Agent 方案 TPS
100	1200	3500
500	2800	9800

def batch_process(tasks, batch_size=100):
    for i in range(0, len(tasks), batch_size):
        batch = tasks[i:i+batch_size]
        with ThreadPoolExecutor() as executor:
            executor.map(process_task, batch)