Apache DolphinScheduler 任务调度优化：基于工作组分组的优先级队列设计

背景与问题分析

在分布式任务调度系统Apache DolphinScheduler中，任务调度是核心功能之一。当前版本采用单线程处理所有待调度任务，所有任务都存放在同一个等待队列中。这种设计存在一个明显的性能瓶颈：当某个工作组的任务调度失败时，该任务会被移动到队列末尾，可能导致高优先级任务被低优先级任务抢占执行权。

具体场景举例：假设工作组A、B、C三个任务共用同一个工作节点，优先级为A > B > C。如果A任务因工作节点过载而调度失败，系统会转而尝试调度B任务。此时若工作节点负载恢复正常，B任务将被成功调度执行，而实际上更高优先级的A任务却被延迟执行，这显然违背了任务优先级的调度原则。

解决方案设计

核心思想

为了解决上述问题，我们提出了基于工作组分组的优先级队列设计方案。核心思想是将全局单一等待队列拆分为多个工作组专属队列，每个工作组拥有独立的优先级队列，确保同一工作组内的任务严格按照优先级顺序执行。

架构设计

新架构采用两级队列机制：

1. 全局时间队列（GlobalTaskDispatchWaitingQueue）
   保留原有的全局队列，但简化为仅按任务提交时间排序，不再处理优先级逻辑。该队列由专用线程负责消费。

2. 工作组优先级队列（WorkerGroupQueueMap）
   新增的二级队列结构，为每个工作组维护一个独立的优先级队列。队列中的任务排序规则为：首先比较任务优先级，优先级高的先执行；当优先级相同时，再比较任务提交时间，先提交的先执行。

关键实现细节

1. 任务比较逻辑
   在DelayQueue的实现中，我们重写了compareTo方法，确保排序符合业务需求：

public int compareTo(@NotNull Delayed o) {
    // 优先比较任务优先级
    int priorityComparison = Integer.compare(this.priority, ((Task) other).priority);
    if (priorityComparison != 0) {
        return priorityComparison;
    }
    // 优先级相同时比较提交时间
    return Long.compare(this.startTime, ((Task) other).startTime);
}

2. 双线程协作机制
   系统采用两个独立线程协同工作：

   • 时间队列消费线程：从全局队列中按时间顺序获取任务，并将其分发到对应工作组的优先级队列中
   • 工作组队列消费线程：非阻塞地处理所有工作组队列中的任务，严格按照优先级顺序执行

3. 异常处理机制
   当任务调度失败时，系统会将该任务重新放回原工作组的优先级队列，而不是全局队列末尾，确保同一工作组内的优先级顺序不被破坏。

性能优化与扩展性

动态工作组管理

考虑到生产环境中工作组可能动态变化（新增或删除），系统通过以下机制保证稳定性：

• 后台守护线程定期检测工作组变更
• 工作组变更事件通过API通知Master节点
• 动态调整WorkerGroupQueueMap中的队列结构

资源隔离优势

这种设计不仅解决了优先级倒置问题，还带来了额外的优势：

• 不同工作组间的任务完全隔离，避免相互影响
• 系统资源分配更加可控，可以针对特定工作组进行优化
• 故障影响范围缩小，单个工作组的问题不会波及其他工作组

实施效果

通过这种改进后的架构，Apache DolphinScheduler能够：

1. 严格保证任务优先级顺序，避免高优先级任务被低优先级任务抢占
2. 提高系统吞吐量，多个工作组队列可以并行处理
3. 增强系统稳定性，工作组间的隔离降低了级联故障风险
4. 提供更精细的资源控制能力，便于运维管理

这种基于工作组分组的优先级队列设计方案，为大规模分布式任务调度场景提供了更加可靠和高效的解决方案，特别适合任务类型多样、优先级要求严格的复杂业务场景。