Python APScheduler 定时任务 独立调度系统设计与实现

Franciz小测测2025-12-07 8:20

​

目录

[基于 APScheduler 的可恢复调度系统：子进程隔离、心跳监控与任务热更新](#基于 APScheduler 的可恢复调度系统：子进程隔离、心跳监控与任务热更新)

一、系统设计目标

[二、数据结构：Scheduler 心跳表](#二、数据结构：Scheduler 心跳表)

三、子进程逻辑：调度器执行体

[1. 启动调度器](#1. 启动调度器)

[2. 心跳写入（每 x 秒）](#2. 心跳写入（每 x 秒）)

[3. 自动刷新调度任务（每 x 秒）](#3. 自动刷新调度任务（每 x 秒）)

四、主进程：子进程健康监控系统

[1. 启动调度子进程](#1. 启动调度子进程)

[2. 每 x 秒检查子进程状态](#2. 每 x 秒检查子进程状态)

[3. 通过心跳判断是否卡死](#3. 通过心跳判断是否卡死)

[4. 自动重启调度器](#4. 自动重启调度器)

[五、无需数据库的简化版 sync_jobs_with_db​ 示例](#五、无需数据库的简化版 sync_jobs_with_db 示例)

六、系统优势总结

[1. 子进程隔离](#1. 子进程隔离)

[2. 自动重启](#2. 自动重启)

[3. 任务热更新](#3. 任务热更新)

[4. 可观测性强](#4. 可观测性强)

[5. 易扩展](#5. 易扩展)

七、适用场景

结语

基于 APScheduler 的可恢复调度系统：子进程隔离、心跳监控与任务热更新

在许多后端系统中，任务调度器（Scheduler）扮演着重要角色：定时清理数据、同步外部系统、执行周期任务等。然而，一旦调度器发生进程异常、任务丢失或无法自恢复，就可能导致严重隐患。

本文介绍一种可恢复的调度器架构：​APScheduler + 子进程隔离 + 心跳监控 + 任务热更新​。

将基于三个核心文件深入讲解实现方式，并提供一个简化版 sync_jobs_with_db​ 示例，帮助快速理解系统运行机制。

一、系统设计目标

这个调度系统的设计目标是：

  • 调度器与业务主进程隔离（通过独立子进程）
  • 主进程对调度子进程进行健康监控
  • 调度器自动刷新任务列表，实现任务热更新
  • 通过心跳机制检测子进程存活状态
  • 出现异常可自动重启调度子进程

系统核心结构如下：

复制代码 
主进程                   子进程（APScheduler）
--------------------------------------------------------
| 启动 Scheduler 子进程      |  scheduler.start()          |
| 每 x 秒检查子进程是否存活   |  每 x 秒写一次心跳           |
| 检查 DB 中的心跳记录       |  每 x 秒刷新调度任务（热更新） |
| 发现异常 → 自动重启        |  异常自动退出主进程捕获       |
--------------------------------------------------------

二、数据结构：Scheduler 心跳表

文件：models.py​

调度器使用一个简单的数据表来记录心跳：

复制代码 
from typing import Optional

from datetime import datetime
from sqlmodel import SQLModel, Field

from app.core.base_model import CommonModel


class SchedulerHeartBeat(CommonModel, table=True):
    __tablename__ = "scheduler_heartbeat"

    id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
    last_beat: datetime = Field(default=datetime.utcnow)
    scheduler_pid: Optional[int] = Field(nullable=True)

意义：

  • scheduler_pid 用于保存子进程 PID，只在启动时写入一次。
  • last_beat 每次心跳更新，用于主进程判断子进程是否存活。

三、子进程逻辑：调度器执行体

文件：crud.py​

子进程需要完成 3 件事：

  1. 启动 APScheduler
  2. 定期写入心跳
  3. 定期刷新调度任务

1. 启动调度器

复制代码 
import asyncio
from datetime import datetime

from sqlalchemy import update
from sqlalchemy.future import select

from app.core.database import get_db_session
from app.db_manage.scheduler import sync_jobs_with_db, scheduler
from app.scheduler.models import SchedulerHeartBeat
from xu_box.logger_utils import xu_logger

REFRESH_INTERVAL = 15  # 任务刷新周期（降低数据库压力）
HEARTBEAT_INTERVAL = 60  # 心跳周期（无须太频繁）


async def write_scheduler_pid(pid: int):
    """
    主进程启动时写入 PID（只执行一次）
    采用 merge() 避免额外 select，提高性能
    """
    async with get_db_session() as db:
        row = SchedulerHeartBeat(id=1, scheduler_pid=pid, last_beat=datetime.utcnow())
        await db.merge(row)
        await db.commit()


async def update_heartbeat():
    """
    子进程心跳（仅更新 last_beat）
    采用直接 UPDATE，提高性能，无需 SELECT
    """
    try:
        async with get_db_session() as db:
            stmt = (
                update(SchedulerHeartBeat)
                .where(SchedulerHeartBeat.id == 1)
                .values(last_beat=datetime.utcnow())
            )
            await db.execute(stmt)
            await db.commit()
        xu_logger.debug("[Heartbeat] 心跳更新成功")
    except Exception as e:
        xu_logger.error(f"[Heartbeat] 心跳更新失败: {e}")


async def heartbeat_worker():
    """每隔 HEARTBEAT_INTERVAL 执行一次心跳"""
    while True:
        await update_heartbeat()
        await asyncio.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL)


async def auto_refresh_jobs():
    """
    自动刷新 APScheduler 的任务列表
    周期可以不必太短，避免 DB 查询压力
    """
    while True:
        try:
            async with get_db_session() as db:
                await sync_jobs_with_db(db, reload=True, log=False)
        except Exception as e:
            xu_logger.error(f"[AutoRefresh] 刷新任务失败: {e}")

        await asyncio.sleep(REFRESH_INTERVAL)


async def scheduler_worker():
    """APScheduler 子进程主逻辑"""

    # 1. 初次同步任务
    try:
        async with get_db_session() as db:
            await sync_jobs_with_db(db, reload=True, log=False)
    except Exception as e:
        xu_logger.error(f"[Boot] 初次加载任务失败: {e}")

    # 2. 启动调度器
    if not scheduler.running:
        scheduler.start()
        xu_logger.info("APScheduler 子进程调度器已启动")

    # 3. 启动后台 worker
    tasks = [
        asyncio.create_task(auto_refresh_jobs()),
        asyncio.create_task(heartbeat_worker()),
    ]

    # 4. 永久运行
    await asyncio.gather(*tasks)


def run_scheduler_process():
    """APScheduler 子进程入口"""
    try:
        asyncio.run(scheduler_worker())
    except Exception as e:
        xu_logger.error(f"APScheduler 子进程异常退出: {e}")

这是 APScheduler 的基本启动过程。

2. 心跳写入（每 x 秒）

复制代码 
async def heartbeat_worker():
    while True:
        await update_heartbeat()
        await asyncio.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL)

通过更新 last_beat​，主进程便可以实时判断子进程是否正常运行。

3. 自动刷新调度任务（每 x 秒）

复制代码 
async def auto_refresh_jobs():
    while True:
        async with get_db_session() as db:
            await sync_jobs_with_db(db, reload=True, log=False)
        await asyncio.sleep(REFRESH_INTERVAL)

当数据库更新任务表时，调度器能自动同步最新任务，做到热更新。

效果示例:

四、主进程：子进程健康监控系统

文件：control.py​

主进程负责启动调度子进程并持续监控。

1. 启动调度子进程

复制代码 
import asyncio
from multiprocessing import Process
import time
from datetime import datetime, timedelta
from sqlalchemy.future import select

from app.core.database import get_db_session
from app.scheduler.models import SchedulerHeartBeat
from app.scheduler.crud import run_scheduler_process, write_scheduler_pid, HEARTBEAT_INTERVAL
from xu_box.logger_utils import xu_logger


def scheduler_health_monitor(scheduler_proc: Process):
    """主进程监控 scheduler 子进程健康状态"""

    async def check():
        async with get_db_session() as db:
            stmt = select(SchedulerHeartBeat).where(SchedulerHeartBeat.id == 1)
            result = await db.execute(stmt)
            beat = result.scalar_one_or_none()

            if not beat:
                return False

            # 10s 内无心跳 → 判定死亡
            if datetime.utcnow() - beat.last_beat > timedelta(10):
                return False

            return True

    # 每 x 秒检查子进程是否健康
    while True:
        time.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL)

        if not scheduler_proc.is_alive():
            xu_logger.error("APScheduler 子进程意外退出，即将重启...")
            return False  # 主进程重新启动

        # 心跳异常
        import asyncio
        alive = asyncio.run(check())
        if not alive:
            xu_logger.error("APScheduler 心跳丢失，将重启子进程...")
            scheduler_proc.terminate()
            return False


def start_scheduler_supervised():
    """启动 scheduler 并进行自动重启"""
    while True:
        proc = Process(target=run_scheduler_process, name="APSchedulerProcess", daemon=True)
        proc.start()
        xu_logger.info(f"APScheduler 子进程已启动，PID={proc.pid}")
        asyncio.run(write_scheduler_pid(proc.pid))
        alive = scheduler_health_monitor(proc)
        if not alive:
            xu_logger.warning("正在重启 APScheduler 子进程")
            continue

完全隔离调度器，使其错误不会影响业务 API。

2. 每 x 秒检查子进程状态

复制代码 
if not scheduler_proc.is_alive():
    return False

但仅检查进程存活是不够的，因为进程可能挂死却仍在运行。

3. 通过心跳判断是否卡死

复制代码 
if datetime.utcnow() - beat.last_beat > timedelta(10):
    return False

如果 10 秒没有心跳，则判断子进程失效。

4. 自动重启调度器

当 scheduler_health_monitor()​ 返回 False​ 时，主进程会：

复制代码 
xu_logger.warning("正在重启 APScheduler 子进程")
continue

不断循环启动新的子进程，当旧子进程卡死或退出时能自动恢复。

五、无需数据库的简化版 sync_jobs_with_db​ 示例

实际项目中，sync_jobs_with_db​ 通常从数据库读取任务表，并与 APScheduler 调度器同步。本示例提供一个无需数据库的极简版本，便于理解：

复制代码 
# 简化版 sync_jobs_with_db，不访问数据库
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler

scheduler = AsyncIOScheduler()

# 假设我们要同步固定任务列表
def example_job():
    print("执行示例任务")

async def sync_jobs_with_db(db=None, reload=True, log=False):
    """
    极简版任务同步：每次只确保 scheduler 内存在一个固定任务。
    """
    job_id = "example_job"

    # 如果任务不存在，则添加
    if not scheduler.get_job(job_id):
        scheduler.add_job(example_job, "interval", seconds=10, id=job_id)
        if log:
            print("已添加 example_job")

    # 如果 reload=True，可实现修改任务逻辑，这里仅作示例
    if reload:
        # 假设我们想每次刷新时"重置任务"
        scheduler.remove_job(job_id)
        scheduler.add_job(example_job, "interval", seconds=10, id=job_id)
        if log:
            print("任务已刷新")

运行效果：

  • 每次调度器刷新（auto_refresh_jobs）时，上述任务会被重置。
  • 真实环境中，你可以把任务列表从数据库读出来并同步。

六、系统优势总结

这种调度架构具备以下优势：

1. 子进程隔离

调度器崩溃不会拖垮主服务。

2. 自动重启

主进程通过心跳监控调度器运行状态，异常则重启。

3. 任务热更新

调度器能自动同步数据库中的任务列表。

4. 可观测性强

通过心跳表，可以扩展监控面板或报警系统。

5. 易扩展

调度逻辑统一收敛于 sync_jobs_with_db​，统一管理所有任务。

七、适用场景

  • 大型服务端项目的周期任务管理
  • 需要强健调度能力（自动恢复、热更新）
  • 调度任务较多且随时变化
  • 多进程环境下的任务调度

结语

通过主进程监控 + 子进程隔离 + APScheduler 的组合，构建一个可自恢复、可热更新、可扩展的可靠调度系统。

​

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