近期在後臺任務應用上遇到多機消費同一個任務佇列的場景，需要引入一定的任務分配機制解決，因為之前也遇到過類似的問題，在此整理一下幾種可能的想法，也希望和大家交流討論更合理、更高效的方案。
背景
假設我們有一個叢集，用於處理一系列不同的任務，這時候我們需要對任務進行的一定的分配，使得叢集中的每臺機器都負責一部分任務。
一般來說會有如下幾個要求：
- 一個任務最多隻能被執行一次（換言之，只能被分配到一臺機器上）
- 執行任務時叢集中每臺機器的負載能夠保持平衡
在這種場景下，該如何設計任務的分配方案？
為了方便後續的展開，先約束一些表達：
Source: 用於表示任務的來源Cluster: 用於表示整個叢集Task: 用於表示抽象的任務Worker: 用於表示實際執行任務的具體單元（如物理機）
四者之間的關係可以用下圖表示：
思路1：簡單取模分配
最簡單，但也是非常有效的方案，在進行任務分配前需要提前確定機器數量N，為每個任務進行編號（或直接使用其id），同時為每個執行任務的機器例項進行編號(0,1,2…)。
即使用下面的公式:
Worker = TaskId % Cluster.size()
複製程式碼如果任務沒有id標識，那麼可以通過隨機數的方式來分配任務，在任務數量足夠多的情況下，可以保證分配的均衡性，即：
Worker = random.nextInt() % Cluster.size()
複製程式碼簡單取模分配的優點是足夠簡單，雖然負載均衡的效果比較粗糙，但可以很快達到想要的效果，在做緊急任務分機分流的時候比較有用。但從長期上看，需要維護機器數量N的實時更新和推送，並且在機器數量發生變動的時候，可能會出現叢集內部的短暫不一致，如果業務對這個比較敏感，還需要進一步優化。
思路2：分散式鎖控
為了達到“每個任務只被一臺機器執行”的目標，可以考慮使用分散式鎖機制，當有多個Worker去消費Task時，只有第一個爭搶到鎖的Worker才能夠執行該Task。
理論上講，每次搶到鎖的Worker都是隨機的，那麼也就近似的實現了負載均衡；在有成熟中介軟體依賴的前提下，實現一個分散式鎖也並不難（可以藉助快取系統的併發控制實現），並且不用考慮機器數量變化的問題。
但這個方案也有著很多的缺陷，首先爭搶鎖的過程本身就會消耗Worker的資源，另外由於無法預測究竟哪個Worker能夠爭搶到Task的鎖，所以基本不能保證整個叢集的負載均衡。
我個人認為這種方案只適合於內容非常簡單、數量比較多，同時執行頻率非常高的任務分發（類比多執行緒讀寫快取的場景）。
思路3：中心路由排程
如果要做到比較精細的負載均衡，那麼最好的方式就是根據叢集的狀態、以及任務本身的特性去量身定製一套任務分配的規則，然後通過一箇中心的路由層來實現任務的排程，即：
- Source將任務傳送給Router
- Router根據規則進行決策，並將Task排程到某臺Worker
- (如果任務需要返回結果)Router將對應Worker返回的結果轉發給Source
一個簡單可行的分配規則是在排程前，計算Worker的CPU、記憶體等負載，計算一個權重，選擇壓力最小的機器去執行任務；再進一步可以根據任務本身的複雜度做更精細的拆分。
該方案最大的問題在於，自主去實現一個路由層的成本比較高，另外有出現單點問題的風險（如果路由層掛了，整個任務排程就全部癱瘓了）。
思路4：基於訊息佇列
這個是類比之前看到的，基於訊息佇列的分散式資料庫解決方案(原文)，藉助一個可靠的Broker，我們可以很容易構建出一個生產者-消費者模型。
Source產出的Task將全部投入訊息佇列中，下游的Worker接收Task，並執行（消費）。這樣的好處是減少了阻塞，同時可以根據Worker的執行結果，配置重試策略（如果執行失敗，再次放回到佇列中）。但單單依賴Broker做任務分發的話，並不能解決我們開頭的兩個問題，因此還需要：
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防止訊息被重複消費的機制
因為絕大多數的訊息佇列Broker的傳輸邏輯都是“保證訊息至少被送達一次”，所以很有可能出現某個Task被多個Worker獲取到的現象，如果要確保“每個任務都只被執行一次”，那麼這時候可能需要引入一下上面提到的鎖機制來防止重複消費。
不過如果你選擇NSQ作為Broker的話，就不用考慮這個問題。NSQ的特性保證了某個訊息在同一個channel下，一定只能被一個消費者消費。
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任務分發
構建了生產者-消費者模型後，依然不好回答“哪個Task要在哪個Worker上執行”，也就是任務分發的機制，本質上還是依賴於消費者消費動作的隨機性，如果要做更精細的調控，大致想一下有兩種方案。
一是在放入佇列前就根據所需規則計算好對映關係，然後對Task做一下標記，最後Worker可以設定成只對含有特定標記的Task生效，或者根據Task的標記做不同Topic來分發。
而是在取出佇列的時候再進行計算，這樣的話可能下游又需要維護一個路由層來做轉發，感覺有些得不償失。
就大多數實際情況而言，依賴Broker本身的訊息分發機制即可。
思路5：流式背壓
參考響應式程式設計中的背壓概念。把Source端推送(Push)任務的過程改為Worker端拉取(Pull)任務，“反客為主”，來實現流速控制和負載均衡。
簡單的說，我們需要Worker（也可能是Cluster）能夠根據自身的情況來預估自己接下來能夠承接的任務量，並將其反饋給Source，然後Source生產Task並傳送給Worker(或者Cluster)。
設想一個可行的方案，將Source視為Server，Worker視為Client，那麼便形成了一種反向的C/S模式。
其中Worker端的行為是不斷重複“請求獲取Task -> 執行Task -> 請求獲取Task”這個迴圈。每當Worker評估自身處於“空閒”狀態時，就向Source端傳送請求，來獲取Task並執行。
Source端則相對比較簡單，只需要實現一個介面，每當有請求過來時，返回一個Task，並標記該Task被消費即可。
這種思路雖然可以較好的保證每臺Worker機器負載處於可控範圍，但也存在幾個問題。
首先是流速問題，因為整個任務佇列的消費速度在此模式下完全由Worker本身調控，而任務佇列的狀態（還有多少任務需要處理、哪些任務比較緊急..）對Worker是不可見的，所以有可能導致任務在Source端的堆積。
其次是任務排程的延時問題，因為Source端完全無法預知下一個Worker的請求會在什麼時候到來，所以對於任何一個被提交的Task，都無法保證其在什麼時間被執行。對於後臺任務而言這個問題倒不是很大，但對於前臺任務就非常致命了。
要解決上面兩個問題，需要在Source端引入一個合理的任務分配機制，在極端情況下可能還需要Source端能夠強制進行Task的分發。