分布式任务系统 (Python)
github地址 https://github.com/thomashuang/Lilac/blob/master/README.rst
这里将介绍Liac的设计架构，首先分布式任务系统的定义是在多台服务器执行定时任务。
实现技术
- 分布式定时调度，可以同时在不同服务执行。
- 使用Leader/Follower Pattern 多线程模式。
- 只是周期定时，crontab定时，定点任务。
- 重试失败任务。
- 线程安全db api，支持读写分离模式
- 使用data-mapper模式
- web ui化管理工具（使用MVC，基于 mako gevent cherrypy）
定时任务的类型
一次性定时任务
在将来某个时间点需要执行一次
周期性任务
对于周期性任务最为简单的就是间隔性执行任务，比如每五分钟需要执行一次。
如何做到分布式任务
从分布式的理解来看，需要一种机制保证正常给各个任务执行服务准确及时的分派任务，并却要减少各个服务之间竞争。于是最简单的任务执行者向任务管理服务所要当前可以执行服务。回分派相关任务，当执行任务完需要汇报给任务调度管理服务，并筹划任务下一步的状态。但这里设计原理并非如此，对于任务管理器而言，只是作任务的的长久序列化，对于怎么提取，任务的执行状态（完成，失败，重试等），都由任务执行者决定。
分派流程
- 定时服务生成唯一task标识符，依据下次执行时间在db标记任务。
- 依据task标识符获取可执行任务。
- 执行任务，保存刷新最新状态。
使用MYSQL如何做到任务的分派
使用关联数据数据，而非内存数据库比如heaq做任务调度，可能有些开始让人难以理解。现在有很多任务执行服务，在领取任务时，首先生成一个一个具有唯一性标识的（uuid）的对mysql的cron表做更新 UPDATE cron set task_id=$identify WHERE task_id IS NULL AND next_run<now() LIMIT $take_size; 这样标识了当前服务的可执行的任务。然后使用SELECT × FROM cron WHERE task_id=$identify, 于是就能拉当前服务可以执行任务。然后对于任务的是什么，该怎么执行。
任务线程池的设计与优化
对于scheduler任务的执行，因为一次认领多个任务，最初是想使用生产消费者模式，如果master线程与工人线程共享队列，会造成任务竞争激烈。于是优化成每个工人线程拥有自己的任务队列，master线程轮询分派任务，但这样，减少了线程对资源的竞争，但在空闲时，如果没有特殊处理可能造成cpu的占用。最后使用的是一种leader follower的变种。master线程仅负责分派任务。 follower将在挂起与任务执行（processing）状态转换。另外这样可能任务众多，如果线程池没有空闲线程怎么办，办法是将这些任务放入一个闲置队列，加入一个心跳（定时器）线程负责闲置任务的再次分配。对于python而言，真正的优化在于减少任务空闲时对cpu的抢占。
数据层
最初设计时，考虑到对多数据库的支持。首先使用记录（activerecord）模式，这种模式把模型与数据落地放置与同一个类，随着业务的复杂后，模式优势越来越小，造成数据落地层行为与模型行为的混淆。为了维护性与后期的拓展性。最终采用了data-mapper模式，这样在拓展多数据库支持时，仅仅考虑数据落地层的接口重写，同样也为后期的数据库接口优化提供了空间。
值得一提的是，在使用mysql作为数据库，因为使用mysqldb所以需要简单的封装一个连接池，并简化接口的使用。db模块有三个重要的接口setup 将帮助设置数据库， query将用于select的查询，execute是用来做增删改的语句，因为这样更方便数据库的读写分离。
setup
setup将用来注册数据库，如果指定slave为true，这个数据库将会注册到读数据库
key用来标示数据库，默认注册到default。
需要注意的是你必须先注册一个master数据库才能注册从数据库。
query
用于select的查询语句，指定many时将会使用mydqldb的fetchmany接口，key用来标示数据库，默认为default。
execute
对于insert语句将会返回lastwordid
而update与delete将会是rowcount。
web 管理平台
web管理平台使用的cherrypy与routes mako实现，考虑到cherrypy也许有些慢。于是给cherypy打上猴子补丁，而使用gevent的wsgiserver。 功能基本实现了简单的用户角色和任务管理功能。