负载均衡在线OJ系统实战解析。

负载均衡式在线OJ系统设计与实现（七）

本文将深入探讨负载均衡式在线OJ（Online Judge）项目的关键实现细节，涵盖负载均衡策略、后端架构优化以及代码示例。文章聚焦于第七部分的核心技术点，包括任务分发、资源调度和性能优化。

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负载均衡策略实现

在线OJ系统的高并发场景下，负载均衡策略直接影响系统吞吐量。常见的策略包括轮询、加权轮询和最少连接数算法。以下是一个基于最少连接数的负载均衡算法示例：

class LeastConnectionsBalancer:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.connections = {server: 0 for server in servers}

    def get_server(self):
        if not self.servers:
            raise ValueError("No servers available")
        selected = min(self.connections, key=self.connections.get)
        self.connections[selected] += 1
        return selected

    def release_server(self, server):
        if server in self.connections:
            self.connections[server] -= 1

此算法动态选择当前连接数最少的服务器，确保资源分配均衡。实际部署时需结合健康检查机制，避免将请求分发到宕机节点。

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任务队列与异步处理

高并发提交的代码评测任务需通过任务队列异步处理。以下是一个基于Redis和Celery的异步任务分发示例：

from celery import Celery
from judger import judge_code

app = Celery('oj_tasks', broker='redis://localhost:6379/0')

@app.task
def evaluate_submission(submission_id, code, language):
    result = judge_code(code, language)
    store_result(submission_id, result)
    return result

前端提交任务后，Celery将任务分发到多个工作节点，并通过Redis存储状态。这种设计解耦了请求处理与任务