异步任务服务的作用，是将一些比较重的逻辑处理，以消息或者定时触发的方式进行发起，通过长时间的运行并最终完成处理。
特点：
- 耗时长：可能持续几个小时
- 逻辑重：需要做比较多的逻辑计算和数据拼装
在高峰期，因为这样的任务一旦跑起来，就会不断吃单机资源，容易出现高负载或者低负载的问题。
如果出现高负载，则需要拆分任务，或者控制并发，进行单线程处理。
如果出现低负载，那么可能会混跑更多任务，如果出现热点叠加，那么也会转化为高负载。
另外，如果出现代码发布，机器迁移等情况，还会导致任务执行中断的问题；这基本上是不可接受的，如果重新执行，则需要保持逻辑和数据是幂等的架构；而中间则可能存在脏数据。
优化方案一：改为分布式子任务处理
一个大的任务，可以分步骤，拆分为多个不同类型的子任务。
一个子任务完成，则可以自动生成下一个子任务。
总体通过事件流的方式进行逐级触发，最终完成链路更新。
每个子任务需要注意不要处理时间过长，最好拆解为10s左右就可以执行完毕。
优化方案二：改为调用RPC服务
如果逻辑都是子任务，那么子任务可以实现在rpc服务中。
这样通过调用rpc服务就可以完成逻辑过程，同时这个逻辑过程也是跟微服务的逻辑是封装到一起的。
rpc服务需要保持幂等性实现，这样的情况下，如果出现调用超时，还可以通过重试的方式解决。
另外就是逻辑耗时不宜过长，如果超时了，多次重试就会比较浪费时间。
利用rpc服务的负载均衡和水平扩容，就可以轻松实现容量管理。
