背景介绍
爬虫系统：一台是control server，其他的100台做crawler。server每天定时分发采集任务。
问题出现：由于目标采集任务比较大，准备增加10台crawler。期望在不改变原有任务分配规
则的基础上，同时优先分配任务少的机器上，而且能够对任务较少的机器进行平均分配（尽可
能保证机器有任务而不空跑）。
解决方案
方案一：对已经分配任务的每台机器统计任务数和task_sum，加上待分配任务数dis_num，平均分到
每一台机器，得到一个分发任务后的平均任务数avg_task_num，对于已分配任务数少于avg_task_num
的机器，就分配。分配数为avg_task_num减去每台机器上的已分配任务数。如果任务数足够，就会优先
分配给任务数少的机器。
分析：这个方案乍一看是很合适的，任务会合适的分发完，而且分发量也会被合适的计算到，不会
出现任务集中分发在某台机器上的情况。
但是，如果任务量不够多的情况下，就会出现不能平均分发的情况。假设下面五台机器的任务数量为
[50,50,50,0,0]，机器4和5为新加入crawler系统的机器，任务数和task_sum为150，在待分配任务数
dis_num分别为200，100，50，10的情况下每台机器分配后的任务数情况如下：
|
待分配任务数 dis_num |
分配后平均任务数avg_task_num |
机器1 | 机器2 | 机器3 | 机器4 | 机器5 |
| 200 | 70 | 50+20 | 50+20 | 50+20 | 0+70 | 0+70 |
| 100 | 50 | 50+0 | 50+0 | 50+0 | 0+50 | 0+50 |
| 50 | 40 | 50+0 | 50+0 | 50+0 | 0+40 | 0+10 |
| 10 | 32 | 50+0 | 50+0 | 50+0 | 0+10 | 0+0 |
上表中，每台机器的任务数情况表示为a+b的形式，其中a为该机器上已分配的任务数，b为实际可分配到的
任务数。当待分配任务数（dis_num）为200和100的时候，我们发现这个方案还可以优先并平均分配任务；
但是当待分配任务数（dis_num）为50的时候，我们可以发现，该方案可以优先为没有任务的机器4和5分配
任务，但是任务数量有一定的偏差；当待分配任务数（dis_num）为50的时候，我们发现由于分配的先后顺
序，机器5分配到任务数为0。这样并不是我们期望的结果，我们期望的是，如果待分配任务数（dis_num）为
10，为了不让机器空跑，我们希望对机器4和5各分配5个任务。这个问题该怎么解决呢？
此时，可能你更容易想到的就是，添加条件判断，如果有数量为0的机器，优先处理，并且平均分配。但是，
如果待分配任务量足够多，我们又该怎么确定给这些任务数为0的机器优先分配多少？如果优先分配多了，最后
其他机器就少了，crawler的负载不够均衡，如果优先分配少了，剩下很多怎么办？难道再执行一次分配么？
这样的思路似乎总是存在一些瑕疵，如果转换成代码，最后都要加一些额外的if语句来判断，如果考虑的不够全
面，我们的任务调度可能就会有很大的隐患。
方案二：我们可以简单的把问题转换一下：
图一：正常情况下理想的任务分配
图二：新加机器情况下的理想任务分配
我们把任务分配比做连通的水桶加水的过程，假设水桶是相连通的（理想的任意情况下都连通），水桶中或多或
少的有一些冰块（理想冰块不会浮动，并且冰和水的体积仍为1:1）。在加水后，最后的水平面肯定是水桶中最低
的位置（读者自行脑补，人往高处走，水往低处流！）。
如果把水桶视为我们crawler机器上的任务池，冰块视为已经分配给crawler机器的任务，加水就可以视为我们的
任务分配，加水后的水平面就完全可以等价于任务分配完成后的最少任务数，我称之为最低水准线（min_line）。
对于上面的任务分配示意图，如果我们在分配前可以计算出这个最低水准线（min_line），我们就能很容易实现理
想的任务分配。每台机器的实际分配任务量为最低水准线min_line与已分配任务数的差值，如果差值为负数，则不
进行任务分配。这个min_line能计算出来吗？这个嘛，当然是可以的。
min_line计算过程描述
total_sum:参与分配的机器上已经分配的任务数之和（假设所有的机器参与了分配，初始化为所有机器的任务数和）
dis_num:待分配的任务数
t_num:实际参与任务分配的机器数量（假设所有的机器参与了分配，初始化为所有机器数）
avg_num:参与分配的机器在完成分配后的任务数
思路：
1.min_line实际上就是 最后真正参与分配的avg_num=(total_sum+dis_num)/t_num，假设所有机器参与了分配。
2.首先检查假设参与分配的机器的已分配任务数是否全部比avg_num小遍历每台机器，把每台机器的已分配任务和avg_num比较，
如果有机器的已分配任务数大于avg_num，那么可以说明这台机器肯定没有参与最后的分配，需要需要把这台机器剔除掉。
否则min_line=avg_num。在完成一次遍历后，重新计算avg_num，重新执行本步骤。
总结
我只是在尝试一种可以更好的调度任务的规则而已，就像流水一样，真正优先、均衡地分配任务（至少理论上是这样）！