java - 集群怎么保证脚本线程唯一，用户怎么知道脚本线程运行状态？

Question

有一个出库的任务，有多个用户，只要一个用户的出库参数是true，这个任务就要一直执行
目前有两台后端服务器做负载均衡，为了保证任务唯一，用redis做状态控制，用一个key来表示任务的运行状态，任务在用户前端点击启动的时候通过判断对应key的状态来选择是否要新启一个线程执行任务。

现在有问题，有时候出错误了会直接将这个线程中断掉，这时候只能把所有用户的参数设置为关闭再打开，才可以重新执行，除了现在的redis怎么设计可以让用户知道这个线程现在是运行，还是停止的状态

一个脚本任务
两台服务器
用户前端点击按钮开启/关闭脚本任务——只要一个用户是开启的，脚本任务就不停止。全部关闭脚本任务关闭
redis做脚本任务状态控制
脚本任务目前是另起一个线程，然后死循环执行，当用户都关闭的时候跳出死循环

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你们是怎么设计的，这样设计好像问题很多，项目启动的时候怎么自动启动脚本任务并且保证集群中只有一个，怎么让用户知道当前脚本任务确实在执行

Answer 1

可以使用redisson分布式锁来保证只有一个后端服务在运行该脚本任务，由于其创建的分布式锁是有过期时间(默认30秒)的且有锁续期机制（默认每隔10秒续期），所以尽管当执行脚本任务的服务崩溃，锁也会在一定时间之后过期，另一个服务则可以拿到锁执行任务。

用分布式锁的存在与否来判断当前脚本任务状态，锁存在表示脚本任务正在执行，反之则不在执行（当然如果服务崩溃后，锁没有被及时释放，这里会存在一定的延迟，可以通过调整锁的默认过期时间来缩短延迟时间）。

大致流程：

1. 服务拿到分布式锁，启动任务（客户端通过锁是否存在来判断任务状态）
2. 任务执行中
3. 任务执行完成，释放锁

Answer 2

要解决这个问题，可以考虑使用一个更健壮的状态管理方案，例如使用分布式锁或者使用消息队列。

分布式锁解决方案：
使用一个分布式锁，如基于Redis的Redlock，Zookeeper等，可以解决单点故障问题。当一个线程获取到锁时，就执行出库任务，并在Redis中保存执行状态。如果因为某种原因线程被中断，用户可以尝试再次获取锁来继续执行任务。

消息队列解决方案：
使用一个消息队列（如RabbitMQ，Kafka等）来处理任务也是一种常见的做法。用户将出库任务发送到消息队列，然后有一个或多个消费者线程从队列中获取任务并执行。消费者线程在执行任务前会检查任务状态，如果任务已停止，则不会尝试执行。

对于用户如何知道脚本线程运行状态的问题，你可以设计一个API接口，用户可以通过这个接口查询任务的执行状态。例如，当用户启动出库任务时，可以通过这个接口得到任务的状态。如果任务被中止，用户可以通过这个接口重新启动任务。

以下是一个简单的示例代码片段，用于说明如何使用Redis分布式锁来管理任务的执行状态：

import redisimport timedef start_task(user_id, is_active):    # Connect to Redis server    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)    lock_key = f'task_lock:{user_id}'    # Try to acquire the lock    while True:        if r.set(lock_key, 1, nx=True, ex=3600):  # Set lock for 1 hour            break        time.sleep(1)  # Wait for 1 second and try again    # Check if task is active    task_status = r.get(f'task_status:{user_id}')    if task_status and task_status == 'active':        print(f'Task is already active for user {user_id}')        r.delete(lock_key)  # Release the lock        return    # Start the task    print(f'Starting task for user {user_id}')    # TODO: Start your task here...    # Update task status    r.set(f'task_status:{user_id}', 'active')    r.expire(f'task_status:{user_id}', 3600)  # Set expiration time for 1 hourdef stop_task(user_id):    # Connect to Redis server    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)    lock_key = f'task_lock:{user_id}'    # Acquire the lock (this will fail if the lock is already set)    if r.set(lock_key, 1, nx=True, ex=3600):  # Set lock for 1 hour        print(f'Acquired lock for user {user_id}')        try:            # Update task status            r.set(f'task_status:{user_id}', 'stopped')  # Update task status to stopped            r.expire(f'task_status:{user_id}', 3600)  # Set expiration time for 1 hour            print(f'Stopped task for user {user_id}')        finally:            r.delete(lock_key)  # Release the lock regardless of success or failure of the task stop operation