Python基础入门 Day140 异步系统中的任务生命周期管理：从创建到完成的全链路控制

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在前一篇中，我们重点讨论了异步系统中的状态管理与一致性问题。本篇将在此基础上，进一步聚焦到一个更具体、也更具工程实操价值的主题： 异步系统中的任务生命周期管理 。只有清晰地定义并控制任务从“诞生”到“结束”的全过程，系统才能在高并发、可重试、可恢复的环境下保持可控。

一、为什么必须显式管理任务生命周期
在简单示例中，任务往往是“创建即执行、执行即销毁”。
但在工程级系统中，一个任务可能经历：

排队等待
多次重试
暂停或延期
执行失败后恢复

如果没有生命周期模型，任务状态将不可追踪，系统行为也无法解释。

二、任务生命周期的标准状态划分
在异步系统中，一个较为通用的任务状态模型包括：

PENDING：已创建，未执行
RUNNING：正在执行
SUCCESS：执行成功
FAILED：执行失败（可重试）
CANCELLED：被主动取消

示例枚举定义：

from enum import Enum

class TaskStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    RUNNING = "running"
    SUCCESS = "success"
    FAILED = "failed"
    CANCELLED = "cancelled"

清晰的状态定义，是后续所有控制逻辑的前提。

三、Task 对象的工程化设计
一个工程级 Task 不仅包含业务数据，还必须携带执行元信息。

import time

class Task:
    def __init__(self, task_id, payload, max_retry=3):
        self.task_id = task_id
        self.payload = payload
        self.status = TaskStatus.PENDING
        self.retry = 0
        self.max_retry = max_retry
        self.created_at = time.time()
        self.updated_at = self.created_at

这种设计使任务具备：

可追踪性
可重试性
可审计性

四、任务状态流转的统一控制
任务状态不应在业务逻辑中随意修改，而应集中管理。

def update_status(task, status):
    task.status = status
    task.updated_at = time.time()

在更成熟的系统中，这一状态更新通常会被持久化到数据库或 Redis 中，作为任务“事实状态”。

五、异步 Worker 中的生命周期控制示例
将生命周期管理融入 Worker 执行流程：

async def worker(scheduler):
    while True:
        task = await scheduler.get_task()
        update_status(task, TaskStatus.RUNNING)
        try:
            await execute(task.payload)
            update_status(task, TaskStatus.SUCCESS)
        except Exception:
            task.retry += 1
            if task.retry <= task.max_retry:
                update_status(task, TaskStatus.FAILED)
                await scheduler.retry(task)
            else:
                update_status(task, TaskStatus.CANCELLED)

在这个模型中：

执行与状态更新严格绑定
重试逻辑清晰可控
系统行为可解释

六、任务取消与超时的工程处理
在异步系统中，任务取消是一种重要控制手段。

async def run_with_timeout(coro, timeout):
    try:
        return await asyncio.wait_for(coro, timeout)
    except asyncio.TimeoutError:
        raise

当任务被取消或超时时，应当：