- 异步化：或者使用协程。原则是不要阻塞线程。
- 区分优先级：不要让低优先级的作业阻碍高优先级的作业。可以设置一个比例，保证低优先级的作业，也有执行的机会，不会被高优先级的作业饿死。
- 作业的投递者，可以设置超时时间，如果发现超时，那么直接abort，不再执行，避免作业堆积后性能崩溃。
- 需要设计作业的批量处理机制。很多类似的作业，他们挨个处理和批量处理，性能相差非常大。例如一个读取版本号的作业，如果10000个节点都发来这个请求（作业），那么就对应10000个请求，如果挨个执行，那么可能需要对同样的流程执行10000遍（每次执行就是加锁、读版本号、解锁）。但是如果批量处理，那么可能只需要执行一次就可以拿到结果，把结果返回给10000个不同的节点就可以。这个对性能会有极大的提高。
- 考虑对于读、写作业，区分不同的线程。
- 考虑支持abort
- 性能统计（方便定位出耗时的作业）
- 高可靠作业的实现：考虑持久化作业，必须需要考虑恢复作业时的顺序。
- 考虑设计互斥集（并发集）：可以从作业层面控制哪些作业可以一起执行，哪些作业一定不可以一起执行。这块设计其实挺复杂的，不展开细说了。
- 给作业关联一些label，类似k8s，这样可以方便做select，做统一的调度。
大量高并发作业调度、处理经验总结
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