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雷达卡
圃纲衣航最近遇到一个业务上的挑战，在网上找到了一个适合该场景的解决方案，我觉得这个案例具有一定的普遍性，所以想分享给大家。
如果将来遇到类似的情况，或者在面试中被问到相关问题时，你可以直接应用这一方案。
事情是这样的：
程序内部有一条“线路”，这条“线路”是从外部购买的服务，使用时需要付费。为了更好地理解这个“收费的线路”，可以将其视为一个付费的 AI 接口。简单来说，“线路”就是一个 FIFO 的公共队列，对应多个生产者。同时有多个用户，即消费者，在使用这个“AI 接口”提问。
画个示意图是这样的：
[此处为图片1]
理想情况下，我们希望每个人都能轮流使用，节奏均匀得像心跳一样。然而在实际操作中，可能会出现一个生产者 A 突然大量生成数据的情况，导致其他生产者 B、C 的少量数据排在队列末尾，等待很长时间：
整个队列短时间内几乎只为生产者 A 服务。这意味着生产者 A“长时间占用”了整个队列资源。显然，这对其他用户不公平。
在网上查询后发现，这种现象还有一个专门的术语，叫做吵闹邻居问题（Noisy Neighbor Problem），主要指在多租户环境中某个用户过度使用资源导致其他用户体验下降的情况。
常见方案
针对这个问题，通常有两套解决方案：
- 分隔队列：将“线路”分割开来，每个独立运行互不影响。没有邻居自然也就不存在吵闹的问题。这样做可以解决问题，但也会带来高昂的成本问题，因为每条“线路”都有购买成本。
- 限制生产速度：实施限流措施以解决资源占用不均的问题，但这会增加基础架构的复杂度，并要求上游有重试机制来应对限流带来的影响。
这两种方案要么耗费资金，要么增加技术难度。我了解到之后发现这些方法并不完全适用于我的场景，无法直接采用。
Amazon SQS
在向大模型求助时，它给出的关键词是：
智能调度算法：类似于 Amazon SQS 使用的公平队列机制，在软件层面上确保资源被合理分配给所有用户，防止任何单一用户垄断资源。
我在网上找到了 AWS 官方网站上的这篇文章：
https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-fair-queues.html
文章中提到，它有一个识别“吵闹邻居”的机制：当检测到 A 为“吵闹邻居”时，Amazon SQS 将优先处理其他租户（B、C 和 D）的消息。这有助于保持安静租户 B、C 和 D 的消息低延迟，而租户 A 的消息延迟会延长，直到队列积压被清空。
看起来确实能解决我的问题。进一步询问了大模型关于其底层原理的问题后了解到，它核心逻辑是通过“动态权重调整机制”来实现的。这个机制的目标是为每个生产者分配一个适当的权重，以决定新任务应放置在队列中的位置。
虽然初步了解后感觉其实现复杂，但至少知道了 Amazon SQS 的存在。
换种思路
继续在网上搜索时，找到了这篇文章，描述的解决方案完美契合我的需求：
https://densumesh.dev/blog/fair-queue/
其核心思想非常简单，简单到让我觉得如果深入思考一下，我也可能想到这个方案。文章中的图示清晰地展示了这一思路：
[此处为图片2]
给每个生产者分配一个存储消息的队列和一个客户端 ID。然后将所有客户端 ID 放入一个轮询队列中。
这是一个简单的循环策略：先从队首取出一个客户端 ID，再根据该 ID 选择对应的任务队列中的消息进行处理。
最终视情况决定是否需要将这个 client id 放在队尾。
由于轮询机制，确保了各个生产者的消息能够交替执行。
作者使用 Rust 语言实现了上述逻辑，并命名为：Broccoli。
翻译过来是一种我不太喜欢吃的蔬菜：西兰花。
这是对应的仓库链接：
https://github.com/densumesh/broccoli
这个“西兰花”的核心架构非常简洁，主要包括两个主要组件：每个客户端的专用队列和单个轮转调度器。
对于基础组件而言，设计越简单，就越稳定。
作者在文章中也介绍了核心逻辑的伪代码：
并不复杂，只有几行代码，我带你分析一下。
核心逻辑分为两部分。
第一部分是生成新消息，对应插入操作。
首先，将某个生产者生成的新消息存储在一个专门对应的队列中。
然后，检查这个生产者对应的 client id 是否已在轮询队列中。
如果在，就完成了。
如果不在，就把这个 client id 加到轮询队列的末尾。
只要放到轮询队列里了，就可以等待调度。
第二部分是消费消息。
首先，从轮询队列中获取队首的 client id。
然后，从这个 client id 的专属队列中取出一条消息进行处理。
处理完成后，检查这个 client id 的专属队列是否还有消息。
如果专属队列为空，这个 client id 就不需要再放回轮询队列了。
如果专属队列还有消息，就将这个 client id 放回到轮询队列的末尾。
逻辑确实非常简单、明了。
这种方法的优点在于它完全能够自我平衡。
“吵闹的邻居”会留在轮询队列中，“空闲的邻居”会自动退出，无论他们的任务量多少，每个人都能公平地获得处理时间。
看到这里有些小伙伴可能会有疑问：前面不是说如果为每个消费者提供一个单独的队列成本太高了吗？那为什么这里可以一人一个呢？
我把上面的图再多画一点出来，你就明白了：
[此处为图片1]
这里的“一人一个”确实只是一个队列。
经过这套逻辑之后，各个生产者的消息会呈现出交错执行的形式，再通过真正的“付费线路”。
“付费线路”只有一条，并没有产生额外的费用。
代码
有了思路，编写代码就变得简单了。
我这里就不粘贴代码了，直接给你看个代码截图：
[此处为图片2]
但我可以告诉你如何获取对应的代码实现。
去问大模型就行了。
我把流程示意图和伪代码描述直接交给 DeepSeek：
让它给我生成一份 Java 代码，就行了：
如果你让我按照上面的思路编写代码，我觉得我至少得写 30 分钟才能完成初版，而且这都算是快的。
现在，大模型会在一分钟内给你安排妥当：
你只需要最终检查一下代码逻辑即可。
哎，我已经记不清上次完全手动编写代码是什么时候的事了。
熟悉吗？
另外，你有没有发现这个“Broccoli”方案有点眼熟？
这不就是操作系统中的进程调度器几十年来一直在用的经典策略吗？
早期的操作系统或某些简单场景下，CPU 调度使用先来先服务（FCFS）策略。
先到的进程先获得 CPU，执行完后才轮到下一个。
如果一个“计算密集型”的进程（比如 A 用户）拿到 CPU，它可能运行很长时间（比如一个耗时循环），导致后续所有“交互密集型”的进程（比如 B、C 用户的轻量任务）都被阻塞，系统响应速度急剧下降。
这不就是“吵闹邻居”问题的翻版吗？
A 进程就是那个吵闹的邻居。
为了解决 FCFS 的公平性问题，操作系统引入了时间片轮转调度算法。
这几乎和“Broccoli”的方案一模一样。
核心思想是为每个进程分配一个固定的时间片。
进程在 CPU 上运行一个时间片后，就会被强制剥夺 CPU 使用权，并排到就绪队列的末尾，让下一个进程运行。
对应“西兰花”来说：
CPU 时间片 -> 你的调度器每次从用户专属队列中取出一个任务进行处理。
就绪队列 -> 你的 Round Robin Queue（轮询队列），里面放的是有任务待处理的用户 ID。
剥夺 CPU 并排到队尾 -> 处理完一个用户的一个任务后，如果他还有任务，就把他的用户 ID 重新放回轮询队列的末尾。
现在看这张图，是不是感觉它就是一个微型的操作系统调度器？
而且，操作系统还有更高级的玩法——多级反馈队列。
这可以为“西兰花”未来的优化提供方向：
多队列：设置多个不同优先级的队列。新来的进程先进入最高优先级队列。
时间片不同：高优先级队列的时间片短（保证响应快），低优先级队列的时间片长（提高吞吐量）。
反馈机制：如果一个进程在一个时间片内用完了还没结束，说明它可能是“长任务”，就把它降级到低优先级队列。如果一个进程在时间片用完前主动放弃 CPU（比如进行 I/O 操作），说明它可能是交互式的“短任务”，就让它留在高优先级队列。
另外，操作系统调度磁盘 I/O 请求时，也会遇到同样的问题。
如果完全依照 FIFO，某个进程的大量连续读写请求会占据磁头，导致其他进程的随机读写请求无法得到响应。
一个解决方案是电梯算法（SCAN）或其变体，其核心思想也是将单一的 FIFO 队列拆分，并重新排列请求，以在公平性和效率之间取得平衡。
这与我们前面提到的方法有异曲同工之妙。
所以，恭喜你，在应用层无意中发现了一个类似微内核的操作系统调度器！
最后，分享一个观点。
计算机科学中的许多看似复杂的底层原理，其核心思想具有非常强的通用性。
真正优秀的设计模式会在从硬件到应用、从底层到高层的各个层面中反复出现。
下次再有人问你如何解决资源竞争问题时，你不仅可以提出“西兰花”方案，还可以平静地补充一句：
这其实就是操作系统级的时间片轮转调度算法在分布式系统中的应用。我们在业务层以最低的成本，重现了操作系统多年验证的公平性智慧。
京公网安备 11010802022788号
