Agent：Master-Worker模式

Agent的Master-Worker模式是一种并行任务处理架构，通过任务分解、动态分配与结果归并实现高并发场景下的效率提升。其核心思想是将系统分为两类角色：Master（主控节点）负责任务调度与结果整合，Worker（工作节点）负责执行具体子任务。

以下是其核心机制与实现细节：

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一、核心架构与角色分工

1. Master节点
   • 任务队列管理：维护待处理任务的集合（如线程安全的ConcurrentLinkedQueue或ArrayBlockingQueue）。
   • Worker线程池管理：创建并启动多个Worker线程，监控其运行状态。
   • 结果聚合：收集Worker返回的子任务结果，并进行最终计算（如累加立方和）。
2. Worker节点
   • 任务执行：从任务队列中获取子任务，通过重写handle()方法实现具体逻辑（如计算数值立方）。
   • 结果反馈：将处理结果写入共享结果集（如ConcurrentHashMap）确保线程安全。

二、工作流程

1. 任务提交：客户端将任务拆分为多个子任务（如100个数值计算），提交到Master的任务队列。
2. 任务分配：Master启动Worker线程池，Worker通过轮询或阻塞方式从队列中获取任务。
3. 并行处理：每个Worker独立处理子任务，避免资源竞争（如通过线程局部变量或锁机制）。
4. 结果收集与整合：Master持续监控Worker状态，当所有任务完成时，对结果集进行归约操作（如求和、拼接）。

三、关键实现技术

1. 线程安全数据结构：使用ConcurrentLinkedQueue实现无锁任务队列，或ArrayBlockingQueue支持阻塞式任务获取。
2. 异步回调机制：部分实现通过Consumer<R> resultAction回调函数，在任务完成后触发结果处理。
3. 动态负载均衡：Master根据Worker的繁忙程度动态分配任务，避免单个Worker过载。

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四、优势与应用场景

1. 优势
   • 高吞吐量：并行处理缩短任务整体耗时（如100个子任务由5个Worker并行完成）。
   • 资源高效利用：通过线程池复用Worker，减少线程创建开销。
   • 异步响应：客户端提交任务后无需等待，Master立即返回，提升用户体验。
2. 典型场景
   • 大数据处理：如分布式日志分析、批量数据清洗。
   • 计算密集型任务：如科学计算（立方和、矩阵运算）。
   • 实时定价系统：电商平台根据库存和需求动态计算商品价格。

五、代码实现示例

// Master类（简化版）
public class Master {
    private Queue<Object> taskQueue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
    private Map<String, Thread> workers = new HashMap<>();
    private Map<String, Object> results = new ConcurrentHashMap<>();

    public Master(Worker worker, int workerCount) {
        worker.setTaskQueue(taskQueue);
        worker.setResultMap(results);
        for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
            workers.put(String.valueOf(i), new Thread(worker));
        }
    }

    public void submitTask(Object task) {
        taskQueue.add(task);
    }

    public void execute() {
        workers.values().forEach(Thread::start);
    }
}

// Worker类（需重写handle方法）
public class Worker implements Runnable {
    private Queue<Object> taskQueue;
    private Map<String, Object> resultMap;

    @Override
    public void run() {
        while (!taskQueue.isEmpty()) {
            Object task = taskQueue.poll();
            Object result = handle(task);
            resultMap.put(task.hashCode() + "", result);
        }
    }

    protected Object handle(Object input) {
        // 子类实现具体逻辑
        return input;
    }
}

六、局限性

1. 任务粒度控制：过小的子任务可能导致调度开销过大。
2. 结果依赖：若子任务间存在依赖关系，需引入复杂同步机制。
3. 容错性：Worker节点故障可能导致任务丢失，需结合重试机制。

通过Master-Worker模式，Agent系统可高效处理大规模并发任务，典型应用如分布式爬虫（Master分配URL，Worker抓取页面）或实时推荐系统（并行计算用户特征）。具体实现可参考开源框架（如Apache Hadoop的MapReduce）