一、背景
1.1 产品简介
基于大模型塔斯，整合传统的多项能力（NLP、OCR、CV等），构建以场景为中心的新型智能文档平台。通过文档审阅，实现结构化、半结构化和非结构化文档的信息获取、处理及审核，同时基于大模型，提供文档问答、辅助阅读等能力。
1.2 文档说明
当用户使用产品的算法能力处理文档时，因文档大小、算法资源等因素，获取算法处理结果的时长具有不确定性，所以需要一套稳定、高效的异步解耦算法任务的技术方案来调度算法任务。本文档从技术的角度分享是如何进行算法任务调度，并为大家实现异步解耦调度任务提供思路。
二、实现思路
2.1.1 步骤解读
1、2：业务服务通过mq发送执行算法任务消息给调度服务
3：任务记录落库
4：定时任务读取数据库中的未执行任务记录
5：检查执行任务是否达到上限，未达到则把任务存入redis任务执行队列
6：创建任务执行记录数据
7：定时任务从redis中获取任务执行队列
8：读取任务执行队列中需要执行的任务，向算法服务发起异步处理请求
9：将执行的任务信息存入等待结果队列，并检查等待结果队列中的任务是否超时，超时则清除，并通知业务服务任务超时
10：更新任务执行记录数据
11：算法服务处理后将结果存入oss
12：算法服务请求调度服务，通知任务执行完成
13：将完成的任务从等待结果队列中清除
14：更新任务执行记录数据
15、16：将任务结束消息通过mq通知业务服务
17：业务服务从oss读取算法处理结果
2.1 简易时序图
2.1.2 简易时序图深入解析
通过细化时序图的每个步骤，深入探讨IDP·文档审阅平台如何高效地实现算法任务调度，确保系统在处理大量、多样化的文档时，保持高度的灵活性与稳定性。
- 步骤1-2: 业务服务利用消息队列（MQ）向调度服务传递执行算法任务的需求。这一设计旨在解耦业务逻辑与算法处理，提高系统的可扩展性和响应速度。MQ作为中间件，能够有效缓冲瞬时高峰流量，保证消息的可靠传输。
- 步骤3: 任务记录被持久化至数据库，这是为了确保任务的可追踪性和审计能力，即便在系统故障情况下也能恢复任务状态。
- 步骤4-5: 定时任务周期性地查询数据库中待处理的任务，通过智能判断当前系统负载（如算法服务的执行任务上限），决定是否将新任务加入到Redis任务执行队列。Redis以其高速的读写性能，适合作为高并发场景下的任务缓存队列。
- 步骤6-8: 创建任务执行记录，并通过定时任务从Redis队列中提取任务，向算法服务发起异步请求。异步处理机制允许算法服务并行处理多个任务，显著提升整体吞吐量。
- 步骤9: 引入等待结果队列和超时检测机制，确保即使在算法处理异常延迟的情况下，也能及时反馈给业务侧，维持用户体验。超时任务的清理与通知机制，是保障系统健康运行的关键。
- 步骤10-14: 算法服务处理完毕后，结果存储于对象存储服务（OSS），随后通知调度服务任务完成。调度服务据此更新任务状态，并从等待结果队列中移除已完成任务。这系列操作确保了任务生命周期管理的闭环，提高了资源利用率。
步骤15-16: 通过MQ通知业务服务任务结束，业务服务即可从OSS获取处理结果，完成文档处理流程。这种设计确保了数据处理的高效性和低延迟性
主要的是思路，代码就不放了~
四、结语
在文档审阅的算法任务调度体系中，异步解耦的设计理念发挥了至关重要的作用。通过将任务的提交与执行分离，业务服务无需等待算法处理结果，极大地提高了系统的响应速度和整体性能。任务调度机制则确保了算法任务能够有条不紊地进行。从消息队列的任务分发，到定时任务的入队和执行管理，再到超时清理和回调通知，每一个环节都紧密配合，保障了任务的高效执行和系统的稳定运行。
这种异步解耦与任务调度的完美结合，为智能文档平台的发展奠定了坚实的基础。未来，我们将持续探索和创新，进一步优化异步解耦和任务调度的策略，以适应不断增长的业务需求和更加复杂的技术环境，为用户带来更加卓越的文档处理体验。
