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在上一节中，我们系统梳理了异步任务从创建到完成的完整生命周期。本篇将在此基础上，继续解决一个在真实工程中必然出现的问题：当系统资源有限、任务类型不同，如何让“更重要的任务”优先被处理。这正是优先级调度与资源分配要解决的核心问题。
一、为什么异步系统必须考虑优先级
在理想状态下，系统资源充足，任务可以“先来先服务”。
但在高并发场景中，以下情况非常常见：
- 紧急任务与批量任务同时到达
- 实时请求与离线计算混合
- 用户请求与后台任务竞争资源
如果所有任务一视同仁，系统将无法满足关键业务的时效要求。
二、优先级调度的核心目标
优先级调度并不是为了“让某些任务更快”，而是为了：
- 确保关键任务有确定性延迟上限
- 防止低价值任务耗尽资源
- 提升整体业务体验
这是 业务目标驱动的系统设计。
三、任务优先级的工程化建模
首先，需要在 Task 模型中显式引入优先级字段。
class Task:
def __init__(self, task_id, payload, priority=10):
self.task_id = task_id
self.payload = payload
self.priority = priority
通常约定：
- 数值越小，优先级越高
- 默认任务使用中等优先级
四、使用 PriorityQueue 实现基础调度
在 asyncio 中，可以使用 PriorityQueue 实现最小可用的优先级调度。
queue = asyncio.PriorityQueue()
await queue.put((task.priority, task))
Worker 获取任务时：
priority, task = await queue.get()
这种方式可以确保：
高优先级任务总是先被取出执行。
五、避免优先级反转与饥饿问题
单纯的优先级调度可能带来新的问题：
- 低优先级任务长期得不到执行（饥饿）
工程上的常见解决思路包括：
-
老化机制（Aging）
- 等待时间越长，优先级逐步提升
effective_priority = task.priority - wait_time_factor
-
配额调度
- 每处理 N 个高优先级任务，强制处理一个低优先级任务
这些策略能够在公平性与响应性之间取得平衡。
六、资源分配与并发隔离
优先级调度解决的是“顺序问题”，
资源分配解决的是“数量问题”。
常见做法是为不同任务类型分配独立并发配额：
high_sem = asyncio.Semaphore(5)
low_sem = asyncio.Semaphore(2)
这样可以确保：
- 低优先级任务永远不会耗尽全部资源
- 高优先级任务拥有稳定执行通道
七、调度策略的可观测性
优先级调度如果不可观测，将极难调优。
建议至少记录：
- 各优先级任务等待时间
- 执行占比
- 超时与失败分布
这些数据可以直接指导：
- 优先级规则调整
- 并发配额优化
八、从“公平执行”到“业务感知调度”
至此，你的异步系统已经完成了一次重要进化：
- 不再只是“谁先来先执行”
- 而是根据业务价值做出资源决策
这标志着系统已经开始“理解业务”，而不仅仅是执行代码。
下一篇，我们将继续在调度层深入：
异步系统中的定时任务与延迟执行——时间维度上的任务控制。
