答案是使用golang的goroutine、channel和time包构建任务调度系统，通过Task结构体定义任务属性，Scheduler管理任务的添加、执行与取消；核心调度循环监听任务通道，按时间排序并触发一次性或周期性任务，利用最小堆优化可提升效率，适合内存级中小规模调度场景。
用golang实现一个基础的任务调度系统，核心思路是结合 goroutine、channel 和 time 包来管理任务的注册、延时执行和周期性调度。下面从结构设计到代码实现一步步说明。
定义任务结构体
每个任务应包含要执行的函数、执行时间（支持延迟或定时）、是否周期性等信息。
type Task struct { ID string Run func() // 任务函数 Time time.Time // 执行时间 Interval time.Duration // 周期间隔（0表示只执行一次） Cancel chan bool // 取消信号 }
任务调度器核心逻辑
调度器使用优先队列（最小堆）管理待执行任务，并通过 channel 控制协程通信。
关键点：
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- 所有任务通过 channel 提交到调度器
- 调度器主循环监听最近任务的触发时间
- 到达时间后启动 goroutine 执行任务，周期性任务重新入队
type Scheduler struct { tasks map[string]*Task queue []*Task add chan *Task remove chan string stop chan bool } <p>func NewScheduler() <em>Scheduler { s := &Scheduler{ tasks: make(map[string]</em>Task), add: make(chan *Task), remove: make(chan string), stop: make(chan bool), } go s.start() return s }</p>
启动调度循环
主循环负责排序任务、等待最近任务到期、执行并处理周期性重排。
func (s *Scheduler) start() { ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond) defer ticker.Stop() <pre class='brush:php;toolbar:false;'>for { select { case task := <-s.add: s.tasks[task.ID] = task s.queue = append(s.queue, task) sortTasksByTime(s.queue) // 按时间排序 case id := <-s.remove: delete(s.tasks, id) s.queue = filterQueue(s.queue, id) case <-ticker.C: now := time.Now() var i int for i < len(s.queue) { task := s.queue[i] if task.Time.After(now) { break } go func(t *Task) { t.Run() if t.Interval > 0 { t.Time = t.Time.Add(t.Interval) s.add <- t } }(task) delete(s.tasks, task.ID) s.queue = append(s.queue[:i], s.queue[i+1:]...) } case <-s.stop: return } }
}
提交和取消任务示例
使用方式简单直观，适合嵌入服务中。
func main() { sched := NewScheduler() <pre class='brush:php;toolbar:false;'>// 一次性任务：5秒后执行 sched.add <- &Task{ ID: "once", Run: func() { fmt.Println("One-time task executed") }, Time: time.Now().Add(5 * time.Second), } // 周期任务：每2秒打印一次 sched.add <- &Task{ ID: "periodic", Run: func() { fmt.Println("Tick", time.Now()) }, Time: time.Now().Add(2 * time.Second), Interval: 2 * time.Second, } // 运行一段时间后退出 time.Sleep(10 * time.Second)
}
基本上就这些。这个基础调度系统支持添加、自动执行、周期任务和内存级取消，不依赖外部库，适合中小规模场景。如需持久化或分布式能力，可在此基础上扩展存储层和节点协调机制。