任务分配是分布式生成与并行渲染系统的核心能力：合理的分配可以显著提升吞吐、降低尾延迟并提高资源利用率。本文给出工程上可落地的策略和检查点。
模式概览
- 静态分配：按规则或哈希把任务固定分配到节点，适用于业务路由明确且任务负载稳定的场景。
- 动态调度：基于队列与调度器（RabbitMQ/Kafka/Redis Streams + worker pool）按需派发，能应对突发流量。
常用调度策略
- 轮询（Round-robin）：简单公平，适合近似同质任务。
- 权重调度：为不同 worker 指定权重（CPU、内存、GPU 能力）以匹配异构资源。
- 资源感知调度：实时采集 CPU/内存/队列长度等指标，按资源可用性分配任务，减少过载。
容错与幂等性
- 设计幂等消费者，确保重复投递不会产生副作用。
- 引入死信队列（DLQ）与失败告警，便于人工排查与补偿处理。
批处理与批量调度
- 对短小请求使用批处理合并多次小任务（batching）降低下游调用开销，同时控制批大小与最大等待时间以平衡延迟。
弹性伸缩与自动化
- 基于队列深度或任务延迟设置 HPA 策略：当队列长、P95 延迟增高时自动扩容 worker 池。
监控与 SLO
- 关键指标：吞吐（tps）、队列长度、处理延迟 P50/P95/P99、失败率与重试次数。
- 在 CI 中加入基线测试（load test），防止变更引入回归。
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