如何使用Redis让周期异步任务变得Fault-tolerant且Dynamic，
Python技术栈的同学一定都非常了解Celery——基于消息队列的分布式任务调度系统。(具体用法介绍不在此赘述)。通过Celery可以快速高效的将大规模的任务实时分发到众多的不同的机器上，让用户只关注每个单独任务的处理，而非调度分配任务本身。另外，Celery中有一个非常好用的周期任务发生器Beat，通过此进程可以帮助我们快速开发出大规模的周期任务，也就是任务的生产者。例如我们当前的应用每天就会产生15万以上的周期任务，但是与之相伴随的就是一个非常重要的问题，原生Beat在Celery中是一个单点进程，不具备容错能力。所以如何让周期任务发生器变得具有容错性(Fault-tolerant)——即周期任务产生器进程Beat挂掉后(或者机器宕机)快速恢复进程，是必须要考虑的问题。Celery在某种程度上是具有容错性的，但高可用性也是由条件的：需要保证所使用的消息中间件的高可用性，并且只保证消息存储和消费过程的容错性。而另一个问题就是原生Beat不支持动态添加/删除/修改(Dynamic)周期任务的方法，当应用的周期任务越来越多，不能因为新增一个任务而重启整个Beat进程，导致其他任务周期产生影响。
当然，开源对于这两类问题，已经有很多成熟的解决方法，往往大家都殊途同归，借助消息中间件的高可用性，来进行故障转移。这里我也是站在别人的肩上，看看redbeat如何借助Redis来做到周期任务的高可用性（Fault-tolerant），以及周期任务的弹性动态变化能力（Resilient）。
一、原生Celery4.x Beat是如何产生周期任务的？
Celery4.x中默认使用的是PersistentScheduler作为默认调度器的持久化方式，即使用写文件的方式（序列化）记录所有周期任务的最后执行时间last_run_at以及周期调度的频率(interval/crontab)，Celery支持用户自己实现持久化的方式如将每次调度任务的时间信息，记录在mysql数据库，redis/mongodb等。用户可以通过重载PersistentScheduler，自己实现存储调度任务的信息的方式。如对于django用户可以使用django-celery-beat实现通过控制台进行动态的创建，编辑，删除周期性任务。但django-celery-beat暂不确定是否可以保证容错性的beat(即允许多个beat进程同时调度)。不过，我们可以确定，要实现Beat的Fault-tolerant&Dynamic，必须要将待调度的周期性任务的相关信息，存储到某种类型的后端数据库，无论是mysql还是nosql的redis等。
下面我们用一张图来说明整个原生Beat的调度方式
由上图可以了解到，Celery4.x中使用了最小堆的方式来计算下一次需要触发调度的周期性任务(Celery3.x并未使用此数据结构)。同时会在内存和后端存储（数据库/文件）中记录每个任务最后一次的调度时间。但是从原生Beat中也可以看出，只有当重启beat进程时才能对周期性任务进行增删改操作，并无法进行动态修改，并且不支持容错行为。
二、Redbeat如何重载原生Scheduler？
使beat做到Fault-tolerant特性，重要的一点是有多节点的beat进程冗余。而要想动态的增加/删出/改变周期性任务，则需将每个任务的调度相关信息，存储在某一中心化存储中，如mysql/redis。将调度信息在后端进行存储也进一步保证了beat调度的任务准确性和唯一性。 在实现上需要做到以下五点。
- 重载Scheduler：初始化加载以及更新所有的周期性任务，将所有周期性任务的定时信息，参数等防止到redis中存储。
- 重载ScheduleEntry: 每一个周期性任务对应一个entry，记录任务的调度周期，参数以及最近最后一次调度时间，并序列化至redis，用key-value方式记录这些信息。
- 使用redis中的Sorted Set数据结构存储每个任务下一次调度的时间，代替最小堆。
- 需要保证所有的任务的定时信息如interval/crontab等参数，均获取自redis/任何中心化存储(如diamond)，保证任务调度信息可以动态变化
- 利用简易的redis分布式锁实现Fault-tolerant，同时保证一个时刻只能有一个beat进程真实进行调度
下图简单的表达整个Redbeat的调度流程。
可以看到beat进程的执行中，通过分布式锁保证同一时刻仅有一个beat进程进行调度，其他进程均会被阻塞，直到调度进程挂掉，超时后释放锁。另外通过redis中Sorted Set数据结构模拟原生beat中的最小堆判断本次应该调度的任务。整个过程相对精简直观。
对于动态改变Beat中周期任务的行为，可以分为新增/删除/修改定期任务执行周期三种。
- 新增任务：1. 将新增任务名插入至statics中，2.并且任务定义调度等信息放入对应任务名的hash对象中。3.同时把任务及对应的当前时间插入至schedule的Redis对象中，触发下一轮调度。
- 删除任务：1. 把任务相关定义调度信息所对应的hash对象删除，从而使下一轮调度时无法获取对应信息，进而调度失败。2. 删除statics中改任务对应的名称
- 修改定期任务执行的周期：直接修改任务名在redis中对应的hash对象内的调度信息即可
至此，一个简单的具有容错和动态改变任务调度信息的周期性任务即完成。
三、总结：
当然此实现也有一些小的缺陷。比如当beat挂掉后，最长的恢复时间取决于redis_lock的超时时间，并且保证高可用性的最为重要的问题，即要保证redis的高可用性。对于这个问题，本人暂未深入研究。 另外对于整个当前Redbeat实现的性能的极限也并没有进行测试，对于我们的应用来说，共有400+的周期性任务，并且平均一天内这些任务一共会执行15万次，此实现对于满足我们的需求已足够。
参考文章源码：
- https://github.com/sibson/redbeat (celery 3.x & celery 4.x)
- https://github.com/MnogoByte/celery-redundant-scheduler (celery 3.x)
- https://redis.io/commands
- http://docs.celeryproject.org/en/latest/userguide/periodic-tasks.html