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01 说在后面
自“双碳”政策提出以来，开务数据库（原：云溪数据库）聚焦“数字能源”畛域，为用户打造数字能源管理平台，旨在晋升综合能源和碳资产治理能力。通过数字流买通能源流发明价值流，以数据为外围的生产因素，推动风、电、光伏等多种能源流与由数据形成的信息流深度交融。
数字能源管理平台不仅须要解决海量数据且并发度极高，通过能源设施的接入，依靠大数据及人工智能，买通物理世界与数字世界，联动信息流与能量流，突破能源品类边界，晋升设施效用。
为进步理论业务中计算资源应用效率，优化性能指标，开务重点优化了任务调度策略。DAG（Directed Acyclic Graph）调度是各行各业都会普遍存在的问题，尤其在遇到工作简单且相互间存在依赖的状况。那么明天咱们将为大家介绍 DAG 任务调度，并分享开务是如何实现将 DAG 与 go-streams 的联合并进行实际利用。
02 什么是 DAG?
DAG，有向无环图（Directed Acycling Graph）：指图中没有回路（环）的有向图，是一类具备代表性的图，次要用于钻研工程项目的工序、进度等问题。
一个工程（Project）都可分为若干个流动（Active）的子工程（或工序），各个子工程受到肯定的条件束缚：某个子工程必须开始于另一个子工程实现之后；整个工程有一个开始点（终点）和一个起点。
对工程流动加以形象后，图的顶点示意流动，有向边示意流动之间的优先关系，这样的有向图称为用顶点示意流动的网（Activity On Vertex Network，AOV 网）。
通过 DAG 能够帮忙大家：预测工程是否顺利完成、找到影响工程的要害流动、估算整个工程实现所必须的最短时间等。由此可见，DAG 具备很高的实用价值。
03 什么是 go-streams？
go-streams 是用于 Go 的轻量级流解决库，提供了一种简略简洁的 DSL 来构建数据管道。
在理论计算中，管道（数据管道）是一组串联连贯的数据处理元件，其中一个元件的输入是下一个的输出。管道的元素通常以并行或工夫切片的形式执行，并须要在元素之间插入一定量的缓冲存储器。
在解决理论问题的建模过程中，个别是将工作分为多个顺次执行的解决步骤，步骤间通过传输数据相关联：一个步骤的输入是下一个步骤的输出，上游生产数据，上游生产数据。
go-streams 形象进去 Flow 接口，官网实现了常见的操作包含：Map、FlatMap、Filter、PassThrough、Split、FanOut、Merge、Throttler、SlidingWindow、TumblingWindow 等。
04 什么是任务调度？
任务调度，顾名思义是指能够把 ” 工作 ” 这个原子单位依照自组织形式进行调度，工作间可能相互依赖，通过简单的编排后即可造成一个 Workflow。
咱们心愿这个 Workflow 依照当时制订的调度形式去执行每个原子 Task，如下图所示：咱们心愿先并发运行 Task A 和 Task C，Task A 执行完后串联运行 Task B，并发期待 Task B 和 Task C 都完结后运行 Task D，这样就实现了一个典型的任务调度 Workflow。
后面提到了 DAG 的图构造，顶点元素称为 Vertex，顶点间的连线称为边 Edge。个别带箭头关系的称为有向图，箭头关系能造成环状的称为有环图，反之称为无环图。显然使用在任务调度 Workflow 中，DAG 有向无环图是最合适的。
05 任务调度与 go-streams 联合
图的存储构造有：邻接矩阵、邻接表和十字链表。咱们抉择通过 Map 实现的十字链表作为有向无环图的数据结构。这样能够用工夫复杂度查找出的邻边，并且代码可读性较高。
有向无环图的节点分为源节点、流节点和指标节点。源节点对应 go-streams 的源，文件能够是 Kafka、Redis、Txt 等；流节点就是 go-streams 的数据处理管道；指标节点对应 go-streams 的输入指标。
DAG 任务调度会依据图中邻接的入边和出边的数量，主动进行 Merge 和 Fanout。即如果某一个节点邻接的入边的数量大于 1，那么该节点在执行节点工作之前，会先进行 Merge；如果某一个节点邻接的出边的数量大于 1，那么该节点在执行节点工作之后，会进行 Fanout。
如图所示：1 和 2 是两个源，通过 3 和 4 别离用加法解决 1 和 2 两个源；而后 3 和 4 调用 Merge 操作，合成一个流；接着进行 6 的 Fanout 操作，生成两个雷同的流，别离流入 7 和 8；最终通过 7 和 8 的数字类型转成字符串，别离写入到 out1.txt 和 out2.txt 文件中。
06 总结回顾
通过 DAG 任务调度与 go-streams 的联合，实现基于 go-streams 并发执行工作，充分利用多核 CPU，进步整个工作流的执行速度。
数字能源管理平台波及繁冗的有流计算规定，同时包含基于规定的 DSL。通过 DAG 任务调度模块，不仅能够将规定进行对立的任务调度晋升效率，同时 DAG 任务调度很大水平上对代码进行简洁优化，升高冗余度，便于后续开发保护。
