内容来自：程序员老廖

1. 项目概述

1.1 背景

TaskScheduler 是一个 C++20 实现的单机任务调度器，用于管理和执行本地任务。它提供了完整的任务生命周期管理能力，包括任务提交、资源管理、进程执行、超时控制和状态跟踪。

1.1.1 单机调度器能用在哪些领域？

1. AI/机器学习训练与推理（最热门场景）

场景：一台服务器上有多个 GPU，需要同时运行多个训练或推理任务。

需求：

  • 按 GPU 显存、计算单元分配任务

  • 防止任务互相抢占资源（如一个任务占满显存导致其他 OOM）

  • 支持优先级（高优模型优先调度）

例子：

  • 字节的 ByteScheduler 在单机上调度多卡训练任务

  • 华为 MindSpore 的本地执行引擎包含轻量调度模块

  • 公司内部的 模型 A/B 测试平台，需并发跑多个小模型

这类系统往往用 C++ 写调度器 + Python 做用户接口。

2. CI/CD 与自动化测试平台

场景：GitLab Runner、Jenkins Agent、内部构建系统。

需求：

  • 并发执行多个构建/测试任务（如 make test、npm build）

  • 限制每个任务的 CPU/内存，防止一个坏任务拖垮整台机器

  • 任务队列管理、失败重试、超时控制

为什么不用 Docker？

  • 启动开销大（冷启动 100ms+），而轻量调度器可做到 <10ms

  • 某些安全环境禁止容器，只能用进程隔离

腾讯、阿里、美团都有自研的 高性能 CI 执行引擎，底层就是单机调度器。

3. Serverless / FaaS（函数即服务）的本地运行时

场景：用户提交一个函数（如 Python lambda），平台在本地执行。

需求：

  • 快速启动、资源隔离、超时 kill

  • 高并发（单机每秒处理数百个短生命周期函数）

例子：

  • 阿里云 函数计算（FC） 的 Worker 节点

  • 华为云 FunctionGraph 的执行代理

技术栈：C++ 调度器 + gVisor/firecracker（可选） + 快照恢复

关键指标：冷启动延迟 < 50ms，这正是 C++ 单机调度器的优势。

4. 边缘计算（Edge Computing）

场景：摄像头、IoT 网关、车载设备等资源受限设备。

需求：

  • 低内存占用（<50MB）

  • 无依赖（不能跑 K8s）

  • 支持定时任务、事件触发任务

例子：

  • 自动驾驶车上的感知模块调度

  • 工厂 PLC 设备上的数据预处理任务

华为、百度 Apollo、大疆等公司在边缘端大量使用 C++ 调度框架。

5. 游戏服务器（Game Server）

场景：一个物理机部署多个游戏房间（Room）实例。

需求：

  • 每个房间独立进程，防止单点崩溃影响全局

  • 动态扩缩容（玩家多就多开房间）

  • 低延迟通信（调度器需快速响应负载变化）

腾讯天美、米哈游、网易雷火都有类似架构。

1.1.2 互联网大厂真的需要调度器吗？

答案是：非常需要！但通常作为“基础设施组件”而非独立产品

公司

应用场景

是否招人

华为

AI训练调度、?腾芯片任务分发

? 大量 C++ 基础软件岗

阿里

函数计算 Worker、ODPS 本地执行器

? 云智能事业群常招

腾讯

游戏服务器调度、TEG 自动化测试平台

? TEG 后台开发（C++）

字节

推荐模型训练、A/B 实验平台

? Infra 部门偏好系统人才

美团/快手

CI/CD 执行引擎、离线批处理

? 基础架构部有相关需求

招聘关键词搜索建议：

  • “任务调度”

  • “资源管理”

  • “执行引擎”

  • “C++ 后台开发（基础架构）”

  • “Serverless Runtime”

1.2 核心目标

  • 任务调度：支持任务提交、排队、调度和执行的完整闭环

  • 资源管理：基于 CPU 核数和内存上限进行准入控制

  • 进程隔离：通过 fork/exec 执行任务，可选 cgroup v2 资源限制

  • 可观测性：提供指标采集、HTTP 导出和 Prometheus 兼容格式

  • 高可靠性：支持持久化恢复、超时终止、信号管理和 PSI 背压

1.3 技术特点

  • 多线程模型：独立的调度、回收、PSI 监测和 Cron 触发线程

  • 资源感知：预留/释放机制避免资源超卖

  • 灵活配置：支持优先级调度、命令白/黑名单、工作目录限制

  • 轻量级实现：核心代码约 600 行，依赖 SQLite 和 Linux 系统调用

视频讲解与源码领取：C++可写简历项目-高性能C++调度器开发

2. 需求分析

2.1 功能性需求

2.1.1 任务提交与管理

struct JobSpec {
    std::string cmd;          // 要执行的命令字符串
    int cpu_cores{1};         // 需要的 CPU 核数
    size_t memory_mb{256};    // 需要的内存 MB
    int timeout_sec{0};       // 超时秒数，0 表示不限制
    int priority{0};          // 优先级，数值越大优先级越高
};

  • 支持通过 JobSpec 提交任务，包含命令、资源需求、超时和优先级

  • 队列长度限制：max_queue_size 配置，超出则拒绝提交

  • 命令准入：支持白名单/黑名单校验

2.1.2 资源配额管理

struct ResourceQuota {
    int total_cpu{4};           // 可用 CPU 总核数
    size_t total_mem_mb{2048};  // 可用内存总量 MB
};

  • CPU 和内存的预留/释放机制

  • 启动前检查资源是否足够，不足则等待

  • 任务结束后自动释放资源

2.1.3 任务生命周期

enum class JobStatus {
    Pending,     // 已提交但尚未调度
    Running,     // 正在运行
    Succeeded,   // 成功结束（exit 0）
    Failed,      // 失败结束（非零退出码）
    Timeout,     // 超时被终止
    Cancelled    // 被取消
};

  • 完整状态转换：Pending → Running → Succeeded/Failed/Timeout

  • 超时管理：两阶段终止（SIGTERM → 宽限期 → SIGKILL）

  • 进程组管理：整组清理避免子进程泄漏

2.1.4 可观测性

  • 指标采集：提交数、拒绝数、运行数、成功/失败/超时数、排队延迟

  • HTTP 导出：Prometheus 兼容的 /metrics 端点

  • 健康检查：/health 端点返回 ok

2.2 非功能性需求

  • 线程安全：所有共享状态通过互斥锁保护

  • 资源可控：任务结束后正确释放资源，避免泄漏

  • 优雅退出：stop() 能够等待任务完成或按策略终止

  • 日志完善：关键操作有日志记录，便于排障

2.3 可选特性

  • cgroup v2 隔离：CPU 配额和内存限制

  • PSI 背压监测：根据系统压力暂停新任务启动

  • SQLite 持久化：支持重启后恢复未完成任务

  • Cron 调度：支持定时触发任务（简化版 cron 表达式）

3. 架构设计

3.1 总体架构

3.2 线程模型

线程职责：

  1. 主线程：处理外部 submit() 调用，加锁操作 pending_ 队列

  2. dispatcher 线程：从 pending_ 取任务，检查资源，fork/exec 启动进程

  3. reaper 线程：周期性 waitpid 回收子进程，处理超时，释放资源

  4. psi 线程（可选）：读取 cgroup pressure 文件，更新背压标志

  5. cron 线程（可选）：检查模板到期时间，生成任务实例

  6. http 线程（可选）：处理 HTTP 请求，返回指标或健康状态

3.3 数据流

提交路径：

submit() → 校验白/黑名单 → 检查队列上限 → pending_.push_back()
  → inc_submitted() → cv_.notify_all()

调度路径：

dispatcher_loop() → pick_next_job() → rm_.reserve()
  → launch_job() → fork/exec → running_[id] = job

回收路径：

reaper_loop() → waitpid(WNOHANG) → 更新 exit_code/status
  → rm_.release() → cleanup_cgroup() → running_.erase(id)

4. 核心模块设计

4.1 Scheduler（调度器）

职责：编排整个调度流程，管理任务生命周期

关键接口：

class Scheduler {
public:
    explicit Scheduler(SchedulerOptions opts);
​
    // 提交任务，返回 job id 或 -1
    int submit(const JobSpec& spec);
​
    // 启动后台线程
    void start();
​
    // 停止调度器并等待线程退出
    void stop();
​
    // 判断是否空闲（无待处理和运行中任务）
    bool idle() const;
​
    // 获取指标快照
    Metrics::Snapshot metrics() const;
​
private:
    void dispatcher_loop();  // 调度循环
    void reaper_loop();      // 回收循环
    void psi_loop();         // PSI 监测循环
    void cron_loop();        // Cron 触发循环
    bool launch_job(Job& job);  // 启动任务进程
    bool pick_next_job(Job& out);  // 出队任务
    void restore_from_store();  // 持久化恢复
};

关键数据结构：

private:
    SchedulerOptions opts_;                    // 配置
    ResourceManager rm_;                       // 资源管理器
    std::vector<Job> pending_;                 // 待调度队列
    std::unordered_map<int, Job> running_;     // 运行中任务表
    mutable std::mutex mu_;                    // 互斥锁
    std::condition_variable cv_;               // 条件变量
    std::atomic<bool> shutting_down_{false};   // 关闭标志
    std::atomic<bool> psi_backpressure_{false}; // 背压标志
    Metrics metrics_;                          // 指标收集器
    std::unique_ptr<JobStore> store_;          // 持久化存储
    std::unique_ptr<CronScheduler> cron_sched_; // Cron 调度器
    std::unique_ptr<MetricsHttpServer> metrics_server_; // HTTP 服务

4.2 ResourceManager（资源管理器）

职责：管理 CPU 和内存配额，提供预留/释放接口

实现要点：

class ResourceManager {
public:
    explicit ResourceManager(ResourceQuota quota);
​
    // 尝试预留资源，成功返回 true
    bool reserve(int cpu, size_t mem_mb);
​
    // 释放资源（必须与 reserve 配对调用）
    void release(int cpu, size_t mem_mb);
​
    // 查询当前使用情况
    std::pair<int, size_t> used() const;
​
private:
    ResourceQuota quota_;
    int used_cpu_{0};
    size_t used_mem_mb_{0};
    mutable std::mutex mu_;
};

核心逻辑（src/resource_manager.cpp）：

bool ResourceManager::reserve(int cpu, size_t mem_mb) {
    std::lock_guard lk(mu_);
    // 不做部分分配：要么全部满足要么拒绝
    if (used_cpu_ + cpu > quota_.total_cpu ||
        used_mem_mb_ + mem_mb > quota_.total_mem_mb) {
        return false;
    }
    used_cpu_ += cpu;
    used_mem_mb_ += mem_mb;
    return true;
}

4.3 Metrics（指标收集器）

职责：提供原子计数器，生成快照和 Prometheus 文本

指标项：

指标名

类型

说明

submitted_

counter

累计提交任务数

rejected_

counter

因队列满/策略拒绝的次数

running_

gauge

当前运行中任务数

succeeded_

counter

成功完成任务数

failed_

counter

失败任务数

timeout_

counter

超时被终止任务数

launch_failed_

counter

启动失败次数

pressure_blocked_

counter

因背压暂停的累计次数

pressure_active_

gauge

背压是否激活（1/0）

queue_wait_ms_total_

counter

队列等待时长总和（毫秒）

queue_wait_count_

counter

统计样本数

queue_wait_ms_max_

gauge

最大等待时长（毫秒）

Prometheus 导出示例：

# TYPE tasks_total counter
tasks_total{status="submitted"} 100
tasks_total{status="rejected"} 5
tasks_total{status="succeeded"} 80
tasks_total{status="failed"} 10
tasks_total{status="timeout"} 5
​
# TYPE tasks_running_current gauge
tasks_running_current 3
​
# TYPE tasks_pending_current gauge
tasks_pending_current 5

4.4 CgroupHelper（cgroup 辅助）

职责：创建、绑定和清理任务专属 cgroup

接口：

// 创建任务 cgroup 并设置 CPU/内存限制
std::string create_cgroup_for_job(int job_id, int cpu_cores,
                                   size_t mem_mb, const CgroupConfig& cfg);
​
// 将 pid 加入 cgroup
bool attach_pid_to_cgroup(pid_t pid, const std::string& cg_path);
​
// 清理 cgroup 目录
void cleanup_cgroup(const std::string& cg_path);

实现细节（src/cgroup_helper.cpp）：

  • 在 cfg.base_path 下创建 job_<id> 子目录

  • 写入 cpu.max：<quota_us> <period_us>，例如 100000 100000 表示 1 核

  • 写入 memory.max：字节数，例如 268435456 表示 256MB

  • 写入 cgroup.procs：将 pid 加入该 cgroup

4.5 JobStore（持久化存储）

职责：通过 SQLite 持久化任务状态，支持重启恢复

数据模型：

CREATE TABLE jobs (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    cmd TEXT NOT NULL,
    cpu_cores INTEGER,
    memory_mb INTEGER,
    timeout_sec INTEGER,
    priority INTEGER,
    status TEXT,           -- queued/running/succeeded/failed/timeout/launch_failed
    submit_ms INTEGER,
    start_ms INTEGER,
    end_ms INTEGER,
    exit_code INTEGER
);

关键接口：

class JobStore {
public:
    bool init(const std::string& path);
​
    // 插入任务
    int insert_job(const JobSpec& spec, PersistStatus status,
                   int64_t submit_ms, ...);
​
    // 更新状态
    void update_status(int id, PersistStatus status, ...);
​
    // 加载未完成任务
    std::vector<PersistedJob> load_unfinished();
};

恢复策略（Scheduler::restore_from_store()）：

void Scheduler::restore_from_store() {
    if (!store_) return;
​
    auto jobs = store_->load_unfinished();
    for (auto& pj : jobs) {
        Job job;
        job.id = next_id_++;
        job.spec = pj.spec;
        job.status = JobStatus::Pending;
        job.enqueue_time = std::chrono::steady_clock::now();
        pending_.push_back(job);
    }
    cv_.notify_all();
}

4.6 CronScheduler（定时触发）

职责：管理 cron 模板，定时生成任务实例

当前实现：

  • 支持简化表达式：@every <sec>s，例如 @every 60s 每 60 秒触发一次

  • 完整 5 字段 cron（分 时 日 月 周）接口已定义但简化实现

核心逻辑：

void CronScheduler::tick(SubmitCallback submit_cb) {
    auto now = std::chrono::system_clock::now();
    for (auto& tpl : templates_) {
        if (!tpl.enabled) continue;
        if (now >= tpl.next_run) {
            submit_cb(tpl.spec);  // 提交任务实例
            tpl.next_run = tpl.cron.next_run(now);  // 计算下次触发时间
        }
    }
}

4.7 MetricsHttpServer（HTTP 指标服务）

职责：提供轻量级 HTTP 服务，导出指标和健康检查

路由：

  • GET /metrics：返回 Prometheus 文本格式指标

  • GET /health：返回 ok

并发模型：

  • 监听线程：accept() 接收连接

  • 工作线程池：处理请求，生成响应

  • 连接队列：有限长度，避免内存膨胀

实现细节（src/metrics_http_server.cpp）：

class MetricsHttpServer {
public:
    using MetricsHandler = std::function<std::string()>;
​
    bool start(int port, MetricsHandler handler);
    void stop();
​
private:
    void accept_loop();
    void worker_loop();
    // ...
};

5. 关键流程设计

5.1 任务提交流程

5.2 调度启动流程

关键代码（Scheduler::launch_job()）：

bool Scheduler::launch_job(Job& job) {
    // 创建 cgroup
    std::string cg_path;
    if (opts_.cgroup.enabled) {
        cg_path = create_cgroup_for_job(job.id, job.spec.cpu_cores,
                                        job.spec.memory_mb, opts_.cgroup);
    }
​
    pid_t pid = fork();
    if (pid == 0) {
        // 子进程
        setpgid(0, 0);  // 建立独立进程组
​
        if (!cg_path.empty()) {
            attach_pid_to_cgroup(getpid(), cg_path);
        }
​
        // 设置 rlimit
        if (opts_.rlimit_nofile >= 0) {
            struct rlimit rl;
            rl.rlim_cur = rl.rlim_max = opts_.rlimit_nofile;
            setrlimit(RLIMIT_NOFILE, &rl);
        }
​
        if (opts_.disable_core_dump) {
            struct rlimit rl;
            rl.rlim_cur = rl.rlim_max = 0;
            setrlimit(RLIMIT_CORE, &rl);
        }
​
        // 切换工作目录
        if (!opts_.workdir.empty()) {
            chdir(opts_.workdir.c_str());
        }
​
        // 执行命令
        execl("/bin/sh", "sh", "-c", job.spec.cmd.c_str(), nullptr);
        _exit(127);
    }
​
    // 父进程
    job.pid = pid;
    job.pgid = pid;
    job.start_time = std::chrono::steady_clock::now();
    job.status = JobStatus::Running;
    return true;
}

5.3 回收超时流程

关键代码（Scheduler::reaper_loop()）：

void Scheduler::reaper_loop() {
    while (!shutting_down_.load()) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100));
​
        std::lock_guard lk(mu_);
        auto now = std::chrono::steady_clock::now();
​
        for (auto it = running_.begin(); it != running_.end(); ) {
            Job& job = it->second;
​
            // 检查超时
            if (job.spec.timeout_sec > 0) {
                auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(
                    now - job.start_time).count();
​
                if (elapsed >= job.spec.timeout_sec) {
                    if (!job.sigterm_sent) {
                        // 发送 SIGTERM
                        kill(-job.pgid, SIGTERM);
                        job.sigterm_sent = true;
                        job.kill_deadline = now +
                            std::chrono::seconds(opts_.kill_grace_sec);
                    } else if (now >= *job.kill_deadline) {
                        // 发送 SIGKILL
                        kill(-job.pgid, SIGKILL);
                    }
                }
            }
​
            // 尝试回收
            int status;
            pid_t ret = waitpid(job.pid, &status, WNOHANG);
            if (ret > 0) {
                // 进程已退出
                job.exit_code = status;
                job.end_time = now;
​
                if (job.sigterm_sent) {
                    job.status = JobStatus::Timeout;
                    metrics_.inc_timeout();
                } else if (WIFEXITED(status) && WEXITSTATUS(status) == 0) {
                    job.status = JobStatus::Succeeded;
                    metrics_.inc_succeeded();
                } else {
                    job.status = JobStatus::Failed;
                    metrics_.inc_failed();
                }
​
                // 释放资源
                rm_.release(job.spec.cpu_cores, job.spec.memory_mb);
                metrics_.dec_running();
​
                // 清理 cgroup
                if (opts_.cgroup.enabled) {
                    std::string cg_path = opts_.cgroup.base_path +
                                          "/job_" + std::to_string(job.id);
                    cleanup_cgroup(cg_path);
                }
​
                it = running_.erase(it);
            } else {
                ++it;
            }
        }
    }
}

5.4 PSI 背压流程

目标：根据系统压力暂停新任务启动，避免雪崩

实现原理：

  1. psi_thread 周期性读取 /sys/fs/cgroup/scheduler/memory.pressure 和 cpu.pressure

  2. 解析 avg10 值（10 秒平均压力）

  3. 与阈值比较（如 50.0），超过则设置 psi_backpressure_ = true

  4. dispatcher_loop 检查背压标志，若为 true 则跳过本轮调度

关键代码：

void Scheduler::psi_loop() {
    const double threshold = 50.0;  // 背压阈值
​
    while (!shutting_down_.load()) {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
​
        // 读取 memory.pressure
        std::string mem_pressure_file = opts_.cgroup.base_path + "/memory.pressure";
        std::ifstream ifs(mem_pressure_file);
        // 格式：some avg10=12.34 avg60=... total=...
​
        double avg10 = parse_psi_avg10(ifs);
        bool pressure = (avg10 > threshold);
​
        if (pressure != psi_backpressure_.load()) {
            psi_backpressure_.store(pressure);
            metrics_.set_pressure_active(pressure);
            Logger::instance().log(Logger::Level::Info,
                pressure ? "PSI backpressure activated" : "PSI backpressure cleared");
        }
    }
}

6. 配置与接口

6.1 配置选项

struct SchedulerOptions {
    ResourceQuota quota;                      // 资源配额
    CgroupConfig cgroup;                      // cgroup 配置
    int max_queue_size{1000};                 // 最大队列长度
    int kill_grace_sec{2};                    // SIGTERM 宽限期
    bool enable_priority{false};              // 是否启用优先级调度
    bool enable_psi_monitor{false};           // 是否启用 PSI 背压监测
    std::vector<std::string> cmd_whitelist;   // 命令白名单
    std::vector<std::string> cmd_blacklist;   // 命令黑名单
    std::string workdir;                      // 工作目录
    int metrics_http_port{-1};                // HTTP 指标端口
    int rlimit_nofile{-1};                    // 文件句柄限制
    bool disable_core_dump{true};             // 禁用 core dump
    bool enable_persistence{false};           // 启用持久化
    std::string db_path{"state/tasks.db"};    // 持久化路径
    bool enable_cron{false};                  // 启用 cron
    int cron_tick_ms{1000};                   // cron 检查间隔
};

6.2 命令行接口

./scheduler \
    --cmd "echo hello" \          # 任务命令
    --cpu 1 \                     # CPU 核数
    --mem 256 \                   # 内存 MB
    --timeout 5 \                 # 超时秒数
    --priority 10 \               # 优先级
    --total-cpu 4 \               # 总 CPU
    --total-mem 2048 \            # 总内存
    --cgroup \                    # 启用 cgroup
    --enable-priority \           # 启用优先级
    --metrics-port 8080 \         # HTTP 端口
    --whitelist ls,echo \         # 白名单
    --blacklist rm,shutdown \     # 黑名单
    --workdir /tmp                # 工作目录

6.3 HTTP 接口

健康检查：

$ curl http://localhost:8080/health
ok

指标导出：

$ curl http://localhost:8080/metrics
# TYPE tasks_total counter
tasks_total{status="submitted"} 100
tasks_total{status="rejected"} 5
tasks_total{status="succeeded"} 80
...

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